马尔科夫修正提升瓦斯浓度预测精度

本文主要探讨了在瓦斯浓度预测中遇到的问题，特别是当使用灰色神经网络模型进行预测时，其部分预测结果可能存在精度不高的情况。为了解决这个问题，作者提出了一个创新的方法，即利用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络的预测结果进行残差修正。马尔科夫模型是一种统计学工具，常用于描述随机过程随时间演变的规律，而残差修正则是通过分析预测值与实际观测值之间的差异，来提高预测的准确性。 首先，作者详细介绍了灰色神经网络模型的构建过程，这是一种基于灰色理论的非线性预测模型，适用于处理含有不确定性和噪声的数据。然而，由于其本身的局限性，可能会导致某些预测结果偏离实际值较大。马尔科夫模型在此处被引入作为补充，它能捕捉数据序列中的长期依赖关系，从而提供额外的信息用于修正。 接着，作者具体描述了如何运用马尔科夫修正残差的方法。这涉及到将灰色神经网络的预测结果与马尔科夫链的概率转移矩阵相结合，通过分析两者之间的关联性，计算出修正因子。这个过程旨在减少预测误差，使预测结果更加接近真实瓦斯浓度的变化趋势。 为了验证这种方法的有效性，作者在某煤矿进行了实际应用研究。通过对比修正前后的瓦斯浓度预测值与实测值，结果显示，经过马尔科夫残差修正后，最大相对误差从原先的14%降低到了6%，显著提高了预测精度。此外，修正后的瓦斯浓度变化曲线与实际变化趋势更为一致，显示了修正方法在实际应用中的优越性。 这篇论文的核心贡献是提出了一种结合灰色神经网络和马尔科夫模型的瓦斯浓度预测方法，通过修正残差，有效地提高了预测的准确性。这对于煤矿安全监控和预防瓦斯爆炸等关键问题具有重要意义。