城市火灾预测分析的灰色系统方法

指出了灰色系统理论进行城市火灾预测的合理性，并在一般灰色模型基础上，基于等维灰色递补GM（1，1）动态预测模型通过分时段比较，对某市近年的火灾状况进行了预测，结果发现分时段预测结果更精确。     

基坑围护结构及周围环境变形的预测

传统的基坑支护结构设计具有相当的模糊性和不确定性 ,可能危及基坑和周围环境的安全。笔者利用深基坑支护体系的监测数据 ,采用灰色系统理论建立了基坑工程变形的GM(1 ,1 )预测模型 ,其模型的两个参数可识别基坑变形发展势态 ,并由此讨论了模型的适用范围。最后 ,运用该模型预测分析实际基坑工程支护结构变形 ,表明其预测模型可用于基坑动态设计与信息化施工     

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...     

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.     

基于灰色系统理论的煤与瓦斯预测预报系统的研究

本文将煤体温度变化、电磁辐射、声发射以及煤的破坏类型和煤层的地质构造综合起来考虑,应用灰色系统理论中的多维灰色评估方法,对煤与瓦斯突出灾害进行预测,以提高瓦斯突出预测预报的准确性。并编制了煤与瓦斯突出预测预报系统软件,为煤与瓦斯突出预测提供一种新思路和新方法。     

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     

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。     

基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用

基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变形预测。结果表明:粗集理论算法能够对脊波神经网络进行优化,提高了脊波神经网络基坑变形预测结果的收敛速度和泛化能力;脊波神经网络能逼近基坑变形的非线性部分,避免了模型误差影响基坑开挖变形预测精度,提高了系统整体抗干扰性能。模型的预测值与实测值之间的误差在5%以内,满足实际工程的要求。     

铁路运输安全事故灰色预测方法研究

近年来 ,我国铁路运输发展迅猛 ,尤其是列车运行多次提速 ,列车运行密度加大 ,对铁路运输安全管理不断提出了新的要求。依靠科技进步 ,尽量防止或减少安全事故的发生 ,要应用安全信息技术 ,使安全管理人员对铁路运输安全现状及未来事故发展趋势有所了解 ,提高安全防范意识及事故处理能力 ,同时还要不断提高员工的安全意识和安全文化素质 ,这些方法对于提高安全管理水平 ,降低事故的发生 ,保护人民的生命安全与健康具有重要意义。铁路运输安全事故预测技术就可很好解决上述问题。笔者应用灰色预测理论 ,建立了铁路运输安全事故预测模型 ,开发了安全事故预测软件系统 ,并以某铁路运输企业为例 ,介绍了研制的灰色预测系统软件的应用效果     

基于灰色系统理论的尾矿库坝体形变位移预测方法

为了降低尾矿库在金属非金属矿山安全生产中的危险,提高尾矿库在线监测数据的准确性,提高尾矿库工程溃决的预报预测水平,将尾矿库坝体形变位移作为研究重点,以在线监测技术测得的数值为原始数据,利用灰色系统理论的方法,以时间为主线,建立尾矿库坝体位移数学模型.最后,进行了工程实际坝体形变位移预测,结果表明,利用灰色系统理论建立的模型进行预测可以排除天气、人工、现场条件等许多因素的影响,为人工监测提供可靠依据.     

基于IPSO-SVM对尾矿坝变形预测的研究

针对支持向量机在参数模型选择上的敏感性,以及在理论上无法直接实现的问题,在标准粒子群算法的基础上对粒子速度与位置更新策略进行改进,通过改进的粒子群算法对支持向量机模型参数进行选择优化,进而提出了一种改进粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)算法模型。根据尾矿坝实测数据,建立了基于IPSO-SVM算法的对尾矿坝坝体位移预测模型,同时与经典的SVM算法以及PSO-SVM算法进行比较分析。结果表明,3种算法在坝体变形预测中都具有较好的可行性,但IPSO-SVM算法在训练效率上有较大优势,而且具有较高的预测精度,更适合在变形预测中应用。     

基于灰色理论与BP神经网络的隧道围岩变形预测

为了对隧道围岩变形的发展趋势作出有效判断,以重庆市城区某隧道为背景,采用GM(1,1)灰色模型和BP神经网络模型对隧道围岩变形进行预测,并进行对比分析.研究结果表明:灰色模型对波动性的数据预测效果不理想,但适合用于数据样本不足的情况;BP神经网络预测方法具有较高的学习能力,预测模型灵活可变,对围岩变形的发展趋势预测比较...     

人防工程湿负荷的灰色预测

探讨了灰色预测理论对人防工程中湿负荷的预测,为除湿机的控制以及人防工程空调设计提供一定的参考。     

基于重构相空间充填体变形规律的灰色预测研究

尾砂胶结充填体是非线性力学介质,其变形是能量耗散的复杂过程,必须研究其内在变形规律,才能正确预测采矿过程中充填体的稳定性.对不同配比的尾砂胶结充填体进行力学试验,得出了其应力-应变规律,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行了监测.采用自适应滤波原理,研究基于重构相空间的测量数据去噪处理方法.用灰色理论研究充填体变形在相空间中相点距离的演变规律,建立了重构相空间的灰色预测模型.为减小预测误差,对预测结果采用残差模型修正.应用建立的模型,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行分析,确定了采场合理回采周期.结果表明,充填体变形具有非线性混沌特性,不同配比的充填体表现出不同的非线性动力学行为,重构相空间能充分展示充填体变形的内在规律.     

改进的灰色预测模型在火灾事故预测中的应用

简要说明了GM（1，1）模型预测事故的基本步骤，提出了模型的改进方法，用此方法对某火灾事故进行了预测，并用Matlab语言编程的方法对数据做了处理，结果表明用该方法预测得到的数据与实际数据非常接近。     

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。     

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-马尔柯夫预测方法。充分利用历史资料数据给予的信息,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。