基于TimeSeries-Markov模型的煤矿瓦斯事故起数预测

发布时间：2018-06-20 13:38

  本文选题：时间序列预测模型 + 马尔科夫预测模型　； 参考：《中国矿业》2017年12期

【摘要】：本文以2001~2016年我国煤矿瓦斯事故起数为基础,利用时间序列预测模型及改进马尔科夫预测模型分别预测了2001~2010年、2001~2011年、…及2001~2015年中各年瓦斯事故起数,并计算了其相对误差。其中,TS分别计算的上述六组值的相对误差平均值在18.72%~23.4%之间,而TSM计算的对应值为5.79%~7.09%,且TSM的预测值的波动趋势更符合真实情况。将上述两种模型分别预测后计算的2011~2016各年瓦斯事故发生起数的相对误差进行线性拟合,发现TSM的预测精度更高。因此,用TSM预测煤矿瓦斯事故起数比用TS预测更可靠,这也间接反映了TSM比TS更多地考虑了因素的近期状况对预测值的影响。最后,用此法预测了2017~2020年我国煤矿瓦斯事故起数,其依次为6起、7起、6起及4起。
[Abstract]:Based on the number of coal mine gas accidents in China from 2001 to 2016 , the time series prediction model and the improved Markov prediction model are used to predict the period from 2001 to 2010 , 2001 to 2011 , respectively . In this paper , the relative error of the gas accidents is calculated from 18.72 % ~ 23.4 % , and the corresponding value of TSM is 5.79 % ~ 7.09 % , and the corresponding value of TSM is 5.79 % ~ 7.09 % , and the predicted value of TSM is more reliable than TS . Finally , it forecasts the number of accidents in coal mine in China from 2017 to 2020 , which is 6 , 7 , 6 and 4 .
【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】：国家自然科学基金项目资助(编号:51574093) 贵州省科学技术基金项目资助(编号:黔科合J字[2015]2049号) 贵州大学引进人才项目资助(编号:贵大人基合字(2015)30号) 贵州省科技厅、贵州大学联合资金计划资助项目资助(编号:黔科合LH字[2014]7654)
【分类号】：TD712.7

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本文编号：2044436