非线性智能组合预测模型及其应用

在现有智能预测理论的基础上，将模糊集理论、神经网络理论和遗传算法相结合，建立了非线性智能组合预测模型，并应用于黄河凌汛预测中．结果表明：非线性智能组合预测模型的预测精度高于单一预测模型和线性组合预测模型．     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

高速公路短时交通流组合预测研究

为解决单一高速公路短时交通流预测模型预测精度低的问题,提出一种基于门控循环单元神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的组合预测模型。在对收集到的样本数据进行降噪处理后,分别构建GRU和SVR预测模型并基于最优组合赋权法对二者的预测结果进行赋权以得到最终预测结果。为检验所构建的GRU-SVR预测模型的实践适用性,依托实际高速公路交通流数据进行实例验证,并与单一的GRU、SVR模型预测结果进行对比。结果表明:所构建的预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,可为高速公路短时交通流预测提供指导和借鉴。     

短期电力负荷组合预测方法研究

为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.     

一种基于径向基神经网络的组合预测模型

根据基于最近邻聚类算法(NNCA)的径向基(RBF)神经网络和自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法,建立了各自的单项预测子模型,并利用RBF神经网络对两个单项预测子模型结果进行组合预测,得到最终的预测值.将该模型应用于长沙市某路段的交通流量预测,实验结果证明了该预测模型的有效性,采用组合预测模型比单一预测模型的预测精度有了较大提高.     

航线流量组合预测模型研究

航线客流量的预测是航空公司收益管理的重要基础.通过对时间序列法、增量法、回归分析方法、神经网络法等常用航线客流量预测方法进行分析和比较,在时间序列预测模型和神经网络预测模型的基础上,引入组合预测法,建立了支线客流量组合预测模型.通过实证分析,比较了3种模型的预测结果,验证了所提出的组合预测模型的有效性.     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。     

神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用

目的采用神经网络预测控制方法来解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题，提高其控制性能．方法提出了一种基于铝电解过程的神经网络预测控制算法，建立了神经网络预测模型，将神经网络和预测控制算法相结合，结果实现了铝电解过程的最优控制．神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程，预测效果好．结论笔者提出的控制方案能够使铝电解过程很快进入稳态，超调量较小，提高了铝电解过程的动态和稳态性能．     

基于神经网络最优组合预测在电力负荷预测中的应用

为提高负荷预测的准确性,引入了最优组合预测模型,使几个电力负荷预测模型有机地结合起来.针对最优组合预测模型权重分配时出现的负权重问题,建立了基于神经网络的最优组合预测模型,通过实例论证,该模型具有较高的预测精度.     

基于IOWGA算子的组合预测方法及其应用

针对汽车配件需求量的预测进行了预测模型的建立、选择并优化．特别是将灰色预测和神经网络预测与IOWGA算子相结合,提出了以对数误差平方和为准则的基于IOWGA算子的组合预测方法,从而提高了预测的精度。将该方法用于汽车配件需求预测取得了较好的效果,说明了算法的有效性．     

煤矿冲击矿压的分级预测研究

针对煤矿冲击矿压灾害,研究了冲击危险性的监测原理和冲击矿压危险的分级预测准则.通过连续监测预警技术和系统集成,应用综合指数法、微震法、电磁辐射法和钻屑法,形成冲击矿压的时空分级预测技术体系,即在时间上对冲击危险进行早期综合分析预测与即时预测相结合,在空间上进行区域预测与局部监测、点预测相结合,对冲击矿压的危险性根据危险指数的大小,按无、弱、中等和强冲击危险4级进行预测.根据预测的冲击矿压危险等级,采取加强监测、解危、甚至撤人等防治对策.工程实践表明,采用该技术,可大大提高冲击危险预测的准确性,取得良好的应用效果.     

基于GIS的东滩煤矿顶板突水预测预报

以东滩煤矿 3煤开采中顶板突水预测预报的研究工作为例 ,阐述了从建立突水的概念模型到运用GIS的手法进行建模并得出最终结果的全过程     

煤炭企业产品结构优化模型及其应用

建立了以利润最大化为目标的煤炭企业产品结构优化模型,主要包括：最佳洗选工艺方案决策的增量与总量分析模型,经营风险分析模型和在既定技术条件下多工艺组合方案的产品结构优化决策的线笥规划模型,这些模型已被应用于煤炭企业后,并给企业带来了显著的经济效益,这一结果表明这些模型是科学、有效的,它们对洗煤厂工艺方案的设计和市场经济条件下煤炭企业制定生产计划具有重要价值。     

深部开采地应力异常及陷落柱最小走时层析成像研究

针对我国东部煤田深部开采中煤和瓦斯突出地应力异常及陷落柱突水预测问题，讨论了最小走时地震层析成像的基本原理和实现方法，并对地应力异常及不同的陷落柱模型进行了层析反演成像．结果表明：该方法能很好地探测异常，具有一定的理论意义和实用价值．     

等维新息模型在矿井井架基础沉降中的应用

为了对矿井井架基础进行沉降预测,介绍了灰色预测理论模型的建模方法与模型精度评定方法,阐述了采用等维新息模型进行沉降数据分析的特点;并以某煤矿矿井井架基础沉降监测为实例,利用等维新息模型对其沉降趋势进行预测,分析了等维新息模型的合理雏数,取得了较好的预测结果,并得到了具有实用价值的预测模型。     

四川汉源县城新址煤窑采空区勘查与稳定性评价

近些年,煤矿开采逐渐对个体业主开放。由于个体企业管理的无序,致使采煤巷道的分布缺少必要的记录,采煤巷道可能诱发的地面塌陷、地裂缝等地质灾害给煤矿采空区的基础设施建设及人民的生命财产带来了潜在的威胁。因而,这次勘查工作,确立了高密度电法作为寻找采煤巷道的地球物理方法。本文利用在采空区高密度电法实测资料,依据其视电阻率分布特征,圈定了该区煤矿巷道位置、分布范围。在此基础上,结合地面调查资料、钻孔验证和岩土力学参数特性,对该采空区的稳定性作出了评价,并针对采空区的防治、土地的利用情况及工程建设给出了一些意见。     

Forecasting water disaster for a coal mine under the Xiaolangdi reservoir

Xin'an coal mine, Henan Province, faces the risk of water inrush because 40% of the area of the coal mine is under the surface water of the Xiaolangdi reservoir. To forecast water disaster, an effective aquifuge and a limit of water infiltration were determined by rock-phase analysis and long term observations of surface water and groundwater. By field monitoring, as well as physical and numerical simulation experiments, we obtained data reflecting different heights of a water flow fractured zone (WFFZ)under different mining conditions, derived a formula to calculate this height and built a forecasting model with the aid of GIS. On the basis of these activities, the coal mine area was classified into three sub-areas with different potential of water inrush. In the end,our research results have been applied in and verified by industrial mining experiments at three working faces and we were able to present a successful example of coal mining under a large reservoir.     

Electromagnetic radiation early warning criterion of rock burst based on statistical theory

Rock bursts are serious natural disasters encountered worldwide in coal mining and rock engineering.In order to forecast rock bursts more effectively,a new rock burst forecasting index E,consisting of intensity and the number of pulses,is proposed,on the basis of abnormal characteristic symptoms of electromagnetic radiation(EMR)generated before rock bursts,combined with statistical theory.The index is distributed as a X2 distribution with 2 degrees of freedom,i.e.,E～X2(2).Via this index,a quantitative comprehensive forecasting criterion of EMR was initially established.E values were calculated when the occurrence probability of the occurrence of a rock burst was 50%,70% and 90%.Appropriate measures should be taken when using these values on the scene.Using EMR data collected in the Nanshan Mine of the Hegang mining area,we verified that the analytical result were consistent with actual situations.This index is of theoretical importance and as a reference for forecasting rock bursts in coal mines.     

Forecasting Model of Coal Requirement Quantity Based on Grey System Theory

The generally used methods of forecasting coal requirement quantity include the analogy method, the outside-push method and the cause-effect analysis method. However, the precision of forecasting results using these methods is lower. This paper uses the grey system theory, and sets up grey forecasting model GM (1, 3) to coal requirement quantity. The forecasting result for the Chinese coal requirement quantity coincides with the actual values, and this shows that the model is reliable. Finally,this model are used to forecast Chinese coal requirement quantity in the future ten years,