为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。
2024-02-28 20:20:19
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基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�
2024-02-28 16:19:01
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以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。
2024-02-28 16:16:11
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为了提高GM(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的精度,分析了造成方程病态的原因,采用全最小一乘准则进行参数a和b的求解,解决了参数求解的稳健性问题。以玉河泰煤业1318采煤工作面为例,将改进的GM(1,1)模型用于矿井瓦斯涌出量预测,能够取得比传统GM(1,1)模型要高的预测精度,为矿井瓦斯治理提供依据。
2024-02-28 16:13:51
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针对矿井瓦斯涌出量影响因素复杂,数据序列波动性较大,灰色GM(1,1)预测模型精度低,本身存在一定缺陷的特点,将自记忆性原理引人灰色系统理论,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色自记忆预测模型。经在韩城下峪口煤矿应用表明,该模型具有预测精度高,稳定性好的特点。
2024-02-28 16:11:54
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基于MATLAB的灰色模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用，曹爱虎，陈凯，采用灰色系统预测中的GM(1，1)模型，利用MATLAB强大的矩阵处理功能进行编程，以某矿井等时间间距的瓦斯涌出量为原始数据序列，建立矿
2024-02-28 16:09:48
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瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节。在综合分析开滦钱家营矿-850 m水平7煤层地质条件和采掘顺序的基础上,探讨了Gm(1,1)模型预测矿井瓦斯涌出量的方法。依据预测结果,确定矿井瓦斯涌出量的动态变化和总的趋势,为煤矿安全生产提供技术保障。
2024-02-28 16:08:33
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在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。
2024-02-28 16:07:16
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运用灰色系统理论,根据矿井相对瓦斯涌出量的历史统计数据建立GM(1,1)模型和GM(1,1)新陈代谢模型,使用残差进行精度检验。对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型,应用GM(1,1)新陈代谢模型对矿井未来3 a的瓦斯涌出量进行了预测,为矿山可持续发展提供参考。
2024-02-28 16:05:52
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以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.
2024-02-28 16:03:16
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