基于灰色-神经网络组合模型的瓦斯涌出量预测

针对煤矿瓦斯涌出量,建立了以预测方法有效度为优化指标的求解组合预测权重系数的优化模型,并对灰色—神经网络组合预测模型采用简化方法求解。预测结果表明:该模型比使用灰色和神经网络预测模型能获得更高的精度,可用于矿井瓦斯涌出量的预测。     

基于改进灰色模型的矿井瓦斯涌出量预测

为了对矿井深部瓦斯涌出量进行预测,介绍了灰色线性回归组合模型的建模方法,以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,通过检验得出模型的精度等级为一级。结果表明:灰色线性回归组合模型可以使传统的灰色GM(1,1)模型不含线性因素的情形得到改善,在预测矿井深部瓦斯涌出量中取得了良好的预测效果,具有一定的实用价值。     

基于RBF神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测

煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的一个关键和热点问题。煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素,例如日产量、日进度、煤层厚度、煤层间距、煤层深度等,瓦斯涌出量预测是一个非线性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一种局部神经网络模型,在函数回归、序列预测中具有很好的应用效果。文中提出了将径向基神经网络用于预测煤矿瓦斯涌出量的想法,并分析了可行性。     

基于灰色神经网络算法的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究

煤矿设计和开采受瓦斯涌出量的影响。由于地质条件不同,瓦斯涌出量也各有不同,传统方法预测瓦斯涌出量精确性很低。文章首先对灰色神经网络预测的现状做出介绍,然后分别介绍了灰色系统和神经网络的模型,最后结合灰色神经网络模型对煤矿瓦斯涌出量的应用实例做出分析。研究表明,灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。     

瓦斯涌出量灰色-RBF网络模型的建立与应用

为了减少瓦斯事故给煤矿生产带来的损失,本文在灰色模型预测煤矿瓦斯涌出量的基础上,结合神经网络理论,构建了灰色-RBF网络模型,充分利用灰色模型的"小样本、贫信息"的预测特点及RBF神经网络自学习、自适应能力特点。首先使用灰色模型对瓦斯涌出量进行初步预测,然后建立RBF网络模型进行再次预测,得到瓦斯涌出量的最终预测值;RBF网络模型的训练和预测计算用MATLAB软件完成。通过对安徽省某矿瓦斯涌出量的预测结果对比,灰色-RBF网络模型的预测误差分别为0.325和0.221,灰色模型预测误差为2.51和2.45,结果表明灰色-RBF网络模型预测明显高于单一灰色模型预测的预测精度。为煤矿瓦斯涌出量预测提供一种预测精度高的方法。     

基于GM(1,N)_GRNN组合模型的瓦斯涌出量预测研究

为解决瓦斯涌出量影响因素众多、难以准确预测的问题,本文利用多变量灰色系统易于处理不规则数据,GRNN神经网络模型训练速度快、人为干预因素少等优势,建立起1阶N变量灰色模型与GRNN神经网络嵌入型组合模型GM(1,N)_GRNN。用该模型对某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行了预测,并与GM(1,N)模型、GRNN两种模型单独预测的结果做了对比,发现组合模型预测结果的平均误差仅3.7%,明显优于两种模型单独预测的平均误差。因此,对煤矿安全生产有重要指导意义。     

矿山统计法瓦斯涌出量预测模型存在的问题与校正

矿山统计法是煤矿相对瓦斯涌出量预测的重要方法之一,在采用煤矿实际相对瓦斯涌出量与开采深度的数据关系预测相对瓦斯涌出量时,计算发现AQ1018-2006《矿井瓦斯涌出量预测方法》中矿井相对瓦斯涌出量随开采深度的变化梯度α计算公式(采用多水平实际相对瓦斯涌出量资料)存在问题。针对该问题,运用最小二乘法的统计原理,推导利用多水平实际相对瓦斯涌出量计算α值的数学模型。进一步采用煤矿实际相对瓦斯涌出量数据验证该公式的正确性,为应用矿山统计法预测煤矿瓦斯涌出量的工程实践奠定基础。     

基于灰色马尔可夫模型预测煤矿瓦斯涌出量

在煤矿瓦斯涌出量灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论,建立了煤矿瓦斯涌出量灰色马尔可夫预测模型,并将该模型应用到采煤工作面瓦斯涌出量预测分析中。结果表明,用该模型预测瓦斯涌出量比单一灰色模型预测的精度有较大提高,从而说明灰色马尔可夫预测模型预测煤矿瓦斯涌出量的潜在规律是可行有效的。     

灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的，通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础，建立了灰色系统理论模型，并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中，对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成，建立了灰色预测系统；由后验差检验结果、对照精度检验等级可知，灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好，预测结果正确可靠，反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.     

贵州煤矿瓦斯涌出量灰色预测的应用

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对贵州某矿矿井瓦斯涌出量进行预测预报.采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高.利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测.通过建立灰色预测模型,进行矿井瓦斯涌出量灾变性预测.