矿井瓦斯涌出量灰色预测法

以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了应用灰色模型预测瓦斯涌出量的可行性,简要介绍了灰色预测建模方法及模型精度检验方法,最后将上述理论应用于一个实例,并编制了用于灰色预测的MATLAB程序。研究表明,灰色模型预测瓦斯涌出量方法简单、预测精度高。     

变形趋势的灰色模型及其预测灰色平面——兼对“用灰色模型预测矿山地表移动与变形”一文的探讨

本文初步分析了变形体系统是一个灰色系统,并根据灰色系统理论的建模机理,给出了变形趋势的灰色模型、检验和预测灰色平面,进而对文献[1]建立的预测灰色平面提出了异议。     

灰色模型在建筑物变形分析中的应用

该文较详细地介绍了灰色预测模型及其修正模型的基本内容和建模思想。探讨灰色系统理论的GM(1,1)模型和GM(1,1)残差修正模型应用于建筑物变形数据分析,基于MATLAB软件编写了相应的灰色系统预测程序,结合真实数据进行变形预测比较和检验,充分证实了在建筑物变形分析中应用灰色预测方法的可行性。     

堆浸浸出率灰色系统GM(1,1)模型的建立及预测

应用灰色系统理论的数学原理及建模过程,建立了堆浸浸出率的GM（1,1）模型。应用该模型对某铀矿石室内模拟试验的浸出率进行灰色预测,采用“残差检验法”和“灰关联度检验法”进行检验。结果表明,GM（1,1）模型的预测精度高,适合于具有灰色特征的地质、采矿、选矿、经济等原始数据序列的模拟控制和预测分析。     

基于灰色神经网络的我国原煤产量预测

文章采用灰色神经网络进行我国煤炭产量预测模型的建模,灰色神经网络具有灰色系统模型的可以用少量样本数据来建模与神经网络精度高的特性,克服在进行煤炭产量预测样本数据少的问题,仿真结果表明,此种模型预测结果的相对误差是1.57%,只使用灰色模型预测结果的相对误差是9.8%,采用此模型提高了预测的准确性和精度。     

矿井瓦斯涌出量的灰色小波神经网络预测模型

矿井瓦斯涌出量预测一直是煤矿生产过程中倍受关注的问题。它受众多因素的影响,而各因素之间的非线性关系错综复杂。近年来,许多的学者利用人工神经网络对非线性的对象建模预测,但是存在收敛速度慢,易陷入局部极小等缺点。本文将灰色理论引入小波神经网络模型中,其中灰色模型利用累加生成的新数据建模,突出趋势项影响,小波神经网络通过灰色模型的预测结果进行再预测,使得小波神经网络的非线性激励函数更加易于逼近,减小周期和随机成分,提高了涌出量预测精度,表明了该模型可靠性。     

安全目标管理中的预测技术研究

在安全目标管理中目标值的确定应以科学的预测为基础.GM(1,1)模型适用于对平滑单调数列进行建模,遇到波动性大的数列时预测精度较差.灰色马尔柯夫模型是在灰色预测的基础上引入马尔柯夫链理论建立的,该模型兼有灰色预测和马尔柯夫预测的优点,提高了波动性较大的随机变量的预测精度.实例证明灰色马尔柯夫模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,预测结果正确可靠,能够为确定科学、合理、可行的目标值提供依据,促使煤矿安全目标管理提高到一个新水平.     

基于灰色理论的硫化铜精矿品位预测模型

针对小样本数据条件下预测硫化铜精矿品位的问题,提出了基于灰色理论的铜精矿品位预测模型。该模型通过试验所得的小样本数据,动态改变建模数据的初始值和背景值,结合灰色理论建立了硫化铜精矿品位的GM(1,1)预测模型,统计预测模型的平均相对误差。结果表明:基于灰色理论的预测模型精度较高,最小的平均相对误差为1. 88%,模型的预测效果较好,可作为预测铜精矿品位的一种新方式。     

基于灰色神经网络预测潘一东矿瓦斯含量

运用灰色关联分析影响潘一东矿井瓦斯含量的各因素,得出煤层标高、顶板岩性、煤厚、地质构造是影响瓦斯赋存的主要因素。选取这四种因素作为神经网络的神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测瓦斯含量,预测精度高,证明了基于灰色理论与神经网络预测模型的可靠性。     

灰色时序组合模型在基坑水平位移预测中的应用

以宿迁苏豪银座项目为例,对基坑开挖过程引起的周围深层水平位移进行检测,并运用灰色理论和时间序列对实测资料建立模型,用此模型对后几期监测结果预测,计算结果表明灰色时序组合模型较单一的模型预测精度高,得出组合模型更适合于对该基坑变形监测数据进行建模的结论.     

用灰色系统理论预测平顶山一矿戊8煤层瓦斯涌出

预测煤层瓦斯涌出量是煤矿安全生产的一个重要措施。运用灰色系统理论建立瓦斯涌出量预测模型GM（1，1），根据不同地质条件对平顶山一矿戊8煤层划分预测单元，进行瓦斯涌出量研测，残差检验预测结果是较精确的。     

灰色理论在煤层瓦斯抽采量预测中的应用

运用灰色理论建立适合煤层瓦斯抽采量的系统模型,并在青龙矿井M16突出煤层采用灰色系统及残差修正GM(1,1)模型进行瓦斯抽采量预测。结果表明,利用灰色系统理论预测矿井瓦斯抽采量是可行的,且预测精度较高。     

等维新息模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,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矿井瓦斯涌出量分析的特点。并以顾桥煤矿1116(1)工作面相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用等维新息模型对其瓦斯涌出量趋势进行预测,分析了等维新息模型的合理维数,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。     

水文地质评价中的灰色系统理论

本文重点阐述了灰色预测理论的基本内容、水文地质系统的灰色特性及其在水文地质评价中的可能应用。并运用灰色预测模型举例进行了计算与分析。     

灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。     

矿山运输系统优化模型及解算方式探讨

计算和货流分配优化是矿山运输系统需要解决的两大关键优化问题,国际上有许多成熟的数学软件包可以求解这些问题,建议工程应用中应把主要精力放在模型建立上,把模型求解交给专业软件完成。从图论角度对矿山道路网进行了深入分析,提出了基于0-1整数规划的最短路模型和基于线性规划的货流分配模型,推荐了LINGO专业软件,并给出了计算实例。     

沉降预测的非等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足，根据灰色系统理论的信息处理原则，在模型中引入遗忘因子，建立了灰色系统沉降预测的非等步长灰色时变参数模型，并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果。模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性，从而降低对预测系统状态的预测误差。实例预测表明，灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在2．3％以内。误差检验结果显示，预测结果的精度等级较引入遗忘因子修正前有显著的提高。     

矿区铁路运输系统可靠性研究

把一般可靠性原理引入煤炭矿区铁路运输系统可靠性研究，并综合运用系统分析方法、概率与数理统计、运筹学原理、铁路运输和采矿工程专业知识，对煤矿矿区铁路运输系统可靠性的基本特点、评价指标体系、主要研究内容和方法进行了综合分析与系统研究，结合矿区铁路运输生产实际进行了实例验证．     

露天矿计划阶段内离散块体物料运距预测算法

矿岩运距是衡量露天矿山卡车运输经济性的重要指标之一,但多年因受运输系统复杂、多变等多种综合因素限制,在进度计划编制期间进行逐条带的运距计算问题一直并未得到有效解决。特别是需要进行离散化的物料规划时,传统逐阶段的运距量测方法无法对离散块体进行逐个推估。因此,为有效解决计划阶段内离散块体物料运距计算问题,根据露天矿外排土场出入口选址及排土运输干线相对固定等空间特征,将非线性预测理论、因子分析法等技术方法应用于实际的矿山优化问题中,研究了排土场计划阶段内块体运距波动变化的主要控制因素;结合外排土场内运距波动变化的影响要素,提出了采用加权最小二乘支持向量机技术(WLS-SVM)拟合非线性运距曲线的预测算法,并对权向量、核参数等主观经验指标进行了动态修正,以实现对计划阶段内(两阶段工程位置间的)离散块体物料过程运距的时变预测;最终,利用拟合出的时变曲线,实现两连续工程位置间逐个物料块体运距的高效计算。实验结果表明:预测算法的误差期望分别为:训练集0. 93 m,测试集0. 84 m,且在实验中表现出模型精度易受样本规模影响的特性,且当样本规模N90时,可控制绝对误差水平稳定在0. 8%～1. 2%。结论表明:试图应用非线性预测理论处理计划阶段内缺乏时变路网条件的运距预测问题是可行的,提出的算法模型对解决计划阶段内的逐块体运距赋值问题具有现实有效性。常规的露天矿山运输优化问题其优化目标和特征参数之间往往存在紧密耦合关系,无法直接应用特定的优化、规划模型进行计算求解,尝试采用全新的解耦思想和求解思路对于有效解决露天矿山运输优化问题是十分有益的,也应该是今后露天矿山系统工程学科研究的热点问题之一。     

山西省蒲县耕地需求量预测研究

耕地保有量是土地利用规划中的重要调控指标,做好耕地需求总量的预测工作,对保护耕地、实现耕地总量动态平衡具有重要意义。通过总结前人预测方法,在方法学综合论证的基础上,结合蒲县实际,采用基于粮食安全、趋势外推、单因素驱动模型、多元线性回归和部门需求预测法5种方法,运用SPSS统计学软件,以山西省蒲县为例,对耕地需求量进行预测。在比较分析各预测方法优劣势的基础上,论证了各方法测算结果的科学合理性,最终确定蒲县2010年和2020年的耕地需求量,为蒲县新一轮土地利用总体规划耕地保有量指标确定和耕地保护政策的制定提供依据。