GM(1,1)模型在强矿震预测中的应用

"基于GM(1,1)模型的强矿震预测"这篇论文主要探讨的是如何利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型来预测矿山中发生的强地震活动。GM(1,1)模型是一种一阶非线性微分方程模型，它在处理不完全、不充分的数据时具有较好的适应性和预测能力，特别适用于时间序列分析。 文章指出，对于强矿震的短期预测具有重要的实际意义，因为这有助于提高矿山安全生产和人员安全。作者孙月明和牛双慧通过一个具体的工程实例详细介绍了如何构建和应用GM(1,1)模型。首先，他们基于原始的时间序列数据，即矿震发生的时间间隔，进行数据预处理，以消除噪声和异常值。然后，他们运用灰色关联分析来确定模型的参数，构建出模拟矿震发生步距的模型。 在模型构建过程中，由于涉及到大量的矩阵计算，研究者利用MATLAB软件编写了高效的计算程序，以提高计算效率和准确性。MATLAB是一种广泛应用于科学计算和数据分析的编程环境，它的矩阵运算功能非常适合处理这类问题。 为了验证模型的预测效果，论文采用了误差检验模型，如均方差（Mean Square Error, MSE）和拟合优度（Goodness of Fit）等指标。结果显示，GM(1,1)模型的预测结果与实际数据之间的关联度高，均方差比值达到一级，表明模型的精度较高，拟合优度也表现出色。 GM(1,1)模型在强矿震预测中展示了良好的性能，为矿山安全预警提供了有效的工具。通过实际案例的验证，该模型的可信度得到了进一步的确认，对于预防和减少矿震带来的损失具有重要的理论和实践价值。关键词包括强矿震、GM(1,1)模型、模拟和预测，表明这些是该研究的核心内容。该论文对从事矿山安全和地质灾害预测的工程师以及相关领域的研究人员具有很高的参考价值。