【摘要】：為了解決目前常用預(yù)測(cè)模型對(duì)隨機(jī)波動(dòng)性較大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度偏低的問題,文章在灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)的基礎(chǔ)上引入馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,建立了灰色馬爾可夫預(yù)測(cè)模型(GMM),并將該法運(yùn)用到煤礦頂板致死人數(shù)的預(yù)測(cè)中。經(jīng)計(jì)算GMM模型的預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差為1.181%,最大相對(duì)誤差3.426%,與GM(1,1)法相比,后者精度分別提高了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.
【作者單位】： 貴州大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;貴州省非金屬礦產(chǎn)資源綜合利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;貴州省優(yōu)勢(shì)礦產(chǎn)資源高效利用工程實(shí)驗(yàn)室;復(fù)雜地質(zhì)礦山開采安全技術(shù)工程中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51574093) 貴州省科學(xué)技術(shù)基金(黔科合J字[2015]2049號(hào)) 貴州省科技廳、貴州大學(xué)聯(lián)合資金計(jì)劃資助項(xiàng)目(黔科合LH字[2014]7654) 貴州大學(xué)引進(jìn)人才項(xiàng)目(貴大人基合字(2015)30號(hào))
【分類號(hào)】：TD771

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本文編號(hào)：2509727