矿井瓦斯涌出量预测：GM(1,1)与线性回归组合方法

"这篇文章主要探讨了在矿井瓦斯涌出量预测中，如何结合GM(1,1)模型和线性回归的优势，提出了一种新的组合预测方法。GM(1,1)模型通常适用于单一指数增长模型，但在处理预测序列数据异常时表现不足。而线性回归则在短期预测中有其独特优势。通过引入灰色灾变预测原理，将这两种方法相结合，能够有效解决历史数据突变问题，提高预测的准确性和可靠性。该方法在实际应用中得到了验证，对于矿井瓦斯涌出量的预测具有较高的实用价值。" 文章详细介绍了GM(1,1)模型，这是一种灰色预测模型，主要用于处理非线性、非平稳时间序列数据，尤其适用于描述单变量的指数增长趋势。然而，当预测序列中存在异常值或突变点时，GM(1,1)模型的预测效果会受到影响。线性回归模型则是一种广泛应用的统计预测工具，它通过建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系来进行预测，特别适合处理线性关系明显的数据，并且在处理短期预测时有很好的效果。 为了克服GM(1,1)模型的局限性，文章提出了将GM(1,1)模型与线性回归相结合的预测策略。该策略基于灰色灾变预测理论，首先用GM(1,1)模型对整体趋势进行预测，然后利用线性回归模型对GM(1,1)预测结果中的异常和突变点进行修正，以提高预测精度。这种方法能够有效地处理数据的不稳定性，特别是当矿井瓦斯涌出量受到多种因素影响，数据变化复杂时，组合预测方法显示出更强的适应性和准确性。 实证研究表明，这种组合预测方法在矿井瓦斯涌出量的预测上取得了良好的效果，解决了传统单一模型可能遇到的历史数据跳变问题，提高了预测的可靠性和精确度。这对于煤矿的安全管理，特别是预防瓦斯事故，具有重要的实际意义。 这篇论文的研究成果为矿井瓦斯涌出量的预测提供了新的思路，不仅丰富了灰色预测模型的应用，也强调了不同预测方法结合使用的重要性。这有助于提升预测的科学性和实用性，为矿井安全生产提供更有力的数据支持。