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  1. 基于灰色理论的矿井瓦斯涌出量预测研究

  2. 根据灰色理论中的GM(1,1)模型,采用保德煤矿的瓦斯涌出量记录原始数据,建立瓦斯涌出量的灰色模型,并对其进行预测预报,为煤矿安全管理的正确决策提供科学依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38666697

  1. 矿井回采工作面瓦斯涌出量预测新途径

  2. 在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38641764

  1. 基于灰色GM(1,1)新陈代谢模型的矿井瓦斯涌出量动态预测

  2. 矿井工作面瓦斯涌出是一个动态不确定的过程,因此最新瓦斯涌出数据的研究至关重要,本文将灰色GM(1,1)模型瓦斯涌出量预测结果加入原始数列,对原始数据序列的信息进行更新,建立了矿井瓦斯涌出量GM(1,1)新陈代谢动态预测模型,采用残差检验法对该模型精度进行检验,其平均相对误差为3.861%,预测精度明显优于GM(1,1)模型,提高了灰色GM(1,1)模型预测瓦斯涌出量的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：693248
    • 提供者：weixin_38631049

  1. 煤矿瓦斯涌出分布规律分析与GM(1,1)预测研究

  2. 在煤炭开采中,瓦斯涌出量的大小关系到煤矿的安全高效生产,所以瓦斯涌出量的预测是一个非常复杂的问题。本文分析了煤矿瓦斯涌出特点、矿井瓦斯涌出来源以及在工作面和采空区的分布规律。由于煤矿瓦斯涌出量预测的复杂性和不确定性,所以建立了基于GM(1,1)灰色系统的预测模型,模型后验差比值为0.1867,精度为好。计算表明,预测模型能够为煤矿通风计算及瓦斯防治提供瓦斯涌出量的数据依据,具有一定的科学意义和指导意义。但是,受灰色系统理论本身局限性影响,该预测模型仅能作为短期预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：136192
    • 提供者：weixin_38621638

  1. EKF-ENN算法在瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 针对瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,提出将扩展卡尔曼滤波算法与Elman神经网络有机结合并应用于瓦斯涌出非线性系统的动态辨识.带有整定因子的EKF滤波器通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于EKF-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型,利用矿井监测到的各项历史数据进行预测试验.研究结果表明:该模型的预测平均相对误差为1.67%;平均相对变动值ARV为0.000 768 1.EKF优化后的Elman神经网络预测模型相比于其他预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：855040
    • 提供者：weixin_38572979

  1. 基于GM(1,1)模型的矿井瓦斯涌出量预测研究

  2. 以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,应用灰色系统理论,建立了预测矿井瓦斯涌出量的灰色系统GM(1,1)模型,并对其不断优化,再采用后验差检验对预测模型的结果进行了判断。实例表明,该模型的计算精度符合工程实际,可用于矿井瓦斯涌出量的预测。其方法与结果对治理瓦斯、保证煤矿的安全生产具有重要意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38560502

  1. GM(1,1)模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

  2. 以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720653