优化GM(1,1)模型在矿井涌水量预测中的应用与算法实现

"基于优化GM(1,1)模型的矿井涌水量预测及算法实现" 在矿产开采中，矿井涌水量的准确预测对于确保矿山的安全和生产效率至关重要。传统的预测方法可能受到多种因素的影响，导致预测精度不高。本文针对这一问题，提出了一种优化的灰色GM(1,1)模型，旨在提高预测的准确性。 灰色系统理论是处理不完全信息系统的分析工具，GM(1,1)模型是灰色系统理论中的基础模型，常用于时间序列预测。它通过构建一阶微分方程来描述数据变化趋势，但原始的GM(1,1)模型在处理复杂或非线性问题时可能会存在不足。因此，高志扬和徐杰提出了优化的GM(1,1)模型，通过对模型参数的优化调整，提升了模型对矿井涌水量预测的精度。 文章首先介绍了GM(1,1)模型的基本原理，然后详细阐述了优化模型的构建过程。在优化模型中，可能涉及了对原始数据的预处理，如数据平滑、异常值处理等，以及对模型参数的改进算法，如最小二乘法、遗传算法或粒子群优化等。这些优化方法可以更有效地捕捉数据的内在规律，从而提高预测的准确性。 接下来，作者选取了某矿2002年至2010年的矿井平均涌水量数据作为实例，对比分析了原始GM(1,1)模型和优化后的GM(1,1)模型的预测结果。通过比较两种模型的误差指标，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)，结果显示优化模型的预测精度显著优于未经优化的模型。 为了解决优化模型计算过程复杂、计算量大的问题，文章还利用MATLAB编程环境设计了计算程序。MATLAB以其强大的数值计算和图形可视化能力，简化了模型的计算流程，使得模型应用更为便捷。 这项工作为矿井涌水量预测提供了一个有效的优化方法，对于提升矿山安全管理的科学性和预防水害事故具有实际意义。优化的GM(1,1)模型结合MATLAB实现，不仅提高了预测精度，也降低了计算难度，为类似问题的解决提供了参考。通过这种优化模型，矿企可以更好地预测和控制涌水量，保障矿山的安全生产。