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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�

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。

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。

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。

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.

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.

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。

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