系统安全指灰色—马尔柯夫预测模型及其应用

借鉴最新预测理论，对系统安全指标指出了新的预测方法，即灰色－马尔柯夫联合预测法，该方法吸收了灰色理论和马尔柯夫理论的优点，为企业提供更为切合实际的近期或中长期安全指标值。     

煤矿安全宏观预测方法综述

对几种比较适用于预测煤矿安全宏观预测的方法(线性回归预测、非线性回归预测、灰色预测、马尔柯夫链预测、灰色马尔柯夫链预测、神经网络预测法)进行了介绍,并作了进一步评述和探讨.     

系统安全指标灰色-马尔柯夫预测模型及其应用

借鉴最新预测理论,对系统安全指标指出了新的预测方法,即灰色-马尔柯夫联合预测法,该方法吸收了灰色理论和马尔柯夫理论的优点,能为矿山企业提供更为切合实际的近期或中长期安全指标值。     

灰色─马尔柯夫模型在接发列车事故预测中的应用研究

应用灰色─马尔柯夫过程预测模型，对接发列车作业事故进行预先估计和推测；然后建立相应的软件包，通过定量的方法进行事故预测。以此达到了解和全面评价接发列车作业事故的未来状态和发展趋势。     

矿井涌水量的灰色—马尔柯夫预测方法

将灰色预测和马尔柯夫预测结合起来，形成一个兼有灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的灰色－马尔林夫预测方法。充分利用历史资源数据给予的信息，提高随机波动性较大数据列的预测精度，进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该方法对一些矿井的涌水量进行预测，取得了较为满意的结果。     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。     

基于灰色神经网络组合模型的矿山安全事故预测分析

本文在分析灰色预测方法和神经网络预测方法所具有的互补优势的基础上,提出修正灰色预测残差序列的方法,计算其拟合结果,排除系统数据受到的冲击和干扰,建立基于灰色神经网络组合算法的模型,进而提高预测的精度。将此方法运用于矿业安全事故预测分析中,建立了多个预测模型,比较得出灰色神经网络组合预测模型的最优性,为矿业安全事故的预测研究提供了一种可行性途径。     

三峡库区湖北段工业源污染负荷与预测

针对三峡库区工业源污染排放量大,对库区水生态环境安全危害大的特点,以库区湖北段工业源为研究对象,采用实际监测和企业申报监测数据方式,辅以排污系数计算方法,统计分析了1995-2007年工业废水量和主要污染物COD的排放量,并采用灰色-马尔柯夫链模型预测2008-2020年的污染负荷.结果表明,自2005年以后,工业废水的排放量呈现逐渐下降的趋势,在2007年达到1 857.13万t,2008年以后逐渐增加.COD的排放量总体呈逐渐下降的趋势,只是在2001年出现上升,到2007年底COD的排放量为611.21 t.随着工业源污染物全防全控的加强,预计工业污染负荷会逐步减少.     

基于灰色神经网络的民航事故征候预测模型研究

通过对民航事故征候的分析和预测,掌握民航事故征候的发展趋势,并据此提出相应的安全措施以预防事故发生。在灰色预测基础上,结合神经网络理论,分析民航事故征候的特点,提出民航事故征候的串联灰色神经网络组合预测模型。首先,运用灰色理论弱化数据序列波动性,然后利用神经网络非线性信息处理能力构建模型。同时,根据最近10年民航事故征候统计数据,分别对灰色预测模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行检验,并预测未来3年的民航事故征候数量。利用Matlab软件进行预测仿真,对3种预测方法的精度和特点进行分析和比较。结果表明:民航事故征候的灰色神经网络模型预测精度高于单一的灰色预测模型或神经网络模型,并且所需样本少,运算简便,易于实现。     

基于灰色预测法和指数平滑法预测研究新疆安全生产事故

采用灰色预测法和指数平滑法,分析新疆2010年~2015年安全生产死亡人数发展趋势。两种预测方法的结果均显示,新疆安全生产事故死亡人数呈缓慢下降趋势,并以2010年~2012年实际数据的验证,灰色预测法的误差在7.1%以内,指数平滑法误差在5%以内。指数平滑法预测精度略高于灰色预测法。     

基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测*

为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。     

基于改进灰色系统的深基坑变形预测方法研究

为了对深基坑工程施工期间地质灾害进行先期预警,使用了改进的灰色系统作为预测工具,对基坑周围建筑物的沉降进行了预测。对于灰色预测系统的改进包括对数据序列初始值的改进和对灰色系统模型背景值的改进,以及实测数据转换为单调增序列的方法。使用相对误差检验、关联度检验和后验差检验对模型的精度进行了评价。最后将改进后的灰色系统与原系统的预测结果进行了对比,结果表明:在短期预测方面,灰色系统模型和改进的灰色系统模型都有很高的精度。对于长期预测,改进的灰色系统模型对中长期预测有很好的精度。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

灰色支持向量机在瓦斯流量预测中的应用

在分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型灰色支持向量机瓦斯流量预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中"累加生成"的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷,工程实例表明,所提出的瓦斯流量测模型较传统的GM(1,1)模型、支持向量机模型精度都有所提高,为瓦斯流量预测提供了一种新的方法.     

基于灰色新陈代谢马尔可夫模型的飞行事故预测

灰色预测适用于时间短、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。笔者结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立飞行事故预测模型。模型去掉已失去参考价值的历史老信息,补充新信息,克服了随机波动性数据对飞行事故预测精度的影响,提高了灰色预测的应用水平。实例预测1973—2008世界飞行事故,其结果证明了灰色新陈代谢马尔可夫GM(1,1)模型预测精度较高,可用于飞行事故预测,具有较强的科学性和实用性。     

基于灰色系统理论的煤与瓦斯突出预测

为了对煤与瓦斯突出事故进行有效的预防与控制 ,笔者应用灰色系统理论中的灰色聚类评估方法 ,对矿井的煤与瓦斯突出进行了预测。经实例证明 ,与常用的预测方法相比 ,灰色聚类预测方法具有能动态预测、预测准确等优点。该方法将影响突出的多个因素综合系统的来考虑 ,跳出了常规预测方法只依靠单一指标进行预测的圈子 ,提高了预测的准确性。研究结果表明 ,该方法能准确地反映矿井煤与瓦斯突出规律 ,是一种新的煤与瓦斯突出预测的方法     

多维灰色评估方法在煤与瓦斯突出预测中的应用

影响煤与瓦斯突出的因素很多,并且其信息多具有灰色性。本文将瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、破坏类型以及综合指标K这5个因素综合起来考虑,应用基于灰色系统理论的多维灰色评估方法,对几个典型矿井进行煤与瓦斯突出预测分析,本方法突出了灰色系统理论可以进行定量分析的特点,具有能够动态预测、可靠性高等优点。研究结果表明,该方法能准确预测煤与瓦斯突出,可以为矿井的安全生产提供帮助。     

金竹山土朱煤矿开采地表沉降规律与灰色预测模型研究

针对金竹山矿业公司土朱煤矿煤层赋存条件,依据采动理论的裂缝垂直分带模型,分析地表沉降和塌陷的机理;提出在采煤活动阶段应进行地表实际位移观测,经数据处理后得到地面沉降曲线,以确保地面人类活动的安全;在采煤活动后阶段则实施灰色预测地面沉降,即通过采煤活动阶段的地表实际观测数据为历史原始数据序列,建立灰色Logistic模型;并对采煤活动后阶段的地面沉降进行预测。精度检验表明:灰色Logistic模型预测精度高,利用该模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费和实时提供预警信息,以确保开采区域内人们生命财产安全。     

尾矿坝变形规律的灰色Verhulst预测

尾矿坝变形规律预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容.尾矿坝的变形受多种因素的影响,其中有些因素是可知的,但有部分因素是不确定的,因此尾矿坝本身实际上是一个灰色系统.为了实现对尾矿坝变形趋势的预测,在充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上,采用灰色Verhulst模型对尾矿坝的变形进行预测,并结合某铁矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测,模型精度满足要求,表明灰色Verhulst模型用于尾矿坝变形规律预测具有很好的适用性.     

基于灰色-马尔科夫链理论的建筑施工事故预测研究

我国建筑事故预测中具有统计数据少、数据波动性大等特点,缺乏具有高精度、可操作性强的预测模型。将灰色系统理论和马尔可夫原理相结合,充分发挥了灰色系统理论适用于小样本数据拟合和马尔可夫适合处理数据波动大的系统过程的优势,通过GM(1,1)模型的建立,提出一种适合建筑事故统计数据特点的灰色马尔可夫预测方法。将该方法应用于1994—2007年建筑施工事故次数分析,以此为基础对2008—2009年的建筑施工事故次数进行预测。研究结果表明:基于灰色马尔可夫理论建筑事故预测结果精度可达90%以上。