单变量灰色预测模型在煤矿开采沉降预测中的对比分析

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识,建立基于贫信息的传统GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型、时序残差GM(1,1)模型,又建立基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzⅠ和灰色LogisticⅠ模型与具有相对误差的灰色CompertzⅡ和灰色LogisticⅡ模型,并将其应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的实际预测分析中,对该矿2007年度1—10月的地表高程损失量进行灰色生成后,建立了7种灰色预测模型。根据其预测值的精度检验结果对比分析表明,所建立的7种模型均为一级(好)模型,且灰色CompertzIⅡ和灰色LogisticIⅡ模型远优于传统GM(1,1)模型,预测精度高,可靠性强,对煤矿开采的复垦规划有重要指导作用。     

灰色预测模型在能源消费需求预测中的应用

以我国1998—2008年度5种能源实际消费数据分别作为原始离散数据序列,利用非线性理论中的灰色建模原理,以关联度分析和残差辨识为基础,应用缓冲算子三公理原理对各能源消费的原始序列进行二阶弱化(D2)得序列X(0)。再通过生成处理和倒数变换获得序列X(1),借助灰色系统理论数据处理软件、Originapro作图软件和Matlable计算软件求得各模型的待辨参数a,b和c后,获得基于贫信息的传统GM(1,1)模型、基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzI和具有相对误差的灰色CompertzII模型。通过残差检验发现,建立的15种预测模型的预精度在85%～98%,属好的预测模型,预测数据可靠。用其预测我国2015年度的能源需求发现,煤炭占总量的66%～70%,说明煤炭依然是未来能源中的主体能源,高效开发与科学利用是未来的重点,同时也揭示:高消费有限的不可再生能源,意味着主体资源即将枯竭,开发新能源已成未来社会稳定与发展的重大课题。