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。     

浅埋型矿井涌水量预测预报的灰色模型

矿井涌水量预测 ,对矿井安全及正常生产都至关重要。矿井涌水量预测采用的常规方法对各含水层的水文地质参数依赖性较大 ,而对各因素之间的影响程度难以区分和把握 ,因此 ,在预测预报中的精度较差 ;而采用灰色理论则具有高度的概括性 ,可以把各种不确定因素 ,统统用一个简单的“灰数”来表示 ,并且预测精度高而简单实用。笔者在分析浅埋型矿井涌水量的构成要素的基础上应用灰色系统理论对其涌水量进行了预测 ,其方法与结果对推动矿井水文地质工作有一定的现实意义和指导作用。     

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。     

基于广义回归神经网络的矿井涌水量预测

矿井涌水量预测对矿山的安全生产和地下水资源的保护都有着重要意义。将广义回归神经网络(GRNN)引入到矿井涌水量预测中,以实例为研究基础,提出采用GRNN对矿井涌水量预测问题进行建模,将大气降水、采空区面积和底板构造断裂及采动裂隙三个影响因子作为网络输入,涌水量作为预测输出,采取交叉验证方法获得光滑因子来建立预测模型。预测结果表明,GRNN模型的预测值与真实值的最大相对误差仅为4.27%,而BP神经网络预测的最大相对误差为10.48%。同时,减少训练样本数量,即应用于小样本预测问题时,GRNN模型的预测结果较BP神经网络精度高且稳定性好。因此,应用GRNN模型进行矿井涌水量预测是准确的、可行的。     

我国生产安全事故的R/S分析

R/S分析方法是一种检验时间序列服从独立随机分布假设或非线性特征的有效工具.本文应用R/S分析方法实测了几类全国安全生产事故Hurst指数,表明几类全国安全生产事故发生具有持续性的特点,研究成果对于指导政府、企业认识安全生产规律,科学决策具有参考意义.     

矿井涌水量预测方法适用性选择研究初探

我国矿井涌水量常用计算预测方法分为确定性和非确定性.受多种因素影响,计算方法的适用性并没有体现,导致预测误差偏大.通过梳理矿井涌水量主要影响因素,评价预测方法的特点及其局限性,明确勘探阶段、井巷开拓阶段、采掘阶段3个阶段预测方法的选取,构建矿井涌水量预测遵循的原则及预测过程框架体系,做到精准化预测,降低管理部门水资源论...     

矿井安全状况影响因素的灰色关联分析

本文运用关联分析理论对影响矿井安全状况的各种因素进行了关联分析，找出并分析了影响矿井安全状况的主要因素，次要因素，为安全管理决策提供了科学依据。     

基于B/S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现

为了使煤矿管理者能直观便捷的掌握事故的相关信息,事先掌握煤矿安全状态的优良,利用B/S模式和灰色预测理论,针对煤矿事故统计数据,建立了灰色预测模型,并分析验证灰色预测模型应用于煤矿事故预测的可靠性.最后,以c语言为基础编程语言,利用Visual Studio2010和SQL server 2008软件设计和开发了煤矿事故预测模块,实现了煤矿事故在线管理与预测功能的可视化.     

矿井粉尘浓度的灰色预测法

采用粉尘浓度统计值建立ＧＭ（１,１）模型,进而对粉尘浓度进行预测,说明这种方法的有效性和实用性。     

基于B/S模式的矿山安全现状评价研究

加强安全信息化建设已成为提高我国矿山安全管理水平的一项重要手段。本文对我国矿山安全现状评价进行了分析,指出了其存在的问题：缺乏合理性,安全评价方法的实用性和可操作性不强,缺乏动态性;探讨了安全现状评价中现场工作时若干难点问题的解决方法：主要有评价方法的选择,评价项目基础分数值及相关指标的确定;简要介绍了B/S模式下矿山安全现状评价及其系统、实现系统的主要步骤、评价模块、结构功能、数据库、网络、系统如何实现。B/S（Browser/Server）模式,即浏览器/服务器模式,基于计算机网络、数据库实现矿山安全评价的整个过程。＂煤矿事故三步安全评价法＂首先确定评价子系统,并设计出供评价使用的专项安全检查表,然后根据安全检查表进行检查,最后评定出各评价项目的危险分数,结合各项目的权重作出评价。     

基于B/S+C/S的矿山安全标准化管理信息系统研究

首先介绍了安全标准化实施的关键步骤、技术特点及其在矿山的应用,通过现场调研、安全培训,危害辨识与风险评价、文件汇编等环节在山西某矿山建立了安全标准化管理信息系统,在此基础上开发了与之相配套的、基于B/S和C/S混合模式的、在局域网上运行的应用软件--矿山安全标准化管理信息系统.系统由统一信息发布平台、即时报警系统、安全记录管理系统、统计分析系统等14个子系统组成.系统的应用提升了矿山安全生产整体水平,实现了矿山安全标准化和信息化.     

煤炭自然发火标志气体的灰色关联分析

简要介绍了灰色关联分析的基本理论和方法.利用灰色关联分析法计算出了各标志气体与煤氧化温度之间的关联度,并以此来确定各标志气体的主次关系,为自然发火预测预报的准确性提供了可靠依据.     

基于水化学分析的煤矿矿井突水水源判别

矿井突水是煤矿生产过程中的主要自然灾害,准确判定矿井突水水源是解决突水问题的重要条件。基于模糊综合评判和矩阵方程分析数学原理,分别建立了矿井突水的模糊综合评判和矩阵方程分析模型;在水化学分析的基础上,建立了水样6项指标评判标准,利用两种方法分别对某煤矿3个不同突水巷道水样进行了水源判别,并与实际突水水源相比较。结果表明,模糊综合评判和矩阵方程分析均能有效判别矿井突水水源,但各有其优越性及局限性,选择何种判别方法应视矿井突水水化学资料状况而定。     

基于SVM的矿井通风阻力系数影响因素分析与预测

矿井通风阻力系数是通风安全最重要的基础参数之一,为了实现矿井通风阻力系数简单准确地预测,提出了利用支持向量机（SVM）来预测矿井通风阻力系数的方法。通过分析影响因子与矿井通风阻力系数的相关性关系,并利用MATLAB逐步建立单影响因素与矿井通风阻力系数、多影响因素与矿井通风阻力系数之间的SVM预测模型,对比分析各预测模型的相对误差,确定最佳矿井通风阻力系数预测模型,即当输入模型影响因素为巷道断面积、周长和支护方式时,预测相对误差小于10%的样本数占测试样本的76%,相对误差小于20%的样本数占测试样本的90%。结果表明:该预测方法在矿井通风阻力系数预测中是可行的,并具较高的准确性。     

FOA优化GRNN网络的尾矿库安全预测

从尾矿库安全管理实际出发,针对尾矿库安全预测影响因素多、波动性大和非线性的特点,提出了果蝇算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时采用相关分析方法选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全评价预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行预测仿真,实验结果表明:相较于GRNN网络模型和BP网络模型,采用果蝇算法优化的GRNN模型预测精度更高,适用性更强,在尾矿库安全预测方面具有很大的实际应用价值。     

煤矿安全预评价的集对分析模型及应用

针对安全评价系统的复杂性,以集对理论为基础,进行了同、异、反分析,确定了煤矿安全预评价指标和各评价因素的联系度,建立了集对分析评价模型.对黄陵2号矿井自然条件下的灾害预评价等级为Ⅱ级,取得了与其他评价方法一致结果.评价结果表明,集对分析方法正确,计算简单.该方法用于煤矿安全预评价不仅包含了模糊综合法的特性,而且具有信息利用率高,评价结果可靠的优点.     

民航事故征候的关联度分析和灰色模型预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容,其目的是掌握民航事故征候影响因素的影响程度和未来发展状况,以此提出相应的安全措施,减少民航事故.通过对民航事故征候及其影响因子作灰色关联度分析,发现机组失误是关键因子,其后依次为总飞行时间、机械原因和天气原因;运用灰色模型对现有2001-2004年机组失误导致的事故征候的实测统计数据进行分析,预测出2005-2009年机组失误导致的事故征候次数分别为37、44、52、61和73;经过残差、后验差等检验分析,发现该模型精度较高,效果较理想.预测的趋势指示出机组失误导致的事故征候随时间的推移在增加.所以,在以后的航空安全管理工作中要着重加强机组管理,有效的预防和矫正机组行为失误,从而达到减少事故征候的目的.     

基于AHP-熵权法的煤矿生产物流安全评价

为了对煤矿生产物流安全状况进行科学的综合评价,结合AHP法、熵权法及模糊综合评价理论,构建了煤矿生产物流安全综合评价模型。从人员安全、机电安全、物料运输与供应安全、灾害事故预测与救治4个方面构建了煤矿生产物流安全综合评价指标体系。以安徽某煤矿企业为实例,利用AHP-熵权法、"升半梯形分布"分别确定了指标综合权重与模糊隶属度矩阵,并通过模糊评判模型、指标量化模型得出该企业的煤矿生产物流安全综合评价值为69.79,安全级别为"较好",与该煤矿企业实际状况较为接近,表明基于AHP-熵权法的模糊评价方法能较好地评价煤矿生产物流的安全状况。