基于GM(1,1)模型的煤矿百万吨死亡率的预测研究

应用灰色系统理论,建立了煤矿百万吨死亡率的GM(1,1)动态预测模型,对我国近几年的煤矿百万吨死亡率进行灰色预测,预测精度基本可靠。结果表明:该模型的建立是正确的,并具有一定的实用价值,使预测结果科学可靠,为煤矿的安全管理提供了准确的理论依据。     

基于残差修正GM(1,1)模型的采空区残余变形预测研究

针对灰色GM(1,1)模型直接应用于采空区地表残余变形预测效果一般的问题,以灰色GM(1,1)模型为基础,以一元二次多项式对GM(1,1)模型预测结果进行正化残差拟合修正,构建残差修正GM(1,1)模型,并以等间距和非等间距2种形式的采空区地表残余沉降监测数据集进行实例验证。结果表明：残差正值化处理后的非线性多项式拟合修正GM(1,1)模型的预测精度增益明显,而未对残差进行正值化处理的多项式残差修正GM(1,1)模型预测精度提升效果一般,正化残差拟合修正是有效的GM(1,1)模型后处理改进方式。     

基于GM(1,1)模型的山西煤矿百万吨死亡率的预测研究

文章根据灰色系统预测理论,建立了煤矿百万吨死亡率的GM(1,1)动态预测模型。对山西省近几年的煤矿百万吨死亡率进行统计预测,对预测精度进行了验证。结果表明:该预测模型的构造是正确的,对煤矿的安全生产提供了精确的理论依据。     

自适应GM(1,1)模型在码头位移变形预测中的应用

码头水工建筑物,由于其工作环境的特殊性,通常会发生位移变形,通过对码头的位移变形预测分析,能够更好地掌握码头的变形规律并及时预警,确保码头的安全运营。针对传统GM(1,1)模型仅适用于短期且呈指数变化趋势的变形预测分析的局限性,建立自适应GM(1,1)模型,并将该模型引入到实际工程应用中,依据某码头的位移监测数据进行变形预测分析。结果表明:自适应GM(1,1)模型预测精度高于传统GM(1,1)模型,自适应GM(1,1)模型具有更好的预测效果和应用价值。     

基于信息修正GM(1,1)模型的黄金价格行情预测

为了科学预测黄金的价格行情,构建信息修正GM(1,1)模型来模拟其价格走势。首先对2011年国内黄金价格(Au9999)进行分析,选出波动较大的少量数据,再用信息修正GM(1,1)模型进行动态预测,最后将模拟结果与传统的GM(1,1)模型进行误差分析,并将预测结果与2012年1月、2月数据进行对比分析。结果表明信息修正GM(1,1)模型能减少随机扰动和驱动因素,其模拟和预测的精度较高,结果可靠。     

修正的GM（1,1）模型在矿山边坡变形监测中的应用

灰色理论之GM（1,1）模型能对原有变形测量值进行较好的处理,但对于少量数据情况下的观测物形变规律预测并不是很理想。重新对平射中的亲和系数进行调整从而产生非均衡白化值,即对原始数列生成新数列时所占的权重进行了探讨,给出自由权重的生成公式,以求模型所产生的变形值更接近实际的变形规律。     

GM(1,1)模型在高冒区遗煤自燃释放CO量预测中的应用

高冒区由于遗煤自燃而成为内因火灾重要危险源之一。判定高冒区遗煤自燃的重要指标是释放的CO量。但是高冒区由于密闭严实,其内部遗煤自燃所释放的CO量人工测定比较困难,所以有必要选择一种模型对其进行预测。将采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,结合平煤十三矿11111巷道高冒区遗煤自燃氧化CO量变化值,说明建模过程。并将其应用于实际CO预测中,为煤矿做出正确决策提供科学依据。     

基于GM(1,1)模型的强矿震预测

研究强矿震的短临预测信息具有较大的实用价值。结合工程实例阐述该理论模型建模方法,精度处理方法等,以原始时间序列数据为基础,建立矿震发生步距的模拟和预测GM(1,1)模型。针对数值模拟中大量的矩阵计算,利用MATLAB软件编制高效的计算机程序,实现了对矿震发生步距的模拟和预测。为了检验模型模拟和预测结果的精度,选择了合理的误差检验模型。通过工程实例证明了GM(1,1)模型可信度较高,关联度较好,均方差比值为一级,拟合优度高。     

基于线性回归和GM(1,1)模型在煤矿伤亡事故中的数据预测研究

针对某集团1991—2003年的伤亡事故统计数据,运用Matlab工具箱,就线性回归与灰色预测GM(1,1)模型作了比较分析,提出了通过图形观测和实际数据分析剔除影响模型预测数据的方法,提高了模型预测的准确性和适应性。预测结果说明,通过前期数据分析整理后的预测模型,其预测相对误差大大降低,预测期望值远优于单纯的回归和灰色预测模型。     

基于GM(1,1)改进模型在应力集中预测上的应用

将灰色系统理论中的GM(1,1)模型应用于应力集中问题的数据处理,根据应力集中处附近的应变理论值,能方便地求出应力集中处的最大应变值,并根据实际预测结果,利用文中的方法改进其基本模型并进行优化,实例表明预测结果是可信的,为工程测试的数据处理给出了一种比较实用的新方法。     

基于灰色GM(1,1)模型的煤矿安全事故灾变预测及算法

煤矿由于自身的生产特点,安全事故比较突出,我国煤矿事故死亡人数是世界上主要产煤国煤矿死亡人数的4倍以上。文章运用灰色预测法对某煤矿的安全事故死亡事故频率(FAFR)进行灾变预测,判断该煤矿下一个职工死亡事故频率高峰期出现的时间,并给出相应的算法,为制定完善的煤矿安全政策及煤矿安全预警控制系统提供决策依据。     

杏山铁矿冲击地压预测的优化GM(1,1)模型

冲击地压作为矿山开采中最严重的自然灾害之一,给矿山生产安全及作业人员生命安全带来了严重威胁。为对冲击地压进行实时有效的预测及防治,首先在非等间隔序列GM(1,1)模型的基础上,通过残差修正的方法对模型进行了优化,然后基于残差优化模型,结合现场监测数据,进行了杏山铁矿冲击地压预测的研究。研究结果表明:相比修正前模型,残差优化模型预测精度更高、预测效果更优;对于杏山铁矿-143 m水平工作面,随时间推移,围岩应力缓慢增加,但近期仍不会达到预警临界值,无冲击地压危险。     

基于优化GM(1,1)模型的矿井涌水量预测及算法实现

针对矿井涌水量预测过程中受各种因素的影响,预测精度较低的问题,基于GM(1,1)模型提出优化GM(1,1)模型。分别建立GM(1,1)模型及优化GM(1,1)模型,并对某矿2002—2010年矿井平均涌水量进行模拟计算,结果显示优化GM(1,1)模型模拟精度较高。利用MATLAB设计优化GM(1,1)模型的计算程序,解决了计算过程复杂、计算量大的问题。     

基于GM(1,1)模型的中国煤炭总产量预测的研究

在建立了中国煤炭总产量的GM(1,1)灰色系统动态预测模型,通过检验,证明建立的模型是正确的,具有一定的参考价值。对我国未来5a的煤炭总产量进行预测,为我国经济增长和能源安全提供了准确的理论依据。     

基于灰色GM(1,1)模型的磨心坡深部煤层厚度预测

利用灰色GM(1,1)模型,结合生产资料对磨心坡深部煤层厚度进行预测.结果表明磨心坡深部煤层厚度随深度增加基本保持平稳,储量稳定.结合钻探资料证实,灰色GM(1,1)模型在预测煤层厚度方面有一定的优势,但由于实际情况的复杂性、模型的单调性,要得到更精确的预测还需要做进一步的研究工作.     

基于GM(1，1)模型的岩层移动预测

地下开采引起的岩层和地表移动对周围环境造成了严重的破坏,地裂缝、房屋破坏、塌陷坑等,了解岩层和地表移动规律对于保护环境和控制房屋损害有着重要的意义。以某岩层移动监测站的实测数据为原型,对其监测数据进行了分析研究,利用MATLAB软件进行了GM(1,1)模型的建立和预测。研究结果表明,就岩层内部观测站而言,工作面正上方的监测点,由于其下沉单调递增规律,模型预计结果较好,相对误差小于10%;对于工作面外侧的监测点,由于其具有下沉、上升变化的波动性特征,不能进行GM（1,1）模型拟合预测。