本文選題：GM( + )模型�。� 參考：《河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2015年01期

【摘要】：傳統(tǒng)灰色模型GM(1,1)對于隨機(jī)波動性較大的數(shù)據(jù)序列擬合較差,預(yù)測精度較低,為了彌補(bǔ)這一缺陷,更準(zhǔn)確預(yù)測煤層自然發(fā)火的趨勢與危險性,將GM(1,1)模型和馬爾科夫模型有機(jī)結(jié)合,構(gòu)建了灰色馬爾科夫模型。用灰色馬爾科夫模型對柴里煤礦實(shí)測CO發(fā)生量進(jìn)行預(yù)測,與傳統(tǒng)GM(1,1)模型的預(yù)測結(jié)果比較,灰色馬爾科夫模型的擬合精度更好,平均相對誤差更小,簡便、實(shí)用,能夠?yàn)榈V井煤自燃火災(zāi)的防治工作提供科學(xué)的理論依據(jù)。
[Abstract]:In order to make up for this defect and to predict the tendency and danger of spontaneous combustion of coal seam more accurately, GMGM1 / 1) model and Markov model are combined organically, in order to make up for this defect, the traditional grey model GMX1 / 1) is combined organically with Markov model to predict the tendency and danger of spontaneous combustion of coal seam. The grey Markov model is constructed. This paper uses grey Markov model to predict the actual CO occurrence in Chaili coal mine. Compared with the traditional GMM1Q1) model, the grey Markov model has better fitting accuracy, smaller average relative error, simpler and more practical. It can provide a scientific theoretical basis for the prevention and control of coal spontaneous combustion fire.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;大連理工大學(xué)海岸和近海工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金煤炭聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(51174263) 河南省重點(diǎn)科技公關(guān)項(xiàng)目(112102210004) 河南省教育廳自然科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2010A520020)
【分類號】：N941.5;TD752

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 葉t，

本文編號：2030849