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矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型
作者单位:;1.河南理工大学资源环境学院;2.中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心
摘    要:基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。

关 键 词:矿井涌水量  灰色预测  GM(1  2)  含水层水位降深

GM(1,2) model for predicting mine discharge
Abstract:
Keywords:
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