畢業(yè)論文--運用灰色理論對木瓜煤礦涌水量預測

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1、內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題內蒙古科技大學本科生畢業(yè)設計專題題目：運用灰色理論對木瓜煤礦涌水量預測學生姓名：學號：專業(yè)：安全工程班級：指導教師：9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題摘要根據(jù)木瓜煤礦2011年至2015年的礦井涌水量資料，運用灰色理論建立了經(jīng)過殘差檢驗的GM（1，1）灰色模型，最后對木瓜煤礦2016年的礦井涌水量進行了預測。結果表明GM（1，1）模型的精度高，適合于具有灰色特征的涌水量數(shù)據(jù)的模擬、控制和預測。關鍵詞：GM（1，1）模型；礦井涌水量；預測9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題目錄第一章灰色理論11.1灰色理論概述11.2灰色理論對礦井涌水量預測的可行性1第二章灰色模型22.

2、1灰色模型概述22.2灰色模型建立22.3殘差檢驗4第三章木瓜煤礦涌水量預測6第四章結論8參考文獻99內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題第一章灰色理論1.1灰色理論概述在灰色理論的研究中，將系統(tǒng)分為白色系統(tǒng)、黑色系統(tǒng)和灰色系統(tǒng)?！鞍住敝感畔⑼耆阎弧昂凇敝感畔⑼耆粗?；“灰”則指信息部分已知、部分未知，或者說信息不完全，這是“灰”的基本含義。沒有確定映射關系（函數(shù)關系）的系統(tǒng)就是灰色系統(tǒng)。按照研究對象的性質和特性，灰色系統(tǒng)可劃分為兩類：一類是非本征性灰色系統(tǒng)，另一類是本征性灰色系統(tǒng)。非本征性系統(tǒng)是指有物理原型但只有部分信息可觀測的不完全系統(tǒng)，如大氣系統(tǒng)、水文系統(tǒng)和工程技術系統(tǒng)等。這類系統(tǒng)

3、的特征是：系統(tǒng)內部結構復雜，影響因素多，且部分可觀測；在系統(tǒng)分析、模擬、預測、決策和控制中，常常遇到不確定干擾與分析結構非唯一等問題。本征性系統(tǒng)指的是缺乏物理原型甚至無“模型信息”的不完全系統(tǒng)，如社會、經(jīng)濟、文史、心理和思維等學科的研究對象。這類系統(tǒng)的特征是：人們只能憑邏輯推理、憑某種主觀意識或某種準則對系統(tǒng)的結構關系進行論證，然后建立某種模型，并且模型不是唯一的，只能在某一方面、某一角度、某一準則下成立。1.2灰色理論對礦井涌水量預測的可行性礦井涌水量受水文地質條件、氣候條件和掘進方法等因素的影響，每一種因素又受許多其他因素影響，任和一個影響因素的改變都會影響礦井涌水量的變化，所

4、以礦井涌水量具有出較大的隨機性和波動性。礦井涌水量這種受多種因素影響而表現(xiàn)出無規(guī)律性、隨機性和波動性的特點，適合使用灰色理論對其進行預測。9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題第一章灰色模型1.1灰色模型概述灰色模型簡稱GM，是以灰色模塊（所謂模塊是時間數(shù)列在時間數(shù)據(jù)平面上的連續(xù)曲線或逼近曲線與時間軸所圍成的區(qū)域）為基礎，用微分擬合法建成的模型。具有如下特點：1）模型所需信息較少，通常只要有3個以上數(shù)據(jù)即可建模。2）不必知道原始數(shù)據(jù)分布的先驗特征，對無規(guī)律或服從任何分布的任意光滑離散的原始序列，通過有限次的生成即可轉化為有序序列，并對此序列進行建模。3）建模的精度較高，可保持原系統(tǒng)的特征，能

5、較好地反映系統(tǒng)的實際狀況。4）運算量小，運算時間短，適用于在線實時預報和中期預報。1.2灰色模型建立1、定義原始序列設為原始離散數(shù)據(jù)序列，定義原始序列為則其累加序列（AGO序列）累加序列計算方程式（2-1）2、建立灰色模型建立灰色模型GM（1，1）（2-2）9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題式中：——發(fā)展系數(shù)，反應系統(tǒng)的發(fā)展趨勢；——灰作用量，反應數(shù)據(jù)的變化關系；——白化背景值序列。3、定義白化序列設為白化背景值序列，定義白化序列為白化序列計算公式（2-3）4、定義參數(shù)包構造向量（a，b）稱為GM（1，1）的一級參數(shù)包，記作；（a，b）的構成成分C、D、E、F稱為GM（1，1）的二級參數(shù)

6、包，記作。令：（2-4）（2-5）（2-6）（2-7）將k=2，3，…，n分別帶入式（2-2）中，得方程組（2-8）轉化為矩陣方程9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題（2-9）即，由于為滿秩矩陣，利用最小二乘法，可以算出聯(lián)立式（2-4）和（2-7），可以得出（2-10）（2-11）5、建模結果GM（1，1）的白化響應式（2-12）進行累減運算對生成的數(shù)值進行還原（2-13）1.1殘差檢驗灰色預測檢驗的方法一般有殘差檢驗，關聯(lián)度檢驗和后驗差檢驗三種方法，本文選用殘差檢驗。所謂殘差檢驗是對實測值和預測值之間的誤差進行的一種逐點檢驗的方法，通過各點的相對殘差值，可以計算出預測模型的精度值，如表2

7、.1所示。若模型精度達到了“良好”或以上指標，則可利用式（2-12）和式（2-13）對數(shù)值進行預測。表2.1殘差檢驗精度等級表指標優(yōu)秀良好中等不合格>0.95>0.80>0.70≤0.701、殘差設x1為實際值，x2為模型值，y為殘差值，則殘差9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題（2-14）2、相對殘差（2-15）3、平均殘差（2-16）4、精度（2-17）9內蒙古科技大學畢業(yè)設計專題第一章木瓜煤礦涌水量預測根據(jù)木瓜煤礦2011年至2015年礦井涌水量記錄資料，利用灰色理論預