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缓冲算子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,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
354KB
灰色理论
缓冲算子
瓦斯涌出量
GM(1
1
瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型改进
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
163KB
GM(1
1)模型
瓦斯涌出量
参数求解
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
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
首发论文
1
改进的GM(1,1)模型在城市规划货运量预测中的应用
改进的GM(1,1)模型在城市规划货运量预测中的应用,朱士东,,改进的GM(1,1)模型是在原有的GM(1,1)模型基础之上,利用数学物理方法进行优化后的模型。根据地区已有年份的货运量数据资料,运用该模�
2024-02-28 15:44:23
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首发论文
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