灰色线性回归组合模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
瓦斯涌出量的灰色模型预测与曲线拟合预测对比
Ｖ０ １ ． ２ ９ Ｎｏ ．１
Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ４
ห้องสมุดไป่ตู้
瓦斯涌 出量 的灰色模型预测与 曲线拟合预测对 比
陈延可 ， 王社 欣 ， 李嘉 豪， 陈芊奇
（ 江西工业工程职业技术学院 采矿与建筑工程 系， 江西 萍乡 ３ ３ ７ ０ ９ ９ ）
摘
要： 为 了研 究矿井瓦斯涌 出量预测 的规律 ， 分析 了２种 常用预 测模 型数据的处理 方法． 结合顾桥煤矿 １ １ ｌ ６ （ １ ） 工作
测模型预测矿井瓦斯涌 出量 的基本结论． 关 键词 ： 灰色模 型； 曲线拟合 ； 瓦斯涌 出量 ； 预测 ； Ｆ检验法 中图分类号 ： Ｔ Ｄ ７ １ ３ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ４— ５ ８ ７ ６ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １— ０ ０ ３ ０— ０ ５
Ｃ ＨＥ Ｎ Ｙ ａ ｎ ｋ ｅ ，ＷＡ Ｎ Ｇ Ｓ ｈ ｅ ｘ ｉ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ ｈ ａ ｏ ，Ｃ Ｈ Ｅ Ｎ Ｑ ｉ ａ ｎ ｑ ｉ
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基于改进的灰色模型的瓦斯涌出量预测研究
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４ ８ 行 为确保 安全 ， ． 打造安全 文化
个灰色系统。而灰色预测模型正好能反映出瓦斯涌
出量外延 明确 、 内涵 不 明确 的系统 内在变 化规 律 ［］ ２。
公 司从 “ 以理 念 引 领制 度 ， 制 度 规 范行 为 ， 用 让
（ ａｕｔ ｏ ａ ｔ Ｅ ｇｎｅ ｎ ， ｈｎ ｎｖｒｉ ｎｎ Ｆ ｃ ｌ ｆ ｆ ｙ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｃ ｉａＵ ｉ ｓｙｏ Ｍｉｉｇ＆Ｔ ｃ ｎ ｌｇ， ｕｈ ｕ２ １ ， ｈｎ ） ｙ Ｓ ｅ ｉ ｅ ｔ ｆ ｅｈ ｏｏｙ Ｘ ｚ ｏ ２ ６ Ｃ ｉａ １ １
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瓦斯涌出量预测方法
瓦斯涌出量预测方法瓦斯涌出是煤矿井下常见的危险事件之一，如果未能及时控制，将严重危及煤炭生产和矿工生命安全。
因此，科学地预测瓦斯涌出量，对于煤矿安全生产至关重要。
本文将介绍几种不同的瓦斯涌出量预测方法。
经验公式法经验公式法是较为常用的瓦斯涌出量预测方法。
该方法需要根据实际的井下工作面情况和地质环境，选择相应的经验公式进行计算。
经验公式中一般含有以下几个变量：•采掘井工作面长度•采掘巷道截面积•煤层厚度•挡土层厚度•煤层自然吸附系数•煤层含气量•预期采出煤层瓦斯含量选择合适的经验公式进行计算，可以得到较为准确的瓦斯涌出量预测结果。
但是，由于经验公式适用范围较为狭窄，因此在具体应用中需要谨慎选择，并根据实际情况进行修正。
数值模拟法数值模拟法是一种较为常用的瓦斯涌出量预测方法。
该方法基于采用计算机对煤层内的瓦斯流动进行数值模拟，通过模拟得到瓦斯涌出量预测结果。
数值模拟法需要进行以下几个步骤：1.建立数学模型根据实际煤层环境和井下开采工况，建立数学模型，将煤层内的瓦斯流动过程模拟出来。
2.数据处理将所得模拟结果进行数据处理，得到相应的瓦斯涌出量预测结果。
3.验证和修正将预测结果与实测结果进行比较，进行验证。
如果有偏差，可以根据实际情况进行适当修正。
数值模拟法具有较高的准确性，适用于较为复杂的煤层环境和开采工况。
灰色模型法灰色模型法是一种较为简便的瓦斯涌出量预测方法。
该方法基于灰色理论，根据已知数据，建立灰色模型，预测未来的瓦斯涌出量。
灰色模型法需要进行以下几个步骤：1.观测数据的序列化将观测数据进行序列化，使其成为一个一维向量。
2.数据要素分析基于数据要素分析，确定预测模型的输入和输出变量。
3.建立灰色模型建立灰色模型，对数据进行分析和预测。
灰色模型法适用于瓦斯涌出量预测问题中，具有较为广泛的应用。
结论瓦斯涌出量预测是煤炭生产中的一个关键问题。
本文探讨了几种不同的瓦斯涌出量预测方法，分别为经验公式法、数值模拟法和灰色模型法。
基于灰色预测模型与一元线性回归模型的煤矿瓦斯涌出量预测比较
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基于灰色系统的矿井涌水量预测分析
基于灰色系统的矿井涌水量预测分析[摘要]灰色预测模型已被用于矿井涌水量的预测，但灰色数据列中X（0）（1）作为一个灰数，带有一定程度的随机性，且X（1）（1）也没有被完全白化，故模型的精度对X（0）（1）的可靠度具有很大依赖性。
本文尝试采用重复建模求英平均值的方法，提高X（0）（1）白化程度，以削弱其随机性提高GM模型的精度。
并以济宁三号井为例进行涌水量预测。
[关键字]涌水量灰色预测模型精度在采矿生产中，矿井涌水是由许多因素共同决定的，如水文地质条件、地质构造、降水量及开采阶段等。
人们能在一定程度上对矿井涌水量的影响因素（矿区地质、水文地质条件等）有所了解，但不可能了解的很透彻。
故在矿井涌水系统中，既有已知信息又有未知信息，实际上是一个灰色系统。
前人已应用灰色系统对矿井涌水量进行了预测.利用离散数据建立微分方程的动态模型（Greymodel），一般采用一阶单序列GM（1，1）。
X（1）（k+1）=（X（0）（1）-u/a）e-ak+u/a其中X（0）称为X（1）的初始值，模型曲线必过该定点，但是由灰色理论可知，在灰色数列X（0）中，X （0）（1）为一灰数，带有很大的随机性，即使是X（1）也是一阶弱随机序列，其中的X（1）（1）也没有被完全白化。
因此，X（1）（1）的取值有可能与X（1）所蕴含的规律相悖，这时模型的精度就必然受到影响。
且经过对一些文献的分析，发现初值法的确存在不稳定性。
为了提高模型精度，本文尝试采用依次去掉老数据分别重复建模的方法，得到一预测区间，并对预测区间求其平均值。
其优点在于：一是削弱了X（0）（1）的随机性。
二是随时间的变化，涌水量变化趋势也在改变，维数的减少从一定程度上更能反映涌水量新的变化趋势。
l基本原理1.1GM（1，1）建模首先对原始数据序列x（0）={x（0）（i），i=1，2，…，N}据式求出相应的一阶累加序列X（1）={X（i）（i），i=1，2，....，N}求微分方程系数向量：得微分方程动态模型及时间响应函数：据上式求生成数的回代计算值求原始数据还原值：1.2精度检验采用后验检验法，将精度分为四级（表1）。
改进灰色预测模型在矿井涌水量预测中的应用
regression model to study the relationship and mechanism among government financial subsidies, enterprise R&D investment and enterprise
innovation output. Based on the data of 6054 enterprises in China industrial enterprise database in 2018, this paper discusses the
序号
表 2 涌水量数据
涌水量（/ m3·h-1）
序号
涌水量（/ m3·h-1）
1
1290
6
1291
2
1210
7
1214
3
1260
8
1164
41261Fra bibliotek91195
5
1301
10
1183
2.2 涌水量预测 根据图 1 的计算流程，采用 C++编程软件编制灰色预
（a）灰色预测模型
（b）改进灰色预测模型 图 2 数据趋势图
（1）
式中，k=2，3，4…n，z（ 1）（k）称为灰 色预 测模 型 的背 景值。
根据背景值与时间序列的关系建立灰微分方程模型，
即
（2）
式中，a 称为发展系数；b 称为灰作用量。
基于最小二乘法可计算出发展系数 a 和灰作用量 b
的值。最后，通过累减还原，即可得预测值序列
要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要要
（6）
式中，nij 为状态 Ei 经过 m 次变化变为状态 Ej 的次 数，Ni 为状态 Ei 出现的次数。
矿井瓦斯涌出量灰色预测法
＋ １ ｅ＋ 一（ １ ） －ｂ ） 去）ｋ ； ，１ ： ｏ ２ ｎ ）
将 生成 数据 还原 得预 பைடு நூலகம்模 型 ，
据 时 ，难 以准 确地 预测 深 部开 采水 平 的瓦斯 涌 出
量。
式 中，， 为待辨识参数 。 口ｂ 设三 为参数 向量 ， 可利用最小二乘法计算参数
向量 ，＝ ６ ，】
（］， ｎ ｒ ）
矿 山统计 法是 借助 数 理统计 的方法 对 已获 得
的矿井瓦斯涌出量 、自然和技术 因素等数据进行 分析 ， 从而得出瓦斯涌出量 的规律 ， 再利用得 到的 规律预测瓦斯涌出量。这类方法 中主要有 回归分 析法 、 梯度法。 预测井 田深部瓦斯涌出量往往是基 于 涌 出量 与煤 层 埋 藏 深 度 成 线 性 关 系 进 行 预 测
斯 涌 出源 的瓦 斯含 量为 基础 进行 涌 出量 预测 。这
响。 中有些信息已知 、 其 有些信息未知， 以， 所 可将
瓦斯涌出量看做灰色系统用灰色模型预测。
２ 灰 色 预 测 模 型
设 ｘ 为原始数据序列 ， ） （ （ ， ＝ １ ２ ） ） 卿ｎ 。其 中， 为序列长度 ， ） ，＝ ，３ （｝ ） ｎ ≥０ｋ ｌ ， ２
…
，
…ｎ ｏ 。Ｘ ） 为 的 １Ａ Ｏ序歹 ，（ ）｛ ） （２ －Ｇ Ⅱ ＝ （１ ） ’ （ ， （
…
（） 中， ＝ ・） 。 ）∑ ） ＝， … 。 ） （ ｎ （ １ ， １， ｎ 为 ｋ ２ ３
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
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
施式亮;伍爱友
【期刊名称】《煤炭学报》
【年(卷),期】2008(033)004
【摘要】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.
【总页数】4页(P415-418)
【作者】施式亮;伍爱友
【作者单位】湖南科技大学,能源与安全工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南科技大学,能源与安全工程学院,湖南,湘潭,411201
【正文语种】中文
【中图分类】TD713.2
【相关文献】
1.基于灰色预测模型GM(1,1)的矿井瓦斯涌出量预测及其参数研究 [J], 王灿召;杨国良;陈全秋;郭静晓
2.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 [J], 魏风清;李振
兴;王小研
3.矿井瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型研究 [J], 李昊;李杰;刘勇
4.GM（1，1）灰色预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用 [J], 杨武艳;郁钟铭
5.矿井瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型研究 [J], 姚建;王新民;伍爱友
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灰色线性回归组合模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
摘要:瓦斯灾害是煤矿生产的头号大敌,随着开采深度的进一步加大和高强度机械化采掘,瓦斯涌出量急剧增大,瓦斯灾害的威胁更加突出,给矿井的安全生产带来了很大的影响,因此对于未采掘煤层瓦斯涌出量的预测对于矿井的安全生产至关重要。
本文以铁法煤业集团晓南矿为研究对象,结合GM(1,1)模型与线性回归耦合方法,对未采掘煤层的瓦斯涌出量做出预测评价,为矿井的安全生产提供指导。
关键词:瓦斯灾害预测涌出量灰色线性回归组合模型未采掘煤层
1 目前的研究概况
我国矿井瓦斯涌出量预测主要应用的有矿山统计法和瓦斯含量预测法。
瓦斯含量计算法对于尚未开采的煤层或已开采范围较小的煤层,只有较小范围实测的瓦斯含量数据,难以准确地预测深部开采水平的瓦斯涌出量。
矿山统计法方法较为简单,但在预测精度方面不令人满意。
基于此提出用灰色线性回归组合模型来预测瓦斯涌出量,取得了较好的效果。
2 灰色线性回归组合模型
灰色线性回归模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和灰色模型中没有线性因素的不足,更适合既有线性趋势又有指数增
长趋势的序列。
对于这样的序列,其建模过程如下。
如表2所示。
由表2可以看出,灰色线性回归组合模型在预测井田深部瓦斯涌出量中取得了较好的效果,既改善了线性回归预测模型中不能表达指数增长的缺陷,又弥补了灰色系统预测模型中不含线性因素的不足。
参考文献
[1]铁法煤业(集团)有限责任公司大兴矿,河南理工大学．大兴煤矿突出煤层瓦斯地质规律研究,2005.
[2]张子敏,张子戌.瓦斯地质理论与实践.吉林科学技术出版社,2005.
[3]李安贵,张志宏,孟艳,顾春.模糊数学及其应用.冶金工业出版社,2005,2.。