灰色预测模型提升矿山地表移动参数精度研究

本研究论文深入探讨了"基于灰色预测模型的概率积分法参数确定"这一主题，主要关注于矿山开采过程中地表下沉和水平移动的精确监测与分析。作者陈俊杰、陶宛东和郭延涛针对潞安矿区司马矿的地表移动观测站的数据，利用灰色预测中的经典GM(1,1)模型作为工具，对实测数据进行了插值处理，以获得等间距的时间序列数据。通过这种方法，他们能够有效地求取概率积分法的参数，这在处理采矿活动引发的地表变形问题中具有重要意义。 论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 灰色预测模型应用：灰色预测模型是一种非线性时间序列预测方法，特别适用于数据缺乏完整历史信息的情况，如矿业开采中的地表变动数据。它通过对有限历史数据的处理，能够进行有效预测，并确定概率积分法参数，适应动态变化的环境。 2. GM(1,1)模型构建：GM(1,1)模型是灰色预测模型的一种基本形式，通过一阶差分和幂律函数来建模，对于地表移动数据的时间序列分析非常适用。通过Matlab这样的专业软件工具，研究人员得以处理和分析数据，提取关键参数。 3. 参数求取与精度分析：通过灰色预测方法获取的概率积分法参数，经过了严格的精度分析，确保了结果的可靠性。这展示了灰色系统理论在动态预测中的优势，即能适应采矿活动对地表影响的时变特性。 4. 方法对比：研究者还将灰色系统预测法与传统的曲线拟合方法进行对比，揭示了两种方法在参数求取过程中可能存在的误差来源，有助于进一步优化参数确定策略。 5. 提高精度的建议：论文提出了通过实施定期等间隔的观测以及增加衰退期观测次数等方法，以提升概率积分法参数的精度。这对于实际应用中提升地表监测数据的质量和准确性具有指导意义。 这篇论文提供了一种有效的数学工具和策略，用于矿山开采过程中的地表移动预测和参数估计，对于地表管理、环境保护和安全开采具有实际价值。