灰色係統理論在韓王礦最大湧水量預測中的應用
關 鍵 詞:灰色預測;灰色係統;最大湧水量
中圖分類號:TD742.1 文獻標識碼:B 文章編號:10077332(1999)05033803
The application of grey system theory in predicting the
maximum water emission in Hanwang coal mine
LI Changqing1,HUANG Yusheng2,BI Jianghong3
(1.Jiaozuo Coal Mine Bureau,of Henan Prov.,Jiaozuo 454000,China;2.Dept.of Lib,Jiaozuo Inst.of Technol.,of Henan Prov.,Jiaozuo 454000,China;3.Huainan Coalfield Geol.Bureau Explor.Team,of Anhui Prov.,Huainan 232052,China)
Abstract:Scienctifical prediction of the maximum water emission of mine is precedent condition against the disaster of mine water inrush.By means of grey system theory,the water emission of mining pit over the years in Hanwang coal mine have been analyzed and sorted out,A model of GM(1,1) is set up.It has predicted the maximum water emission of Hanwang coal mine.The precision of prediction is high.It has provided with a kind of new method to calculate the maximum water emission of mine.
Key words:grey prediction;grey system;maximum water emission
由於煤礦井下複雜的水文地質條件及特殊工作環境,給煤礦生產過程中的湧水量預測帶來了很大的困難.截止目前,人們還無法找到一種能適用於各類礦井並能夠準確預測礦井湧水量的方法.
焦作地區韓王礦井田斷裂構造複雜、工作環境特殊,難以用普遍方法對其礦井湧水量進行預測.所以,借助灰色控製係統理論進行湧水量預測,根據礦井湧水量的變化規律,提前製定排水方案,不僅符合安全生產以防為主的指導方針,而且也易使災害的預防措施達到最優效果.
1 用灰色係統預測礦井湧水量的理論依據
灰色係統理論,是將一隨機變量看作一定範圍內變化的灰色量,將隨機過程看作一定範圍內變化的、與時間有關的灰色過程.用數據處理的方法,將雜亂無章的原始數據整理成規律性較強的生成數據再作研究,它所提出的GM(1,1)預測模型是適合於單變量時間序列的模型.
灰色係統具有對各種現象進行03manbetx
判斷的能力,對宏觀係統進行規劃與決策的功能.灰色係統理論的立足點是對係統的輸出序列進行研究,而不過多地涉及係統的輸入序列進行研究.另外,它對原始數據列長度的要求不高,這兩個特性恰好與礦井湧水量的實際情況相一致,因此,可以用灰色係統理論來研究和預測礦井湧水量.
2 灰色預測模型的建立
灰色預測模型通過把原始信息(即原始時間序列數據,本文中指已有的各季度礦井平均湧水量數據序列)x(0)(i)(i1,2,3,…,n)進行累加運算得一階生成數據序列x(1)(i),借以削弱原始數據的隨機性,增強其規律性,在此基礎上應用微分方程對原始數據序列進行擬合預測.
2.1 累加生成計算
設x(0)(t)(t∈IN)為原始預測序列.x(0)(t)非負序列[IN=(1,2,3,…,N)].
x(0)(t)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(t)},令x(1)(k)=(i) (k∈IN)
則x(1)(t)(t∈IN),即為x(0)(t)的一次累加生成序列.
2.2 GM(1,1)模型建立
根據灰色控製係統理論對於一次累加生成序列x(1)(k)(k∈IN)有以下關係及算式:
(1)微分方程:
(2)參數列:
(3)參數算式:
μ——內生變量,是待辨識參數;
——待辨識參數列,即
(4)預測模型
離散響應:(1)(k+1)=(x(0)(0)-μ/a)e-ak+μ/a
預測值:(0)(k)=(1)(k)-x(1)(k-1)
2.3 殘差辨識
所謂殘差辨識,是指將預測值(1)(k)[k∈(1,2,3,…,n)],與原始值x(1)(k)間的差(記為ε(1)(k))再建立GM模型(稱之為殘差模型),然後將其預測值迭加在原來的預測值上,以提高預測精度.若需要這種措施可一直進行下去,直到精度滿足要求.
3 灰色預測模型GM(1,1)在韓王礦湧水量預測中的應用
正是由於灰色預測模型GM(1,1)可以用來預測礦井湧水量,我們利用收集到的從1986~1996年這11a中的最大湧水量,來預測1997~2001年的礦井最大湧水量資料,原始數據見表1.
表1 礦井年最大湧水量數據
Tab.1 The annual maximum water emission data of mine pit
表2 還原值與實際值比較
Tab.2 The returning & practical data of comparison
a=2.61801e -2 μ=38.1755
由此得到預測模型為
x (1)(k+1)=(45.21-μ/a)e -ak+μ/a μ/a=1458.1936
按照該模型可得一次累加生成值和實際值.將一次累加生成值還原,可以得到各年最大湧水量的計算值,將其計算值和誤差列入表2(還原數據值).
從表2可知,GM(1,1)模型還是可以滿足精度要求.取K=12,13,14,15,16,代入預測模型,計算 (1)(k+1),並將其還原為預測值 (0)(k+1),從而得到韓王礦井1997~2001年最大湧水量的預測值,結果如表3所示.用預測模型預測1996年湧水量,得出結果為36.6402,而實際值為35.59,相對誤差為2.8657%,可見預測結果精度較高,該方法值得推廣.
表3 預測值
Tab.3 The forecasting d gcata
(1)應用GM模型進行礦井湧水量預測時,誤差在允許範圍內.
(2)采用“殘差辨識”原理對GM模型進行修正可提高預測精度.
(3)應用灰色係統理論預測礦井湧水量,最大特點是既考慮了湧水量的隨機性又對原始數據的數目要求不高,符合實際情況.
作者簡介:李長青(1968-),男,工程師
作者單位:
李常青:焦作礦務局,河南焦作 454000;
黃雨生:焦作工學院圖書館,河南焦作 454000;
畢江洪:淮南煤田地質局勘探隊,安徽淮南 232052