改进GM(1,1)灰马尔可夫模型提升煤层沉降预测精度

本文主要探讨了改进的灰色马尔科夫模型在煤层沉降预测中的实际应用。煤层沉降是地下空间开发过程中常见的问题，尤其在矿井开采过程中，长期的沉降可能对地下设施的安全构成威胁。传统的煤层沉降预测方法可能受到数据不确定性、复杂性等因素的影响，导致预测精度不高。 改进的灰色马尔科夫模型（Improved Grey-Markov Model，简称IGM）融合了灰色系统理论（Grey System Theory）和马尔可夫模型的优势。灰色系统理论强调了系统状态的模糊性和不确定性，而马尔可夫模型则适用于处理随机过程中的状态转移。通过将灰色系统理论的预测结果作为输入，IGM能够更有效地处理煤层沉降过程中动态变化的数据，从而进行更准确的状态划分。 具体步骤包括：首先，利用GM(1,1)模型对煤层沉降的历史数据进行建模和预测，得到系统的发展趋势；其次，根据预测结果，将煤层沉降的状态划分为不同的等级或阶段；接着，构建基于这些状态的转移概率矩阵，反映了不同状态之间的转换可能性；最后，通过状态转移矩阵计算出未来各状态出现的概率，从而得出煤层沉降的预测方程。 这种方法的优势在于它能够捕捉到煤层沉降的动态行为，并且考虑到多种不确定因素的影响，提高了预测的可靠性。对于矿井等地下空间的管理者来说，这种改进的灰色马尔科夫模型预测结果为制定安全防范措施、进行施工调度以及预防潜在事故提供了科学依据，有助于保障地下空间的安全运行。 该研究不仅提升了煤层沉降预测的精度，而且对推动地下空间安全预警技术的发展具有重要意义，为煤炭行业的可持续发展和地下空间管理提供了强有力的技术支持。