基于GMM模型的煤矿顶板事故致死人数预测

发布时间：2019-07-04 07:09

【摘要】：为了解决目前常用预测模型对随机波动性较大数据预测精度偏低的问题,文章在灰色预测GM(1,1)的基础上引入马尔可夫状态转移矩阵,建立了灰色马尔可夫预测模型(GMM),并将该法运用到煤矿顶板致死人数的预测中。经计算GMM模型的预测平均相对误差为1.181%,最大相对误差3.426%,与GM(1,1)法相比,后者精度分别提高了21倍和13倍。
[Abstract]:In order to solve the problem that the prediction accuracy of random volatility of common prediction models is lower than that of big data, this paper introduces Markov state transition matrix on the basis of grey prediction GM (1, 1), establishes grey Markov prediction model (GMM), and applies this method to predict the death toll of coal mine roof. The average relative error of the GMM model is 1.181% and the maximum relative error is 3.426%. Compared with the GM (1, 1) method, the accuracy of the latter is 21 times and 13 times higher, respectively.
【作者单位】： 贵州大学矿业学院;贵州省非金属矿产资源综合利用重点实验室;贵州省优势矿产资源高效利用工程实验室;复杂地质矿山开采安全技术工程中心;
【基金】：国家自然科学基金(51574093) 贵州省科学技术基金(黔科合J字[2015]2049号) 贵州省科技厅、贵州大学联合资金计划资助项目(黔科合LH字[2014]7654) 贵州大学引进人才项目(贵大人基合字(2015)30号)
【分类号】：TD771

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本文编号：2509727