改进的灰色马尔可夫模型提升瓦斯涌出量预测精度

灰色马尔可夫模型在瓦斯涌出量预测中的应用主要探讨了如何通过结合灰色预测模型和马尔可夫链理论来提升瓦斯涌出量预测的准确性。瓦斯涌出量的精确预测对于煤矿安全生产至关重要，因为它直接关系到矿井的开采计划和风险控制。传统的预测方法如统计法、分源预测法和瓦斯地质数学模型在处理波动大和长期趋势的数据时存在局限性，尤其是灰色模型在这些情况下的预测精度较低。 在研究中，首先对原始数据进行累加处理，构建灰色预测模型。灰色模型的优势在于其能够处理非齐次、不确定性和不完全的信息，但其对波动和长期趋势的捕捉能力较弱。为解决这一问题，研究人员引入马尔可夫模型，这是一种基于状态转移概率的统计方法。通过计算实测值与灰色模型预测值之间的相对变化率，可以将数据状态划分为不同的类别，形成转移矩阵。这个过程有助于识别数据的动态模式和趋势，从而提高预测的稳定性和精度。 经过实证分析，结果显示灰色马尔可夫模型相较于单纯的灰色预测模型，能够显著降低最大相对误差（减少了14.23%）和平均相对误差（减少了5.78%）。这表明，通过将灰色模型与马尔可夫预测相结合，可以有效地处理矿井瓦斯涌出量的复杂性，提高预测的准确性。此外，研究还依赖MATLAB等工具进行模型构建和验证。 总结来说，灰色马尔可夫模型作为一种创新的预测方法，通过灰色系统理论和马尔可夫链的结合，为矿井瓦斯涌出量的精准预测提供了有力的工具。这对于优化矿井生产计划、降低安全事故风险以及确保矿工生命安全具有实际意义。