礦井瓦斯涌出量預(yù)測對于煤礦瓦斯防治具有重要意義。為預(yù)測礦井瓦斯相對涌出量,以傳統(tǒng)灰色GM(1,1)模型為基礎(chǔ),構(gòu)建動態(tài)無偏灰色馬爾科夫模型,通過分析潞安礦區(qū)某礦2003—2010年的煤礦相對瓦斯涌出量數(shù)據(jù),預(yù)測2011—2012年煤礦相對瓦斯涌出量數(shù)據(jù),利用無偏灰色GM(1,1)模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)灰色GM(1,1)模型,通過擬合得到煤礦相對瓦斯涌出量數(shù)據(jù)變化趨勢,并在此基礎(chǔ)上利用馬爾科夫模型進(jìn)行預(yù)測,并在此預(yù)測中進(jìn)行原始數(shù)據(jù)更新,并對4種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,動態(tài)無偏灰色馬爾科夫模型不但能夠消除傳統(tǒng)灰色GM(1,1)模型自身的固有偏差,而且能提高預(yù)測精度,平均絕對誤差為3.2%,平均相對誤差為2.59%,均低于傳統(tǒng)灰色GM(1,1)模型與一般灰色馬爾科夫模型。動態(tài)無偏灰色馬爾科夫模型對于煤礦相對瓦斯涌出量數(shù)據(jù)的平均預(yù)測精度達(dá)到96.74%。
【文章目錄】：
0 引言
1 動態(tài)無偏灰色馬爾科夫模型
    1.1 傳統(tǒng)灰色GM （1, 1） 模型
    1.2 無偏灰色GM （1, 1） 模型
    1.3 預(yù)測模型的后驗差檢驗
    1.4 預(yù)測結(jié)果的馬爾科夫優(yōu)化
2 案例分析
    2.1 原始數(shù)據(jù)
    2.2 傳統(tǒng)和無偏灰色GM （1, 1） 模型
    2.3 馬爾科夫優(yōu)化
3 結(jié)果分析
4 結(jié)論

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2884015