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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
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
350KB
首发论文
1
矿井回采工作面瓦斯涌出量预测新途径
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
153KB
煤矿开采
灰色预测理论
预测模型
瓦斯涌出量
1
矿井瓦斯涌出量的GM(1,1)新陈代谢模型预测
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
215KB
瓦斯涌出量
灰色系统理论
GM(1
1)新陈代谢模型
1
GM(1,1)模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
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
1.07MB
GM(1
1)模型
线性回归
瓦斯涌出量
1
灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础,建立了灰色系统理论模型,并将该模型应用到某矿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,建立了灰色预测系统;由后验差检验结果、对照精度检验等级可知,灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.
2024-02-28 16:00:32
95KB
灰色理论
瓦斯涌出量
GM(1
1)模型
1
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。
2024-02-28 15:57:51
786KB
GM(1
1)模型
等维新息模型
瓦斯涌出量
1
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。
2024-02-28 15:56:23
454KB
灰色模型
灰色线性回归组合模型
瓦斯涌出量
1
GM(1,1)与ARIMA模型在中国一次能源消费量预测中的比较
GM(1,1)与ARIMA模型在中国一次能源消费量预测中的比较,袁潮清,,本文分析了GM(1,1)模型和AR(1)、ARMA(1,q)模型的联系,认为GM(1,1) 模型可以实现对他们的近似表征。并分别用ARIMA(2,2,1)和GM(1
2024-02-28 15:51:22
649KB
首发论文
1
基于时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用
文中针对时间因素对GM(1,1)模型预测造成的影响引入了时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型,并将该模型应用于建筑物的沉降预测,结果证明时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型的预测精度高,具有较高的参考价值。
2024-02-28 15:49:35
655KB
沉降观测
灰色理论
沉降预测
GM(1
1
基于新陈代谢GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值预测
基于新陈代谢GM(1,1)-ARMA(p,q)模型的江苏省地区生产总值预测,陶利,陈亦涛,本文结合新陈代谢GM(1,1)模型以及ARMA(p,q)模型的优点,用新陈代谢GM(1,1)模型提取序列中的趋势项,其余部分进行ARMA(p,q)分析,建立了新陈�
2024-02-28 15:47:08
689KB
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