基于灰色BP神经网络的水位矿井涌水量预测

在对矿井涌水资料总结分析的基础上,结合背景资料和灰色关联度分析新集二矿涌水量与长观孔水位的关系,将关联性好的4个钻孔水位作为BP神经网络的输入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矿井涌水量精度较高,以水位作为输入神经元是可行的,为矿井涌水量预测提供了一种新思路、新方法。     

非恒定流河段突发性污染事故的环境污染预测模型研究

根据非恒定流中污染物扩散与迁移转化的基本特征, 采用灰色预测GM(1,1)模型, 对突发性污染事故排污点的河段的水位进行了预测; 并借鉴水污染物浓度迁移变化的基本方程, 建立了非恒定流河段突发性污染事故的环境污染预测模型。分析结果表明, 河段水位上升促进了污染物的扩散与迁移, 加剧了突发性污染事故危害的程度。     

利用灰色马尔可夫模型预测煤矿安全事故

在煤矿事故死亡人数灰色预测的基础上引入马尔可夫链预测理论,建立了煤矿事故灰色马尔可夫预测模型,该模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,不仅提高了波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围。实例证明灰色马尔可夫模型预测精度明显高于灰色GM（1,1）残差修正模型预测精度,从而说明灰色马尔可夫模型预测煤矿事故死亡人数的发展规律是可行有效的。     

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。     

灰色系统控制理论在鹤壁矿区地下水动态预测中的应用

一、理论基础 矿区地下水动态可视为一灰色系统,可以建立灰色系统模型,来进行研究和预测其动态。 建立灰色模型方法: 一个n阶、h个变量的灰色模型,可记作GM(n,h)。模型,形式为: sum from i=0 to n(ai(d~(n-1)(x_1~(1))/dt~(n-1)=sum from i=1 to h_1(b_iX_(i 1)~(1)…(1)式中 n—微分方程的阶数; h—变量个数。 一般来讲,作为灰色系统预测模型的形式为GM(n,1),这里的1是个变量。进行地下水动态变化分析和预测时只需研究一个变量,即地下水水位变量。 现以GM(1,1)模型为例,简述其建模方法。建立的模型为连续的(或离散的)微分模型,第一步,引入微分方程模型的形式为:     

关于贵州煤矿百万吨死亡率灰色预测的探讨

应用灰色系统理论,建立GM(1,1)灰色预测模型,对近几年来贵州煤矿百万吨死亡率进行统计预测,通过灰色模型预测结果与多项式回归模型预测结果的对比,说明该灰色模型基本正确可靠,预测精度较高。因此,利用此灰色模型可对贵州煤矿的安全状况进行科学的分析及预测,及时采取必要的防范措施,对安全管理能起到一定的辅助作用。     

灰色神经网络组合模型在变形监测数据分析中的应用

针对基坑变形预测中数据的灰色性和非线性的特点,提出用灰色神经网络组合模型预测基坑变形的新方法.该文将灰色模型与神经网络模型并联构成组合预测模型,融合二者的优点,并结合实例,将灰色模型、神经网络模型和灰色神经网络组合模型的预测结果进行对比分析.结果表明:灰色神经网络组合模型的预测结果更精确,对变形监测的生产实践具有一定的参考意义.     

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。     

基于改进无偏灰色模型的矿山地表沉降预测研究

地下煤炭资源的开采为我国经济发展提供动力,但也对地表造成不同程度的损害,通过建立一些预测模型来有效预计矿山地表沉陷变形,能避免地表建筑物受到的影响。传统灰色模型是一种存在偏差的指数模型,为了使其预测性能得到优化,扩展预测适用范围,为此提出无偏灰色模型,以消除传统灰色模型本身固有的偏差。文中在无偏灰色模型的基础上,通过3次样条插值法对原始序列进行处理,得到改进无偏灰色模型。根据已有的矿山地表沉降监测数据,分别建立无偏灰色模型和改进无偏灰色模型进行拟合预测,并与原始数据对比分析,无偏灰色模型和改进无偏灰色模型的平均相对误差和平均绝对误差分别为0. 003 48%、0. 009 80%和0. 007 86%、0. 011 39%。预测结果表明,改进无偏灰色模型的预测精度更高。     

基于灰色马尔柯夫和BP模型的矿井涌水量预测

矿井涌水量的预测是煤矿水害防治的前提条件。鉴于灰色系统GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时存在预测精度偏低的缺陷,根据刘桥二矿的矿井涌水量数据,分别建立了灰色马尔柯夫组合模型和灰色BP网络组合模型,并分别对该矿井2007年1月至3月的涌水量进行了预测。结果表明,二者的预测精度都较高,且灰色BP网络模型预测精度优于灰色马尔柯夫模型。     

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。     

基于并联型灰色神经网络模型的隧道沉降量预测方法探讨

灰色预测方法和人工神经网络,在建筑物变形预测中有各自的优势和不足.为了提高预测精度,该文结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的特点,构造并联型灰色神经网络模型(PGNN)对南京地铁隧道某监测点的沉降量进行预测.结果显示,PGNN的预测精度明显高于单一的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型,证明了PGNN组合方法在地铁隧道沉降量预测中的有效性.     

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。     

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。     

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。     

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.     

动态灰色时序神经网络组合模型在地铁运营期沉降预测效果分析

为了提高在变形监测中数据预测的精度以及它的可靠性,该文提出了基于动态灰色时序模型与神经网络组合的预测方法。根据已有的地铁沉降数据,对地铁隧道结构变形进行数据分析与预测,并与动态灰色模型、动态灰色时序模型进行精度对比。实例证明,该组合模型在地铁隧道结构变形预测中的精度较高。     

基于GRA的优选组合技术在中长期负荷预测中的应用

提出基于灰色关联(GRA)的优选组合预测模型,该模型组合各单独模型的预测信息,能够有效的提高预测精度。优选组合预测技术关键在于求出各种预测方法的权值系数,文章引入灰色关联(GRA)方法来确定不同预测模型的权值问题。将预测问题系统看作一个特定系统,根据原始数据相应计算不同模型的灰色关联系数,作为该模型对应的权值,进而得到组合预测结果。预测结果表明组合该预测模型精度较好。     

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MATLAB6.1的煤自然发火煤体温度灰色预测研究

根据煤自燃基本规律，建立灰色预测的一维模型GM(1，1)进行预测。预测软件结果表明，灰色预测GM(1，1)模型对煤温进行预测具有理论可行性，且精度较高，说明灰色理论在煤温预测上具有实用价值，同时，预测结果对设备故障诊断具有指导意义。