本文選題：時間序列預(yù)測模型 + 馬爾科夫預(yù)測模型��； 參考：《中國礦業(yè)》2017年12期

【摘要】：本文以2001~2016年我國煤礦瓦斯事故起數(shù)為基礎(chǔ),利用時間序列預(yù)測模型及改進馬爾科夫預(yù)測模型分別預(yù)測了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起數(shù),并計算了其相對誤差。其中,TS分別計算的上述六組值的相對誤差平均值在18.72%~23.4%之間,而TSM計算的對應(yīng)值為5.79%~7.09%,且TSM的預(yù)測值的波動趨勢更符合真實情況。將上述兩種模型分別預(yù)測后計算的2011~2016各年瓦斯事故發(fā)生起數(shù)的相對誤差進行線性擬合,發(fā)現(xiàn)TSM的預(yù)測精度更高。因此,用TSM預(yù)測煤礦瓦斯事故起數(shù)比用TS預(yù)測更可靠,這也間接反映了TSM比TS更多地考慮了因素的近期狀況對預(yù)測值的影響。最后,用此法預(yù)測了2017~2020年我國煤礦瓦斯事故起數(shù),其依次為6起、7起、6起及4起。
[Abstract]:Based on the number of coal mine gas accidents in China from 2001 to 2016 , the time series prediction model and the improved Markov prediction model are used to predict the period from 2001 to 2010 , 2001 to 2011 , respectively . In this paper , the relative error of the gas accidents is calculated from 18.72 % ~ 23.4 % , and the corresponding value of TSM is 5.79 % ~ 7.09 % , and the corresponding value of TSM is 5.79 % ~ 7.09 % , and the predicted value of TSM is more reliable than TS . Finally , it forecasts the number of accidents in coal mine in China from 2017 to 2020 , which is 6 , 7 , 6 and 4 .
【作者單位】： 貴州大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;貴州省非金屬礦產(chǎn)資源綜合利用重點實驗室;貴州省優(yōu)勢礦產(chǎn)資源高效利用工程實驗室;復(fù)雜地質(zhì)礦山開采安全技術(shù)工程中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目資助(編號:51574093) 貴州省科學(xué)技術(shù)基金項目資助(編號:黔科合J字[2015]2049號) 貴州大學(xué)引進人才項目資助(編號:貴大人基合字(2015)30號) 貴州省科技廳、貴州大學(xué)聯(lián)合資金計劃資助項目資助(編號:黔科合LH字[2014]7654)
【分類號】：TD712.7

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