基于灰色理论的地下水水质预测

针对地下水水质难以预测的问题,运用灰色理论对地下水水质进行预测,并用Matlab语言编制了程序,通过对实例的计算,得到的预测值与实际值的对比,证明了该方法的可行性。同时评价了GM(1,1)模型与等维灰数递补模型对于非单调变化的地下水水质的预测精度。预测结果表明:在地下水水质非单调变化情况情况下,等维灰数递补模型的预测精度要优于常规灰色模型GM(1,1)。     

两种改进的电力负荷灰色预测模型的应用

以本地区某县级电网的用电负荷的预测为例,对比分析了GM-Malkov模型和改进的等维递补灰色模型两种模型的预测结果和单纯的灰色GM(1,1)模型的预测结果。预测结果表明,灰色-Malkov链改进方法及中等维数的等维递补灰色预测模型的预测精度较之单纯的GM模型都有较大提高。     

基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM（1,1）模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.     

灰色预测GM(1,1)模型的研究与应用

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.本文通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.     

改进GM(1,1)模型在城市流动人口预测中的应用

利用泰州市2003-2009年流动人口数据,建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型对流动人口数量进行预测.并用多种方法检验了三种模型的拟合效果.结果表明三种模型均能合理地对流动人口数量变化进行预测,但残差GM(1,1)模型和动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于一般的GM(1,1)模型.     

基于改进灰色模型的能源消费预测研究

为提高灰色模型的预测精度,在一次累加生成序列呈指数增长趋势的前提下,利用预估-校正技术对灰色模型的背景值进行了改进.数值实验表明,改进模型有效地改善了模型的预测精度,并拓展了模型的适用范围.最后,结合等维递补技术,利用提出的改进模型,对到2015年中国能源消费需求进行了预测.预测结果表明,到2010年和2015年,中国能源需求总量将高达31.9和36.3亿吨标准煤,这将为中国能源供应安全带来巨大挑战.     

运用等维灰数递补动态模型对我国蝶泳纪录跟踪预测的研究

本文运用灰色系统理论中的等维灰数递补动态模型方法建立了我国蝶泳纪录的预测模型,并进行了后验差检验,结果表明预测模型精度较高。同时,运用该模型对2002年的我国蝶泳纪录的发展趋势进行了预测。     

改进的灰色模型在城市工业需水量预测中的应用

目的 为进一步提高城市工业需水量预测的应用水平.方法 综合分析灰色GM(1,1)模型在需水预测应用中存在的问题,结合残差修正以及等维递补的原理,建立了改进的灰色模型以对城市工业需水量进行预测.结果 基于两种不同的灰色模型,得出了宝鸡市城市工业需水量的两组不同的预测值,并对该预测结果进行了精度检验与对比分析.结论 建立改进的灰色模型通用性较好,在数据变化较大的情况下使用,仍具有较好的预测精度,取得了较为满意的预测结果,有益于区域水资源综合规划以及中长期供水计划的制定.     

灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。     

等维灰数递补动态预测

本文提出一种等维灰数递补动态预测技术。通过对所获信息的不断有效利用,将灰色动态GM(1,1)模型中灰参数逐次加以修正,使模型不断得到改进,从而提高了预测精度。应用实例表明,用本预测技术可取得较满意的结果。     

GM(1,1)模型的性质及改进

在对GM(1,1)模型进行分析的基础上,经过理论推导,得出了初始数对预测没有影响的结论,对GM(1,1)模型进行改进,给出了GM(1,1)模型Ⅰ。当向原始序列添加相同的数字时,预测值将更改,由此提出了GM(1,1)模型Ⅱ,利用粒子群算法,得到最佳的增加量。仿真结果表明,GM(1,1)模型Ⅰ和模型Ⅱ具有较高的精度。     

基于自适应粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用

将自适应粒子群算法优化GM(1,1)模型的参数用于武汉市电力负荷预测,与普通GM(1,1)及标准粒子群优化的GM(1,1)模型的预测结果比较,发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型具有更理想的预测结果。     

路面使用性能预测与统计分析

提出用重构背景值的GM(1，1)模型对路面使用性能试验数据进行预测，新的背景值计算公式的显著特点是使GM(1，1)模型具有对建模结果进行优化的能力，能获得最佳的拟合和预测精度。将获得的预测序列进行统计分析，为路面性能预测评价提供参考依据。实例计算结果说明，将重构背景值的GM(1，1)模型用于路面使用性能试验数据预测有很高的精度，为有效缩短试验时间提供了一个值得探讨的方法。同时从统计分析中可知，对数正态分布模型更适合于弯沉指标。     

地空导弹武器系统维修费用灰色预测模型

维修费用的预测是武器装备全寿命周期费用管理的重要部分。针对地空导弹维修费用数据量有限规律性不同的特点,选用灰色理论进行维修保障费用预测:首先,简要分析了GM(1,1)模型,讨论了维修费用数据的处理;然后,以某新型地空导弹武器系统为例,具体探讨了灰色预测模型的应用,并对比分析了老信息灰色预测、新信息灰色预测和新陈代谢预测模型的精度;由实例分析可知,新陈代谢预测模型的精度更高、计算量更小。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１,１）模型的方法,弥补了等时距ＧＭ（１,１）模型的不足．通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义．