矿井涌水量预测：灰色GM(1,2)模型的优势分析

"矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型是一种用于预测矿井涌水量的数学模型，旨在改进灰色GM(1,1)模型在处理随机波动较大的长期序列时的预测准确性。该模型由李建林、李志强、郑继东等人提出，并在《河南理工大学学报(自然科学版)》2016年第35卷第3期发表。研究者以王行庄煤矿2012年7月至2013年12月的18个月涌水量数据为基础，结合L7-8灰岩含水层水位降深的影响，构建了GM(1,2)预测模型，并预测了2014年1至4月的涌水量。通过与GM(1,1)模型的对比，结果显示GM(1,2)模型的预测精度达到97.44%，显著高于GM(1,1)模型的92.60%。" 在矿井涌水量预测领域，灰色预测模型是一种常用的方法，它能有效处理具有不完全信息的序列数据。传统的灰色GM(1,1)模型虽然简单且易于操作，但当遇到数据随机性大、波动幅度显著的情况时，其预测效果可能不理想。为了克服这一局限，研究人员提出了灰色GM(1,2)模型。这个模型增加了非线性因素，能够更好地捕捉数据的复杂变化，提高预测精度。 在具体应用中，研究团队选取了王行庄煤矿作为案例，利用其18个月的涌水量历史数据以及与其密切相关的含水层水位降深信息，构建了GM(1,2)模型。通过模型预测和实际值的对比，验证了模型的有效性。预测结果显示，GM(1,2)模型对于矿井涌水量的预测误差小，精度高，这对于煤矿安全生产、水资源管理和灾害预防具有重要意义。 此外，这项研究还强调了含水层水位降深对矿井涌水量预测的重要性。含水层水位的变化直接影响到矿井的涌水量，因此在模型构建中考虑这一因素，可以提升预测的准确性和实用性。 灰色GM(1,2)预测模型为矿井涌水量预测提供了一种更精确的方法，尤其适用于处理具有随机性和复杂性的涌水量序列。未来的研究可以进一步探索该模型在不同地质条件、不同矿井的应用效果，以及如何结合其他环境因素优化模型性能，以提高矿井涌水量预测的全面性和可靠性。