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基于改进的GM(1,1)模型的瓦斯涌出量预测研究
摘要：
本文基于改进的GM(1,1)模型，研究瓦斯涌出量的预测问题。首先，对GM(1,1)模型进行简要介绍，并针对其局限性提出改进方法。接着，考虑到瓦斯涌出量数据具有季节性、周期性和趋势性等特征，本文采用变参数灰色预测模型（VGGM）来对瓦斯涌出量进行预测。本文以2018年至2019年的安全生产数据为例，采用VGGM模型对瓦斯涌出量进行预测，并与GM(1,1)模型的预测结果进行比较。最后，本文结合实际案例对VGGM模型的应用效果进行分析验证，结果表明VGGM模型的预测精度较高，为矿区安全生产提供了可靠的数据支持。
关键词：GM(1,1)模型；变参数灰色预测模型（VGGM）；瓦斯涌出量；预测；安全生产
1.引言
瓦斯涌出量的预测是矿区安全生产中的一个重要问题。瓦斯涌出量的不断增长会导致瓦斯爆炸事故的发生，而瓦斯爆炸事故又是导致矿山生产事故的头号杀手。因此，对瓦斯涌出量进行及时准确的预测，对保障矿山生产的安全性至关重要。GM(1,1)模型作为灰色预测的一种经典方法，由于其模型简单、预测精度较高等优点，被广泛应用于各领域的可预测性问题中。然而，GM(1,1)模型也存在着局限性，如对季节性、周期性等特征的预测能力较弱。因此，本文将针对局限性，通过对GM(1,1)模型的改进，提出一种变参数灰色预测模型（VGGM）来对瓦斯涌出量进行预测。
2.瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型
GM(1,1)模型是灰色预测的一种经典方法，其核心是灰色微分方程。GM(1,1)模型首先需要对原始数据进行一次累加，然后通过建立灰色微分方程来进行预测。GM(1,1)模型的优点是易于操作，但它也存在着一定的局限性，如对季节性、周期性等特征的预测能力较弱。
3.VGGM模型及其应用
为了提高瓦斯涌出量预测的准确性，本文针对GM(1,1)模型所存在的局限性，提出了一种变参数灰色预测模型（VGGM）。VGGM模型在GM(1,1)模型的基础上，利用时间序列数据的滑动窗口和指数移动平均等技术，对模型进行改善和优化。VGGM模型的主要思想是，根据样本数据的特征，通过自适应方式调整模型中的参数，进而对瓦斯涌出量进行预测。
以2018年至2019年的瓦斯涌出量为例，本文利用VGGM模型进行预测，并与GM(1,1)模型的预测结果进行比较。数据预处理后，将数据分为训练集和测试集，然后分别采用GM(1,1)模型和VGGM模型进行预测。实验结果表明，VGGM模型的预测精度优于GM(1,1)模型。
4.实例分析
为了验证VGGM模型预测的有效性，本文结合实际案例进行了分析。首先，应用VGGM模型对2018年至2019年的瓦斯涌出量进行预测，并将预测结果与实际数据进行对比。结果表明，VGGM模型的预测值与实际值相差不大，说明VGGM模型对瓦斯涌出量的预测具有较高的精度。其次，通过对VGGM模型的参数调整，进一步提高了模型的预测能力。最后，本文对VGGM模型的应用效果进行了综合分析，并得出VGGM模型可行的结论。
5.结论
本文基于改进的GM(1,1)模型，研究了瓦斯涌出量预测问题。通过对GM(1,1)模型的局限性分析，本文提出了一种变参数灰色预测模型（VGGM）。实验证明，VGGM模型的预测结果较GM(1,1)模型的预测结果更加精确，为矿区安全生产提供了可靠的数据支持。未来的工作中，可以进一步探讨VGGM模型在其他时间序列数据预测问题中的应用。