暂无评论
预测模型如果得到一份数据集任务是要预测出一系列的值而在预测任务中我们大多数都采用的是拟合的方法这篇文字主要介绍三种预测方法时间序列分析灰色预测模型神经网络.1.时间序列分析时间序列也叫动态序列数据是按
针对小屯矿6中煤层瓦斯抽采实际,采用灰色系统残差修正GM(1,1)模型进行了瓦斯抽采量预测,并建立适合于该矿的瓦斯抽采量预测模型,其结果表明:利用灰色系统GM(1,1)模型预测矿井瓦斯抽采量是可行的且
为了获得水分对煤自然发火期的影响规律,以葫芦素煤矿2-1煤为研究对象,采用TG-DSC同步热分析技术,考察了不同含水率煤样的热行为,解算了不同含水率煤样的自然发火期。研究表明:随着含水率的增大,煤自然
灰色理论预测基础知识,标准的GM(1,1)模型及一个实例。
大屯矿区是煤炭自然发火十分严重的矿区,煤炭自然发火隐患及事故频繁发生,一直困扰着矿区的安全生产。为彻底扭转这一被动局面,龙东煤矿通过对21号煤层进行取样分析,利用计算机网络解算得出了21号煤层的最短自
在灰色Verhulst模型的基础上对等间隔和非等间隔GM(1,1)幂模型进行了研究,讨论了模型的求解过程,分析了模型曲线形状与幂指数、发展系数之间的关系。将平均相对误差看成幂指数、发展系数和灰作用量的
基于GM(1,1)的数列预测,对于初学GM(1,1)的人很有用哦
灰色预测GM(1,1)模型的C#代码,可以在此基础上改进预测的原始数据,是做数据预测的很好范例
利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间
通过对煤样进行热解实验,研究了新峪煤业公司5110工作面主采10#、11#煤层自然发火特性,测定了煤样在不同热解温度下CO、CO2、CH4、C2H4、C2H6等气体的浓度,确定了这些气体的检出温度。在
暂无评论