矿井相对瓦斯涌出量动态无偏灰色马尔科夫预测

矿井瓦斯涌出量预测对于煤矿瓦斯防治具有重要意义。为预测矿井瓦斯相对涌出量,以传统灰色GM(1,1)模型为基础,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过分析潞安矿区某矿2003—2010年的煤矿相对瓦斯涌出量数据,预测2011—2012年煤矿相对瓦斯涌出量数据,利用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,通过拟合得到煤矿相对瓦斯涌出量数据变化趋势,并在此基础上利用马尔科夫模型进行预测,并在此预测中进行原始数据更新,并对4种预测方法的预测结果进行对比分析。结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型不但能够消除传统灰色GM(1,1)模型自身的固有偏差,而且能提高预测精度,平均绝对误差为3.2%,平均相对误差为2.59%,均低于传统灰色GM(1,1)模型与一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿相对瓦斯涌出量数据的平均预测精度达到96.74%。     

两种预测模型在煤层瓦斯抽采量预测中的对比分析

本文分别采用灰色GM(1,1)预测模型与灰色马尔科夫预测模型对贵州某矿21124工作面运输巷本煤层瓦斯抽采量进行预测,其中灰色GM(1,1)预测模型的绝对误差为13.33%,灰色马尔科夫预测模型的绝对误差为4.22%;利用残差检验法对以上两种预测模型进行精度检验,其中灰色GM(1,1)预测模型的小误差概率为0.25,均方差比值为1.55,马尔科夫预测模型的小误差概率为0.92,均方差比值为0.46,结合预测精度等级划分,看出后者的预测精度级别更高;灰色马尔科夫预测模型更适合数据波动性较大的煤层瓦斯抽采量预测,与灰色预测模型相比,该法具有预测误差更小、预测精度更高、预测规律更符合实际数据的真实变化趋势等优点。     

基于MATLAB的灰色预测系统及其对抽采瓦斯钻孔流量的数值模拟

研究钻孔瓦斯流量的变化及其变化趋势对抽采煤层瓦斯涌出量及钻孔瓦斯涌出初速度等参量的判定具有较大的实用价值。笔者将煤层抽采瓦斯钻孔看作一个灰色系统,利用灰色系统理论,以原始时间序列数据为基础,建立抽采瓦斯钻孔流量的模拟和预测GM(1,1)模型。针对数值模拟中大量的矩阵计算,利用MATLAB软件编制高效的计算机程序,实现了对抽采瓦斯钻孔流量的模拟和预测。为了检验模型模拟和预测结果的精度,选择了合理的误差检验模型。通过工程实例证明了GM(1,1)模型可信度较高,关联度较好,均方差比值为一级,拟合优度高。对瓦斯抽采设计和矿井安全生产具有一定的指导意义。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。     

基于等维新息灰色马尔科夫的地铁客流量预测*

为准确预测地铁客流量的发展趋势,采用等维新息灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫模型相结合的方式建立等维新息灰色马尔科夫模型,探讨等维新息灰色马尔科夫模型在地铁客流量预测领域的应用;运用平均相对误差、后验差比值和小误差概率3种指标对模型精度进行检验。结果表明:等维新息灰色马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为Ⅰ级（优）,优于传统灰色GM(1,1)模型和等维新息灰色GM(1,1)模型的预测精度,更加符合地铁客流的实际情况。     

煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

基于灰色马尔科夫模型的机场安检危险品数量预测

机场安检的危险品数量具有动态、随机、非线性等特点,传统的GM(1,1)模型无法对其作出准确的预测。利用灰色GM(1,1)模型对2014年1—5月所查获的危险品数量进行计算、检验,并对6—8月的危险品数量进行预测。首先建立危险品数量的GM(1,1)模型,然后再对其预测值进行修正,结果表明,灰色马尔科夫模型的平均相对误差比灰色预测模型的平均相对误差减小了25.18%,表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型的精度高,该模型是有效可行的,可为航空公司6—8月将要查获的危险品数量预测提供理论基础,以便引起相关部门的高度重视,并采取相应措施以保障旅客安全。     

灰色组合模型在钻孔瓦斯流量预测中的应用

钻孔瓦斯流量直接关系着钻孔抽放煤层瓦斯涌出量及钻孔瓦斯涌出初速度的判定,因此研究钻孔瓦斯流量的变化及发展趋势具有较大实用价值。利用"灰色组合预测"思想,提出一种对多种常用预测模型进行熵权法计算权重的组合预测方法,从而可根据有限的实测数据达到预测瓦斯流量发展的目的,结合工程实例,将灰色组合预测模型和单点模型模拟的结果进行比较,其结果表明组合的灰色模型预测精度较高,对瓦斯抽放设计和矿井安全生产具有较大的指导意义。     

基于GBO-Markov模型的空管不安全事件预测方法

空管不安全事件的分析和预测是空管安全管理研究的重要内容。结合灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型的优点,利用平均弱化缓冲算子对2004—2012年空管不安全事件的初始数据进行处理,并根据模型的残差分布情况进行状态分类,建立了空管不安全事件的灰色缓冲算子马尔科夫预测(GBO-Markov)模型。通过预测2013、2014年空管不安全事件数,对模型进行了交叉检验,灰色缓冲算子马尔科夫预测(GBO-Markov)模型的平均相对误差从57.31%(传统GM(1,1)模型)降低到15.77%,该模型可用于民航空管的不安全事件预测。     

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。     

基于GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。     

矿井瓦斯涌出量预测的灰色建模法

简要介绍了瓦斯涌出量的常用预测方法 ,指出了各种预测方法的弊端 ,从矿山实际出发 ,把非等间距数列变为等间距数列 ,根据灰色理论提出的预测方法 ,利用不同采深瓦斯涌出量的原始数据建立矿井瓦斯涌出量的动态GM(1,1)模型 ,进行瓦斯涌出量预测 ,选择了合理的误差检验模型 ,并通过实例说明了GM(1,1)模型在预测瓦斯涌出量中的应用 ,结果表明预测程度较高。对矿井延深做好瓦斯涌出量预测并进行矿井安全生产具有很好的指导意义。     

多变量灰色模型及其在钻孔瓦斯流量预测中的应用

钻孔瓦斯流量直接关系着钻孔抽放煤层瓦斯涌出量及钻孔瓦斯涌出初速度的判定,因此研究钻孔瓦斯流量的变化及发展趋势具有较大实用价值。钻场中各钻孔瓦斯流量与其周围煤(岩)的渗透性、强度、瓦斯压力和地应力等因素之间是灰色的非线性关系[1]。笔者把钻场中互相影响的各钻孔看作一个系统,建立多变量灰色模型(MGM(1,n));借助MATLAB软件,实现对钻场中多钻孔的瓦斯流量的预测;克服了过去钻场中单钻孔瓦斯流量预测的结果与实际测量值吻合程度不理想的弊端。与此同时,结合工程实例,将多变量模型模拟和单点模型模拟的结果进行比较,其结果表明多变量灰色模型预测精度较高,对瓦斯抽放设计和矿井安全生产具有较大的指导意义。     

弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测

为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立了弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型。通过中国民航2014—2015年不安全事件数据对模型进行检验,结果表明,弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型的预测精度明显高于灰色预测(GM(1,1))模型和离散灰色预测(DGM(1,1))模型,其中2阶平均弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型预测精度最高,采用该模型对2016—2020年我国民航不安全事件数进行了预测,预测结果为14 095、14 910、15 773、16 685、17 650。