基于灰色+非线性回归的煤矿死亡人数预测

《基于灰色+非线性回归的煤矿死亡人数预测》是一篇研究如何利用灰色系统理论与非线性回归方法对煤矿死亡人数进行预测的学术论文。该论文旨在通过结合两种不同的数学模型，提高对煤矿事故数据的分析能力，从而为煤矿安全管理提供科学依据。

在煤矿安全生产领域，死亡人数的预测具有重要意义。传统的统计方法往往难以准确捕捉煤矿事故的复杂性和不确定性，因此需要引入更加先进的预测模型。本文提出了一种将灰色系统理论与非线性回归相结合的方法，以提升预测的精度和可靠性。

灰色系统理论是处理小样本、不确定性问题的有效工具，其核心思想是对原始数据进行生成处理，以提取出更多的信息。在本文中，作者首先采用灰色预测模型（如GM(1,1)）对煤矿死亡人数的历史数据进行初步预测，然后利用非线性回归模型对预测结果进行修正和优化。

非线性回归是一种能够处理变量之间非线性关系的统计方法，适用于煤矿死亡人数这种受多种因素影响且变化规律复杂的场景。通过对历史数据的拟合，非线性回归模型可以更准确地反映煤矿事故的变化趋势，从而提高预测的准确性。

论文中，作者选取了多个煤矿地区的死亡人数数据作为研究对象，并结合相关影响因素，如矿井深度、开采方式、安全投入等，构建了综合预测模型。通过对比实验，验证了灰色+非线性回归模型在预测精度方面的优势。

研究结果显示，该模型在多个评价指标上优于单一的灰色预测或非线性回归模型。例如，在均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上，新模型均表现出更好的性能。这表明，结合两种方法可以有效提升预测效果。

此外，论文还探讨了模型的适用范围和局限性。由于煤矿事故数据的不完整性和外部环境的不确定性，预测结果仍可能存在一定偏差。因此，建议在实际应用中结合专家经验和其他辅助手段，以提高预测的可信度。

该论文的研究成果对于煤矿安全管理具有重要的参考价值。通过科学的预测方法，可以提前识别潜在风险，采取有效的预防措施，从而减少煤矿事故的发生。同时，也为其他高危行业的安全预测提供了新的思路。

综上所述，《基于灰色+非线性回归的煤矿死亡人数预测》论文通过融合灰色系统理论与非线性回归方法，提出了一个更为精准的煤矿死亡人数预测模型。该研究不仅丰富了煤矿安全领域的理论体系，也为实际安全管理提供了有力的技术支持。