矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型_中国煤炭行业知识服务平台

矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型

作者

李建林李志强郑继东昝明军崔延华刘秀
单位

河南理工大学资源环境学院中原经济区煤层（页岩）气河南省协同创新中心
摘要

基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。
关键词

矿井涌水量灰色预测 GM(1 2)含水层水位降深
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目(41272250；41573095)；河南省高校科技创新团队支持计划项目(15IRTSTHN027)；河南省高校重点科研项目计划(16A170010)；
相关文章

[1]矿井涌水量R/S灰色预测模型
[2]矿井涌水量重标极差法等维预测模型
[3]矿井涌水量的中长期混沌预测
[4]矿井涌水对大气降水响应的非线性研究
[5]基于灰色-多步马尔科夫模型的矿井涌水量预测