【摘 要】
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传统灰色模型GM（1,1）对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低,为了弥补这一缺陷,更准确预测煤层自然发火的趋势与危险性,将GM（1,1）模型和马尔科夫模型有机结合,构建
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
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传统灰色模型GM（1,1）对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低,为了弥补这一缺陷,更准确预测煤层自然发火的趋势与危险性,将GM（1,1）模型和马尔科夫模型有机结合,构建了灰色马尔科夫模型。用灰色马尔科夫模型对柴里煤矿实测CO发生量进行预测,与传统GM（1,1）模型的预测结果比较,灰色马尔科夫模型的拟合精度更好,平均相对误差更小,简便、实用,能够为矿井煤自燃火灾的防治工作提供科学的理论依据。
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