改进灰色理论模型在海相深厚软土路基沉降预测评估中的应用

海相深厚软土路基的工后沉降预测是当今铁路建设中的重大难题,灰色理论为解决这一问题提供了可能。在GM(1,1)模型基础上,考虑量测数据不等时间间隔,建立路基沉降的非等间距等维的模型,并引入缓冲弱化算子,消除灰色预测模型的无限增长性。本文以广珠铁路珠海西站为例,运用改进GM(1,1)灰色理论预测海相深厚软土路基沉降,并与常规预测方法进行比较,研究结果表明改进GM(1,1)灰色预测法具有很高的精度,要优于传统方法。     

基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型

为了提高预测精度,在回顾诱导有序加数几何平均算子(induced ordered weighred geometric averaging,IOWGA)算子和Markov链的基础上,建立1种基于IOWGA-Markov的新型灰色指数组合预测模型。针对灰色模型,基于小样本建模的特点,提出以预测精度最大化为筛选准则的新型组合模型;针对预测期数据未知的问题,利用马尔科夫链定性推出组合模型中各单项模型在待预测时点上的预测精度状态,从而得到待预测时点上的组合模型的权系数;以我国1991-2014年石油消费比例数据为样本进行实验。结果表明,该预测方法明显优于传统的灰色指数组合模型,体现了该方法的的有效性和可行性。     

火灾事故的灰色马尔柯夫模型预测

灰色马尔可夫模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题.实例计算证明:火灾事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型预测精度,模型可以用于火灾事故预测.     

组合灰色预测模型在水量预测中的应用

论述了基于灰色预测理论进行水量预测的建模过程,并应用基本灰色预测模型及其改进的残差预测模型、等维新息预测模型和组合预测模型分别对某地水量进行预测,结果表明,用灰色理论预测城市水量,方法简单实用,组合灰色预测模型提高了预测精度,可以作为水量的中长期预测工具。     

基于组合灰色预测模型的物流企业运营成本预测

运营成本预测是物流企业制定企业发展战略的基础。文章基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数,对物流企业运营成本进行预测。选用P物流企业2000—2009年的运营成本实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年物流企业运营成本。预测结果表明,组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步预测物流企业2013—2017年运营成本,为成本预测及相关领域提供理论及方法借鉴。     

高速公路交通事故的优化组合预测模型

采用灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型进行优化组合,建立了基于IOWGA(诱导有序几何加权平均)算子交通事故的预测模型,并对组合预测模型进行了检验.检验结果表明,组合预测模型是有效的,可靠的,具有较高的预测精度.     

灰色马尔可夫模型在火灾事故预测中的应用

在火灾事故灰色预测模型的基础上,引入马尔科夫链预测理论,建立火灾事故灰色马尔可夫模型。该模型解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题。实例计算证明:灰色马尔可夫模型的预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度,可以较好地用于火灾事故的预测。     

制造型企业业务成本预测模型构建与应用——基于灰色理论

业务成本预测是制造型企业财务管理工作的重要内容。基于灰色理论建立制造型企业业务成本预测的GM(1,1)、Verhulst和SCGM(1,1)c模型,并在其基础上采用拟合一致性方法构建GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型。通过选取M化工企业2004～2013年业务成本数据作为预测模型拟合样本进行参数确定,对其2014～2016年企业业务成本进行预测。结果表明,组合灰色预测模型具有较高的预测精度,其误差低于各单一灰色预测模型及传统线性回归模型。此外,在分析组合灰色预测模型适用性的基础上,预测制造型企业2017～2021年业务成本变化趋势,为企业财务管理与成本控制提供理论参考。     

基于加权组合模型的沉降预测讨论

地表沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。本文分析讨论灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的基础上,提出了对灰色GM（1,1）模型和指数平滑模型进行加权组合得出新的模型来预测地表沉降预测的方法。     

无偏灰色—马尔科夫组合模型在变形预测中的应用

在传统无偏灰色预测模型和马尔科夫模型的基础上提出了一种新的组合模型来对变形监测中的沉降进行预测。首先针对传统灰色预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,以及随机波动大的动态过程,提出采用无偏灰色—马尔科夫组合模型进行沉降预测。实验结果表明,利用该组合方法预测结果的精度要明显优于无偏灰色预测。     

软基路堤最终沉降量的灰色预测

本文采用灰色理论对广肇高速公路软基试验路段进行最终沉降量预测，采用3次B—Spline函数将原始沉降数据进行等时距处理，并用缓冲弱化算子的概念，以消除灰色预测模型的无限增长性，提高长期预测精度。通过比较说明：灰色预测精度较双曲线法和3点法要高。     

基于Theil不等系数的GIOWLA算子我国小麦最低收购价的预测分析

以2006~2015年的我国小麦最低收购价作为研究对象,运用灰色预测、多元线性回归以及二次指数平滑法三种单项预测方法预测在不同时点上的我国小麦最低收购价,在使用广义诱导有序加权对数平均算子(GIOWLA算子)的基础上,引入Theil不等系数,构建了基于Theil不等系数的GIOWLA算子的最优组合预测模型,并对模型进行有效性检验。检验结果表明,该组合预测模型优于传统的单项预测模型,能够充分利用各个单项预测方法的信息并能提高预测精度,是一种优性组合预测,故用此组合预测模型预测了2016~2020年我国小麦最低收购价,使得预测结果更加合理有效。     

改进灰色模型在基础沉降预测中的应用研究

灰色系统理论成功地解决了许多信息不完全的预测问题,并得到了广泛的应用。灰色模型的建立,是以等时距原始数据作为前提条件的。由于在实际应用时所获取的数据往往不是等时距的,难以建立其预测模型。为了克服灰色模型以上缺点,对灰色模型进行了改进,建立了不等时矩的灰色预测模型,并应用于某电厂烟囱基础沉降预测中。结果表明:改进灰色预测模型精度好。     

基于优选组合模型的崩滑体变形预测

单一的预测模型无法准确地预测崩滑体的变形发展趋势,为解决这一问题进行了崩滑体位移的多模型预测及综合评判,从而优选最佳的模型.以三峡库区黄土坡滑坡区的临江1号崩滑堆积体为地质模型,运用灰色理论、神经网络、指数平滑法等基本预测方法组成的优选组合预测模型对崩滑体的变形进行预测,使预测系统更加完善,为崩滑体灾害的预测预报提供理...     

基于不确定语言信息的突发事件应急决策研究

针对突发事件应急管理多主体、多因素、多尺度、多变性的特点,提出了基于不确定语言信息的突发事件应急决策。首先,构建基于不确定语言的评估矩阵;其次,基于ULWGM算子和ULHGM算子构建突发事件的应急决策支持模型;最后,通过对沿海开发项目中可能出现的突发水污染事件应急预案决策进行实证分析,验证了模型的有效性与实用性。     

基于GM(1,1)模型的四川粮食产量预测研究

中国人口众多,粮食安全关系到国计民生,加强粮食产量预测有利于确保粮食安全。根据2001—2015年四川粮食产量的历史数据,运用灰色系统理论,建立基于弱化缓冲算子的GM(1,1)预测模型,通过残差、级比偏差、关联度、后验差检测、模拟数据检查对模型的合理性和精度进行误差检验,并应用模型预测未来3年的粮食产量。研究结果表明,灰色系统理论GM(1,1)适用于粮食产量预测且具有较高的精度。预测了2016、2017、2018年的粮食产量同比增长分别为-2.11%、-0.39%和1.21%,由此得出未来粮食产量将在波动中增长。     

灰色理论在路基沉降预测中的应用及其改进

系统介绍了灰色理论预测模型在路基沉降预测中的应用,并对灰色模型进行了改进,建立了五个灰色理论预测模型,通过模型预测值与实测值比较,得出灰色理论预测模型适合于沉降过程曲线发展缓慢的软土路基沉降预测,而采用灰数等维递补动态预测模型和改进的灰色模型具有更高的预测精度。     

灰色-Gompertz组合模型在软土路基沉降预测中的应用

针对单一灰色预测模型或Gompertz预测模型的局限性和可靠性差的缺陷,基于灰色模型和Gompertz曲线,根据最优加权组合原理,以误差平方和最小为最优组合标准,构建出1种新的软土路基沉降组合预测模型,对某沿海高速公路软土路基的沉降变形进行预测分析。工程实例验证表明,新构建的组合预测模型较单一的灰色预测模型或Gompertz预测模型有效消除了系统误差,提高了拟合精度,避免了单一模型偏大或偏小的预测趋势,具有更强的环境适应性,是路基沉降预测的1种有效分析方法,同时将新模型的预测数值应用于改进施工进度及地基处理方法的后期评价,取得了良好效果。     

改进灰色BP神经网络模型在建筑物沉降监测中的应用

建筑物的变形是由于多种复杂因素的影响,文章针对该影响以及单一预测模型精度不高的问题,建立了基于灰色模型和BP神经网络模型的组合预测模型。并采用复化梯形求积法对灰色模型的背景值改进,构建基于改进的组合预测模型。结合改进的灰色GM(1,1)BP神经网络组合模型对马鞍山市的某建筑物的沉降进行预测。通过对比可以看出,改进的灰色BP神经网络预测精度最高,其拟合程度更加接于实测值,可更好地适用于实际工程的中长期预测。     

一种基于IOWGA算子的沉降组合预测方法及其应用

针对传统加权组合模型赋权过程存在的缺陷,在诱导有序加权平均(IOWA)算子和有序加权几何平均(OWGA)算子概念的基础上,建立了一种基于诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子的沉降组合预测模型。其核心思想是综合利用各种单一模型提供的信息,基于各时刻拟合、预测精度的高低进行有序赋权,避免了单一预测模型有用信息的丢失,减少了随机性,提高了预测准确度。文中就其建模理论和计算流程进行了系统研究,并将其运用于沉降预测中。实例表明,该方法赋权合理,建模简单,能够有效反映变形体的变化规律。