灰色线性回归组合模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

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瓦斯涌出量的灰色模型预测与曲线拟合预测对比

Ｖ０１．２９Ｎｏ．１
Ｍａｒ．２０１４
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３３７０９９）
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１１ｌ６（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：ＴＤ７１３文献标志码：Ａ文章编号：１６７４— ５８７６（２０１４）０１— ００３０— ０５
ＣＨＥＮＹａｎｋｅ，ＷＡＮＧＳｈｅｘｉｎ，ＬＩＪｉａｈａｏ，ＣＨＥＮＱｉａｎｑｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｘｉＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＣｏｌｌｅｇｅ，Ｐｉｎｇｘｉａｎｇ３３７０９９，Ｃｈｉｎａ）
ｉｎｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｉｒｎｇｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈａｍｏｕｎｔｏｆｍｉｎｅｇａｓｅｍｉｓｓｉｏｎｄａｔａｉｎＧｕｑｉａｏ

基于改进的灰色模型的瓦斯涌出量预测研究

中图分类号：Ｄ１５Ｔ７２．文献标志码：Ａ
Ｆｏｅａｔｎｇｏａｍｉｓｏａｅｎｈｅｉｐｒｖｄｇｅｄｅｒｃｓｉｆｇｅｓｉｎｂｓｓｄｏｔｍｏｅｒｙｍｏｌ
ＣＯＡ－ｕＣＥａ，ＩｉｉｇＤＮａ —ｅｇＡｉｈ，ＨＮＫｉＬ－ｎ，ＩＧＹｎｆｎＹｊ
４８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
（ａｕｔｏａｔＥｇｎｅｎ，ｈｎｎｖｒｉｎｎＦｃｌｆｆｙｎｉｅｒｇＣｉａＵｉｓｙｏＭｉｉｇ＆Ｔｃｎｌｇ，ｕｈｕ２１，ｈｎ）ｙＳｅｉｅｔｆｅｈｏｏｙＸｚｏ２６Ｃｉａ１１
ＡｂｔａｔＴｅｉｒｖｄｇｅｄｌｓｄｒｅｙｉｔｄｃｎｅｕｅｕｕｆｒｏｅａｏｏｒｍｏｅｔｅｉｕｓｖｓｒｃ：ｈｍｐｏｅｒｙｍｏｅｅｖｄｂｎｒｕｉｇｔｓｆｌｆｐｒｔｒｔｅｖｈｍｐｌｉｅｗａｉｏｈｂｅｐｒｕｂｔｎｔｈｒｉａａａｓｑｅｃｆｇｓｇｓｉｇａｄｔｅＭＡＴＡＢｌｎｕｇｓｕｅｏｃｒｙｏｔｍｏｅｅｔｒａｉｏｔｅｏｇｎｌｔｅｕｎｅｏａｕｈｎ，ｎｏｉｄｈＬａｇａｅｗａｓｄｔａｒｕｄｌ

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

ＪＮＧＯｘｎ，ＩＧＵ — ｕＨＥＮＧａ — ｅＸｉｎｗｉ
（ｃｏｌｆＳｆｔｃｅｃｎｎｉｅｒｎＨｅａｏｙｅｈｉＵｉｅｓｙ，ｉｏｕ５００ＣｉａＳｈｏｏａｅｙＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇ，ｎｎＰｌｔｃｎｃｎｖｒｉＪａｚｏ４４０，ｈｎ）ｔ
ＳｕｙｏｈｒｄｃｉｎｏｏｌｎｓＥｓｉｎＱｕｎｉａｅｎｔｅｔｄｎｔｅＰｅｉｔｆＣａｍｉｅＧａｍｉｓｏａｔｙＢｓｄｏｈｏｔ
ＣｏｐｒｓｎｂｔｅａｙｔｍｎｄＯｎｅＥｌｍｅｔＬｉｅｒＲｅｒｓｉｎｍａｉｏｅｗｅｎＧｒｙＳｓｅａｅｎｎａｇｅｓｏ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｏｎｔｅｂｓｓｏｎｔｏｃｎｗｏｋｉｄｓｏｓｃｆｒｃｓｉｇｍｅｈｏｆｇｒｙｆｒｃｓｎｈｏｅｈａｉｆｉｒｄｕｉｇｔｎｆｂａｉｏｅａｔｎｔｄｓｏｅｏｅａｔａｄｔｅｆｒ — ｃｓｆｏｎｌｍｅｉａｅｅｓｏａｔｏｅｅｅｎｔｌｎｅｒｒｇｒｓｉｎ，ａｎｃｍｂｉｔｏｔｈｅａｔａｉｕａｉｎｏｆｃａｉｅ，ｈｉｐｒｎｄｉｏｎａｉｎｗｉｈｔｃｕｌｓｔｔｏｏｌｍｎｓｔｓｐａｅｐｅｃｅｈｅａｏｕｆｇａｍｉｓｏｎｏｐａｅｈｃｕｒｃｆｆｒｃｓａｕｅｈｅｔｅｈｏ．ｒｄｉｔｄｔｍｎｔｏｓｅｓｉｎａｄｃｍｒｄｔｅａｃａｙｏｏｅａｔｖｌｓｏｆｔｗｏｍｔｄｓＴｈｅ

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

不令人满意。在此背景下探索预测瓦斯涌出量的新方法势在必行。灰色系统理论具有 “ 少数据建模” 方法简单、及预测精度高的特点，以“ 它部分信息已知、部分
＋１ｅ＋一（１）－ｂ）去）ｋ；，１：ｏ２ｎ）
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，】
（］，ｎｒ）
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，）（（，＝１２））卿ｎ。其中，为序列长度，），＝，３（｝）ｎ ≥０ｋｌ，２
…
，
…ｎｏ。Ｘ）为的１ＡＯ序歹，（）｛）（２－Ｇ Ⅱ ＝（１） ’ （，（
…
（）中，＝・）。）∑ ）＝， … 。）（ｎ（１，１，ｎ为ｋ２３

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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灰色理论在预测矿井瓦斯涌出量方面的应用

学园ｌＸＵＥＹＵＡＮ
２０１３年第３１期
灰色理论在预测矿井瓦斯涌出量方面的应用
孙欢欢
【摘
李创起
平顶山工业职业技术学院
要】用灰色理论中的ＧＭ（１，１）模型对矿井瓦斯涌出量进行预测，经效果检验，模型精度比较高。因此预测结预测应用【文献标识码】Ａ【文章编号】１６７４ —４８１０【２０１３）３１一ｏ０６２ —０２
Ｌ
ｒ．．１
Ｊ
兰；（５）还原模型（＋１）＝（一１ｐ（１）一兰；（６）对模ａＬ “Ｊ
型精度进行检验、预测。二应用灰色模型预测矿井瓦斯涌出量取某矿２０１３年７月下旬～２０１３年９月上旬每旬的绝对
矿井瓦斯灾害是煤矿生产中最为严重的灾害，一旦发生，不仅造成人员伤亡和财产损失，而且还会严重摧毁矿井设施、中断生产。有时还能引起煤尘爆炸、矿井火灾、井巷
垮塌和顶板冒落等二次灾害，不仅造成巨大的经济和财产损失，而且还带来极为恶劣的政治影响和经济后果。因此研究与掌握矿井瓦斯的防治技术，对保障煤矿安全生产具有重要意义，而在矿井瓦斯防治中矿井瓦斯涌出量的正确预测又会给矿井瓦斯治理提供数据支持。影响矿井瓦斯涌出的因素，不管是煤层瓦斯含量、煤层厚度、大气压、软分层还是开采方式等，我们所取得的数据在测定或统计时难免会受到人为等因素的影响。因此，它们与瓦斯涌出量之间的确切关系我们还难以量化。所以整个系

灰色组合模型在钻孔瓦斯流量预测中的应用

（．ａｔｅ￣ｎｅｔｒｅｔｎｉｔｕ，ｈａｉｎｎｅｉｈｊｎ，ａｇＺｏ３０１，Ｃｎ）２ｓｆｙ＆ｎｒｍｎｐｔｉｓｔｅＣｉｌｇＵｉｒｔＺｅａｇＨｎｈｕ１８ｈａｅｏｏｃｏｎｉｔｎＪｉａｖｓｙｉ０ｉ
文章编号：１７ —１３２０）００４０６３９ｘ（０瓦斯流量预测中的应用Ｌ
虞岳明，谢正文２方２，曲
（．１浙江省长广集团公司七矿，长兴３３２）１１１３０１）１０８（．２中国计量学院安全与环保研究所，州杭
关键词：灰色模型；瓦斯流量；瓦斯抽放；Ｌ钻孑中图分类号：９６Ｘ３文献标识码：Ａ
Ｇｒｙｆｒｃｓｉｇｍｅｈｏｆｒｔｅｇｓｆｏｐｅｉｔｏｆｏｂｒｈｌｓｅｏｅａｔｔｄｏｈａｗｒｄｃｉｎｒｍｏｅｏｅｎｌ
ＡｓａｔＧｓｏｏｏｅｏｉｃｙｅｔｅｇｓｅｉｉｏｒｌｒｎｇｏｌｅｄｊｄｉｅｉｔｌｂｔｃ：ａｆｗｆｍｂｒｈｌｄｒｔｌｅｔｔａｍｓｏｆｍｄｉａａｅａｂｄａｇｇｔｉａｒｌｒｅｅｌｒａｓｏｈｓｎｒｌｄｉｃｎｕｎｈｎｉ
ｉｃｉｈｒｉｔｐｃｓｎａｄｃｕｄｂｋｎａｕｄｃｎｇｓｄａｎｇｄｍｎａｅ．ｓｍｕｈｈｇｅｉｒｉｏｏｌｅｔｅｇｉａｅｉａｒｉａｅａｅｓｆｔｎｓｅｉｎａｓｎｎｉｙ
Ｋｅｒｓ：ｒｙｍｏｅ；ｇｓｆｗ；ｇｒｉａｅ；ｂｒｈｌｙｗｏｄｇｅｄｌａｌｏｓａｄａｎｇｏｏｅｅ

GM（1，1）灰色预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

GM（1，1）灰色预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中的应用杨武艳;郁钟铭【摘要】瓦斯是造成煤矿生产过程中事故频发的重要因素．以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的，运用灰色系统理论，通过对矿井瓦斯涌出资料进行分析、研究建立GM（1，1）瓦斯涌出量灰色预测模型对瓦斯涌出量变化趋势进行预测，并与现场实际瓦斯涌出量比较，结果表明该模型精度较高，能够很好用于矿井瓦斯涌出量的预测，为井下安全生产和瓦斯监测提供依据，从而避免瓦斯事故的发生．%Gas is an important factor which causes frequent accidents in coal production. By taking mine gas emission prediction as the research purposes and using grey system theory, this paper analyzes mine gas emission data, and establishes GM ( 1,1 ) grey forecasting model to forecast the change trend of the gas emission. By comparing with the actual gas emission quantity, results show that the model can better predict mine gas emission, and provide basis for downhole safety production and gas monitor. In this way gas accidents can be avoided.【期刊名称】《矿业工程研究》【年(卷),期】2012(027)004【总页数】4页(P46-49)【关键词】瓦斯涌出量;灰色理论;GM（1;1）模型;灰色预测【作者】杨武艳;郁钟铭【作者单位】贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025;六盘水师范学院,贵州六盘水553000【正文语种】中文【中图分类】TD712.5瓦斯涌出量的大小是造成煤矿生产中发生事故频发的主要影响因素之一，瓦斯涌出量过大会引起煤与瓦斯突出，造成不必要的人员伤亡和经济损失;在通风效果不好的情况下，瓦斯涌出量过大会造成作业人员窒息甚至死亡;如遇火源，还有可能会引发瓦斯爆炸，酿成重大瓦斯事故［1］.因此，在进行煤层开采的过程中，必须事先对瓦斯涌出情况进行预测，以避免事故的发生.通常情况下影响瓦斯涌出的主要有开采方法、煤层厚度、瓦斯含量、地质构造等多种因素，但在现有的生产条件下，很难把这些因素考虑的全面而准确，即瓦斯涌出量的大小是已知和未知因素综合作用的结果，所以瓦斯涌出实际上是一个灰色系统.因此，可以利用灰色系统理论来进行煤层瓦斯涌出量的预测［2］.1 灰色系统及其模型的建立1.1 灰色系统的特点灰色系统理论是20世纪80年代，由中国华中理工大学邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科，它是基于数学理论的系统工程学科，它是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法.灰色系统理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控.灰色系统理论的主要优点是通过一系列数据生成方法，如直接累加法、移动平均法、加权累加法、自性累加法等，将本没有规律的、杂乱无章的或规律性不强的一组原始数据序列变得具有明显的规律性［3］.灰色系统预测模型是一种将矿井瓦斯涌出量看作是在一定区间内变化的灰色量，将矿井瓦斯涌出量变化的过程看成是在一定幅间区、一定时区间变化的随机过程.这种方法具有数据样本少，不需要典型的分布规律的特点，当煤矿新建、改建、扩建时，没有长时期的瓦斯涌出量历史数据资料，且所收集数据少、数据波动不大的情况下，可以使用灰色预测模型.采用灰色理论的预测模型，对矿井今后一段时间内瓦斯涌出量的大小及发展趋势进行预测，为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一种新的途径［4］.1.2 GM(1，1)模型的建立1)确定任一子数据序列 X(0)=［X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)］.n为灰色数据总长度，对子数据序列作一次累加生成(1-AGO)则生成的序列为2)建立GM(1，1)的微分方程称式(1)为一阶单变量灰微分方程模型，记为GM(1，1);式中的a，b为待定参数的元素，可以用最小二乘法求解，即3)求常数向量Yn及构造累加矩阵B4)数学模型的求解利用初始条件对白化方程进行求解，可得微分方程(1)的解，即根据式(5)求得x(1)(k+1)为所求数据序列预测值的累加生成值，故需要将其还原为变化后的数据序列，对)求导数，得出还原模型从理论上说，式(5)和式(6)可以对所建立的GM(1，1)模型进行求解，对所规定的数据序列的发展趋势作出具体的预测［5］.5)GM(1，1)模型的精度检验上述模型只是数据序列的初始模型，此类模型的预测在一定程度上还不能反映该序列的客观变化规律，需对其做进一步的精度检验.在此处采用残差序列法来进行修正［6］.假设残差序列为，即q(0)(k)=x(0)(k)-(k)=(q(0)(1)，q(0)(2)，…，q(0)(n))，对此序列 q(0)(k)同样采用上述方法建立GM(1，1)模型，其时间响应函数为将式(7)代入式(6)中，则得式中2 应用灰色GM(1，1)模型进行某矿采掘工作面的瓦斯涌出量预测矿井瓦斯涌出量的大小受多种因素的影响，各因素之间的关系错综复杂，表现为既非确定的也非随即的，而是一种模糊的系统状态［7］.因此，利用灰色系统理论，可对采掘工作面的近期瓦斯涌出量作出合理的预测，这无疑对矿井的瓦斯管理有重要的指导意义.以某矿为例进行采掘工作面瓦斯涌出量的预测.利用灰色系统理论，对该矿2011年05～11月份采煤工作面的瓦斯涌出资料进行分析、研究建立矿井瓦斯涌出量灰色预测模型，并利用文中的灰色模型对该矿12月份的瓦斯涌出量进行预测［8］.2011年5～11月采煤工作面瓦斯涌出量分别为 17.50，19.18，20.80，22.93，26.81，29.31，29.93 m3/t.1)对原始数据做一次累加处理(1-AGO)2)构造数据矩阵B和数据列Yn3)计算参数向量则 a=-0.094 6，b=16.778 2.4)所以，该矿的瓦斯涌出GM(1，1)模型为其时间响应函数为该方程的解为某煤矿瓦斯涌出量的灰色预测模型.5)对模型进行检验(表1)利用式x(0)(k)=x(1)(k)-x∧(1)(k+1)进行还原检验，见表2.表1 计算值与实际累加值Tab.1 Calculated values and actual accumulative values序号计算值实际累加值k=1x∧(1)(2)=36.84x(1)(2)=36.68k=2x∧(1)(3)=50.09x(1)(3)=57.48 k=3x∧(1)(4)=81.46x(1)(4)=80.41k=4x∧(1)(5)=107.14x(1)(5)=107.22 k=5x∧(1)(6)=135.37x(1)(6)=163.54k=6x∧(1)(7)=166.46x(1)(7)=166.46表2 还原检验Tab.2 Reduction test序号计算值原始值残差相对误差/%k=1 19.34 19.18 -0.16 0.83 k=2 21.26 20.80 -0.46 2.20 k=3 23.38 22.93 -0.45 1.96 k=4 25.71 26.81 1.10 4.10 k=5 28.27 29.31 1.04 3.55 k=6 31.08 29.93 -1.15 3.846)预测该矿12月份的瓦斯涌出量，根据下列模型可计算出当k=6时当k=7时根据得:这表示该矿12月份的瓦斯涌出量为34.18 m3/t.3 结论1)应用灰色系统理论建立的GM(1，1)预测模型，适合矿井瓦斯涌出量的灰色预测，实际瓦斯涌出量与预测瓦斯涌出量的误差很小，为实际瓦斯监测提供可靠的依据. 2)在运用灰色理论建立瓦斯涌出量预测GM(1，1)模型时，要不断根据实测的新数据，建立新的GM(1，1)模型，提高预测精度.3)利用灰色系统理论进行瓦斯涌出量预测，具有所需样本少、运算量小、收集资料比较容易，对瓦斯涌出量的预测结果准确可靠，能够反映矿井瓦斯涌出量的发展趋势.参考文献:【相关文献】［1］张淑玲，崔洪庆，刘国兴，等.灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用［J］.煤炭技术，2008，27(3):67-69.CHEN Shuling，CUI Hongqing，LIU Guoxing，et al.The application of the grey relation theory in the hazard prediction of mine gas emission［J］.Coal Technology，2008，27(3):67-69.［2］孙强，张振文.基于灰色理论的矿井瓦斯涌出量预测模型研究［J］.煤炭技术，2009，28(9):94-96.SUN Qiang，ZHANG Zhenwen.Based on the grey theory of mine gas emission prediction model research［J］.Coal Technology，2009，28(9):94-96.［3］王文才，李刚，张世明，等.基于灰色理论的矿井瓦斯涌出量预测研究［J］.煤矿开采，2011，16(3):56-58.WANG Wencai，LI Gang，ZHANG Shiming，et al.Based on the grey theory of mine gas emission prediction research［J］.Coal Mining，2011，16(3):56-58.［4］肖鹏，李树刚，宋莹，等.瓦斯涌出量的灰色建模及其预测［J］.采矿与安全工程学报，2009，26(3):318-321.XIAO Peng，LI Shugang，SONG Ying，et al.Gas emission amount of grey modeling and its prediction［J］.Mining and Safety Engineering Journal，2009，26(3):318-321.［5］张瑞林，刘晓，郑立军.基于灰色动态建模的瓦斯涌出量预测方法研究［J］.中国矿业，2006，15(12):110-112.ZHANG Ruilin，LIU Xiao，ZHENG Lijun.Based on the grey dynamic modeling method to forecast the gas emission［J］.China Mining，2006，15(12):110-112. ［6］吕光华.矿业灰色系统［M］.北京.煤炭工业出版社.1993.LV Guanghua.Mining grey system［M］.Beijing:Coal Industry Press，1993.［7］伍爱友，田云丽，宋译，等.灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用［J］.煤炭学报，2005，30(5):589-592.WU Aiyou，TIAN Yunli，SONG Yi，et al.The application of the grey system theory in the mine gas emission prediction［J］.Journal of China Coal Society，2005，30(5):589-592.［8］徐君.基于GM(1，1)模型的矿井瓦斯涌出量预测研究［J］.矿业研究与开发，2005，25(3):87-88.XU Jun.Based on the GM(1，1)model of the mine gas emission prediction research［J］.Mining Research and Development，2005，25(3):87-88.。

灰色系统模型在矿井涌水量预测中的应用

中图分类号：ＴＤ７４２．１
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ９０６４（２０１４）０６ — ０２３ — ０３
量呈增大趋势．但实际不是呈线性增大状态．而是接近指数函数曲线形态。矿井涌水量与开采深度、面积之间存在着一
假设有一原始数列ｘ（。（ｉ）＝｛ｘ（。 ’ （１），ｘ（２）， …，ｘ（ｎ）｝，
对原始数列作一次累加（１－ＧＡＯ），得到另一数列ｘ（。（ｉ）＝｛ｘ（ ’ ’ （１），ｘ（１（２）， …，ｘ “ （ｎ）｝。ｘ（－（ｉ）可以建立下述白化方程：
井充水因素发生较大变化．更加凸显了比拟法预测涌水量的
缺点。
ｌ应用灰色系统模型预测矿井涌水量可行性
１．１矿井充水因素
１９８２年．邓聚龙教授提出了灰色系统理论．信息多少常以颜色深浅来表示。信息充足、确定（已知不确定（未知）的为黑色，部分确定与部分不确定的为灰
色那些既有已知参数又有未知参数的系统称为灰色系统。在煤矿采掘过程中．各类水源进入矿井的过程称为矿井充水．充水水源主要有地下水、地表水、大气降水和老空积水
ｄｘ（１）
＿

灰色预测模型在矿区生态重建投资中的应用

参考文献：
[1] [2] [3] [4] [ 5] 尹德涛，南忠仁，金成洙. 矿区生态研究的现状及发展趋势 [J]. 地理科学，2004，24 （：238～244. 2）程跃，车永才. 灰色理论在煤炭产品价格预测中的应用 [J]. 中国煤炭，2006，32 （：19～21. 6）邓聚龙. 灰理论基础 [M]. 武汉：华中科技大学出版社，2002. 欧阳建涛 . 非线性灰色预测模型在房地产投资价格中的应用：78～80. [J] .工业技术经济，2005，24 （ 5）刘思峰 . 灰色系统理论及应用 [ M]. 北京：科学出版社， 1999.135.
表1
项目一级二级三级四级
其中， x(1)(k)=Σx(0)(m), k=1, 2, …, n
m=1
第三步：建立 GM (1,1) 模型。（ 1）建立一阶白化非线性微分方程： dx +ax(1)=b dt （ 2）用最小二乘法估计可以得到 GM (1,1) 模型参数向量 a，b。a 和 b 分别表示 GM (1,1) 模型的发展系数和灰作用量。 a ^ θ= = (BTB) b 其中
姨
X =[x （ 1） , x (2), …, x (n)]
(0) (0) (0) (0)

（ 5）计算残差的标准差。 S2=
（ 2）对原始数据序列进行一次累加生成新的数据序列： X =[x （ 1） , x (2), …, x (n)]
(1) (1) (1) (1) k
姨
(e(1)-e)2+(e(2)-e)2+ …+(e(n)-e)2 n-1 C=S2 / S1
表２
年份原始数据预测数据相对误差

矿井瓦斯涌出量灰色动态预测可视化研究

我国主要应用由国家安全生产监督总局发布《矿井瓦
练过程中需要大量的原始数据，数据不足会导致预测
的结果不准确；另外，学习算法在理论上也存在缺其陷【；针对采掘面瓦斯涌出受上述既动态又模糊的７故
曹爱虎吴德义陈凯周世威。，，，
（．１中国矿业大学安全工程学院，江苏徐州２１１；２１６
２安徽建筑工业学院安全工程系，合肥２０２；．．安徽３０２３中国矿业大学信息与电子工程学院，江苏徐州２１１）２１６
摘
要：为充分体现“ 新息优先” 建模思想和有效利用采掘过程中最新瓦斯涌出信息，以及为煤矿企业在现场实际快捷应用提
态的采掘工作面生产过程中的瓦斯涌出实际情形，预
测的针对性、效性和可靠性较差．时由于采掘面瓦
斯涌出是一个受时间、间及煤层赋存条件和瓦斯地空
言友好的开发界面和快速的代码执行效率以及
ＭＴＡＡＬＢ强大的矩阵计算能力和图形图像处理开发应用程序，Ｖ将Ｃ“ 和ＭＡＬＢ混合编程来实现采掘ＴＡ面瓦斯涌出量灰色模型的可视化设计．这不仅给煤矿
第２６卷第１期２１年３月０１
矿业Ｔ程研究
ＭｉｅａｎｉｅｒｇＲｅｅｒｈｎｒｌｇｎｅｉｓａｃＥｎ
Ｖ０．６Ｎ．Ｉ２ｏ１
Ｍａ．２１ｒＯｌ

灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

灰色系统理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
伍爱友;田云丽;宋译;何利文
【期刊名称】《煤炭学报》
【年(卷),期】2005(030)005
【摘要】以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,通过灰色系统的建模、关联度分析及残差辨识为基础,建立了灰色系统理论模型,并将该模型应用到某矿瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测系统;由后验差检验结果、对照精度检验等级可知,灰色系统预测矿井瓦斯涌出量的拟合精度好,预测结果正确可靠,反映出了矿井瓦斯涌出量的客观存在与发展态势.
【总页数】4页(P589-592)
【作者】伍爱友;田云丽;宋译;何利文
【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;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】TD712.6
【相关文献】
1.基于灰色系统理论的矿井瓦斯涌出量预测方法 [J], 邢瑞军;郭立稳
2.运用灰色系统理论预测矿井瓦斯涌出量 [J], 宁超;丁建础
3.分源预测法在大型矿井瓦斯涌出量预测中的应用 [J], 申凯
4.基于灰色系统理论的矿井瓦斯涌出量预测方法 [J], 邢瑞军;郭立稳
5.用电算法预测高瓦斯矿井瓦斯涌出量在五一煤矿中的应用 [J], 周大利
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灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用

灰色关联理论在矿井瓦斯涌出灾害预测中的应用
刘国兴;张振文;冯文丽;孙亚军
【期刊名称】《中国煤炭地质》
【年(卷),期】2008(020)003
【摘要】基于灰色理论分析方法,建立了煤层瓦斯涌出量及其影响因素的数学模型,根据某煤矿14#煤层各影响因素的灰色关联度来对煤层瓦斯涌出情况进行预测;最后对推导结果进行了实际检验.检验成果表明用该方法对煤层瓦斯涌出量进行预测是可行的,可为矿井瓦斯灾害预测提供参考依据.
【总页数】3页(P53-55)
【作者】刘国兴;张振文;冯文丽;孙亚军
【作者单位】辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁,阜新,123000;辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁,阜新,123000;辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁,阜新,123000;辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁,阜
新,123000
【正文语种】中文
【中图分类】O242.1;P618.11
【相关文献】
1.数据挖掘技术在矿井瓦斯灾害预测中应用探讨 [J], 张金山;辛同军;孙家驹;孙江
2.优化神经网络在矿井瓦斯涌出预测中的应用 [J], 曹振军
3.灰色关联理论在神经网络预测邻近层瓦斯涌出模型中的应用 [J], 吉振光
4.分源预测法在大型矿井瓦斯涌出量预测中的应用 [J], 申凯
5.模糊综合评判法在矿井多种灾害预测中的应用 [J], 刘会田;姚精明
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基于灰色建模预测李雅庄矿井瓦斯涌出量

１
模，具有概括性高，预测精度高，确定性明显的特点。采用灰色
理论的预测模型．为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提
供了一种新的途径
一丁
则由下式求得最小二乘解：
１Ｍ（１，１）模型基本原理与分析过程
灰色系统预测是从灰色系统的建模、关联度以及残差辨
ａ：（Ｂｑ３）＿ｌＢ＿ｒｙ：离散响Βιβλιοθήκη 应方程：（３）
识的思维出发，并基于光滑离散函数等概念，建立了微分方程模型的方法。一般选用ＧＭ（Ｎ，Ｈ）模型，其中Ｈ表示方程中变量的个数，Ｎ表示微分方程阶数。本文采用ＧＭ（１，１）建立模型［８１．通常将灰色系统的预测分析过程分为灰色生成、求参计算、精度检验这３步。
生成模型
ｌ ◆ 川 ◆ 川Ｉ ◆…ｌ ◆ 川 ◆ …１ ◆ ｌｌＩ◆ ｌｌ …◆ …ｌ ◆ …４－１ …◆ … ◆ …ｑ４－１ｌｌ ◆ … ◆ …ｌ ◆ 川 ◆ … ◆ 川Ｉ ◆ …◆ Ｉｌ ¨ ◆ 川 ◆ 川 ◆ ◆ … Ｉ￣１ ¨ Ｉ￣１ …◆ …ｌ ◆ …Ｉ￣１Ｉ１ ◆ｌｌｌ ◆川Ｉ ◆ＩＩＩＩ ◆ｉＩＩＩ ◆ …◆ 【ＩＩｌ ◆ ◆ｌＩＩＩ ◆ ＩＩＩ ◆…Ｉ￣１ＩＩｌ ◆ｌＩＩ１ ◆ｌＩＩ｛ ◆ｌＩＩＩ ◆ＩＩＩＩ ◆

084-基于灰色理论的矿井瓦斯涌出量预测研究

1
-40.09 1
-
1 2
B=
x(1)(-144.41
1 1
-1 2
x(1)(4)+x(1)(5)
1
-199.055 1 -255.88 1
-1 2
x(1)(5)+x(1)(6)
1
-314.955 1
-1 2
x(1)(6)+x(1)(7)
1
x(0)(2) x(0)(3)
DO I :10.13532/j .cnki .cn11 -3677/td.2011.03.016 第 16卷第 3期 (总第 100期 )
2011年 6月
煤矿开采 CoalminingTechnology
Vo1.16No.3 (SeriesNo.100) June 2011
基于灰色理论的矿井瓦斯涌出量预测研究
55.85
+57.80
+60.3 5
=49.30。
(2)X(0)序列的均方差 :
n
∑ S1 = k-1
1
x(0)(k)--x2 2 =4.82。 n
(3)残差的均值 :
ε- = 1 7
ε(0)(k) =0.007。
(4)残差的均方差 :
n
∑ S2 = k-1
1
ε(0)(k)-ε- 2 2 =0.346。
Keywords:greytheory;methanegushingamount;GM (1, 1);predictionresearch
瓦斯是伴随煤炭开采所释放的一种易燃易爆气体 , 在开采过程中 , 大量瓦斯瞬间释放到巷道内 , 所以瓦斯的涌出量成为衡量瓦斯事故的重要参数 , 因此 , 正确预测瓦斯涌出量 , 对煤炭安全开采有十分重要的意义。目前预测瓦斯涌出量有分源预测法和矿山统计法两大类 , 都是基于瓦斯涌出量与其影响因素之间的线性关系进行预测 , 其精度往往不高 , 与实际测量值有很大出入。瓦斯涌出量与其影响因素之间存在着十分复杂的非线性关系。采用灰色理论 , 并利用采煤工作面的一部分已知信息 , 预测工作面瓦斯涌出量具有重要的实际意义。

灰色线性回归组合模型在北辰煤矿瓦斯涌出量预测中的应用研究

１４ｋ面积约２９ｋ为高瓦斯突出矿井。主采．ｍ，．ｍ，煤层为８煤和１，０煤为立井分水平开采。８煤层尚未开拓，０煤层南翼已开采至一０１３０ｉ平，翼已ｎ水北开采至一５水平，限均为一６０ｉ。随着开采２０ｉｎ下０ｎ深度的增加、机械化采煤的普及、工作面单产量的成倍增长，瓦斯涌出量也随之增大，并且严重地制约着煤矿的安全生产，因此准确地预测采掘工作面瓦斯涌出量就显得尤为重要。目前我国主要应用的有矿山统计法和瓦斯含量预测法 ¨ 。瓦斯含量计算法以矿井瓦斯涌出源的瓦Ｊ
维普资讯
忌第９９期
灰色线性回归组合模型
在北辰煤矿瓦斯涌出量预测中的应用研究
甘小根，吴仕彦，明东马
（濉溪县四铺乡北辰煤矿，安徽淮北２５１）３１５
摘
要：通过建立灰色线性回归组合模型，较好地预测了北辰矿井田深部的瓦斯涌出量。该方法既考虑了
瓦斯涌出量是同诸多因素相关的“ 灰系统” 又改善和弥补了线性回归预测模型中不能表达指数增长的缺，陷和灰色系统预测模型中不含线性因素的不足。在实际应用中，取得了较为理想的预测精度。关键词：灰色理论；线性；组合模型；瓦斯涌出量；预测
中图分类号：Ｄ１．Ｔ７２５文献标识码：Ａ文章编号：０５２９（０８０．０７０１０．７８２０）１０１．３

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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.。