灰色线性回归组合模型：矿井瓦斯涌出量预测新方法

"灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用" 这篇研究主要探讨了在矿井瓦斯涌出量预测中，如何通过结合灰色理论和线性回归模型来创建一个更准确的预测工具。矿井瓦斯涌出量的预测对于新建矿井、新水平和新采区的设计至关重要，因为它直接影响到煤矿的安全性和生产效率。 传统的预测方法，如线性回归和灰色理论模型，各有其局限性。线性回归模型可能无法充分捕捉数据的非线性关系，而灰色模型虽然能够处理不完全信息，但在处理随机性和波动性时可能不足。为了解决这些问题，研究者们提出了灰色线性回归组合模型。这种模型结合了灰色理论的非完全信息处理能力和线性回归的线性关系建模能力，旨在提供更高的预测精度。 灰色线性回归组合模型的推导过程是系统性的，它综合了两种模型的优点，以适应复杂的数据特征。通过对比分析，研究发现该模型相对于单独的线性回归模型和灰色理论模型，预测精度分别提升了2.46%和1.35%，同时数据拟合的相关系数也有所提高。这意味着灰色线性回归组合模型在处理矿井瓦斯涌出量预测问题时，能更好地适应数据变化，提供更精确的预测结果。 此外，研究中还使用了现场实测数据来验证模型的有效性，进一步证实了该模型在实际应用中的优越性。这对于煤矿安全管理和决策制定具有重要意义，可以帮助预防瓦斯灾害，保障煤矿工人的生命安全，以及优化煤矿的生产和运营策略。 关键词涉及的领域包括：瓦斯涌出量预测技术、灰色线性回归组合模型的构建与应用、线性回归模型和灰色理论模型的比较，以及MATLAB软件在模型构建中的使用。这项研究的成果不仅有助于提升预测技术，也为相关领域的理论研究和实践应用提供了新的思路和方法。 参考文献和作者简介提供了进一步的信息，如研究背景、作者的研究方向以及所依托的科研平台，如国家自然科学基金项目和河南省重点实验室基金项目。作者高保彬博士的工作主要集中在煤矿动力灾害防治，他的研究对于提升煤矿安全具有深远影响。