改进GM(1,1)模型提升矿井涌水量预测精度至96.26%

灰色理论在矿井涌水量预测中的应用是一篇探讨如何利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行精确预测的重要研究。本文首先介绍了灰色理论作为一种非线性统计分析方法，它在处理不确定性和不完全信息方面具有显著优势，尤其适用于具有时间序列特性的矿井涌水量预测问题。 研究者在中国某矿井太原组的工作面上，运用灰色理论构建了GM(1,1)模型。该模型是基于过去的历史数据，通过自回归和滑动平均的方式，能够捕捉数据中的趋势和周期性变化。通过对观测频率和数据密度的提升，作者优化了模型，使得预测精度达到了96.26%，这表明模型在实际应用中具有很高的稳定性和准确性。 模型建立后的验证过程至关重要，通过将预测值与实际测量的涌水量数据对比，结果显示出模型预测的可靠性，这对于矿井的安全生产管理有着实际意义。通过结合矿井的具体水文地质条件，如岩层渗透性、含水层特性等，以及矿井的排水能力，作者确定了一个上灾变阈值，即当涌水量达到每分钟15立方米时，可能预示着潜在的灾害风险。 这个上灾变阈值的设定，为矿井工作面的安全开采和监管提供了定量依据，有助于提前预警，防止因突发的涌水量增大引发安全事故。通过灰度理论的GM(1,1)模型，可以有效地进行动态监控，提高应急响应速度，保障矿工生命安全，降低生产成本，同时也有利于行业的可持续发展。 这篇论文不仅展示了灰色理论在矿井涌水量预测中的实际应用效果，也为其他类似矿井提供了科学的预测模型和灾害预警策略，对于提升煤炭行业的安全管理具有重要的参考价值。