改进GM（1，1）残差修正模型在光伏发电量短期预测中的应用

采用改进的GM（1,1）残差修正模型建立光伏发电量预测模型,从理论发电量和实际发电量两方面对5．6kW太阳能光伏发电系统的发电量进行预测．通过对比GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型的预测结果,证明采用改进的GM（1,1）残差修正模型预测短期太阳能光伏发电量能够取得更好的预测效果．     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

基于GM（1，1）-Markov模型的我国人口城市化水平预测

结合灰色GM（1,1）模型和马尔可夫链理论的优点,建立耦合的GM（1,1）-Markov预测模型。实例预测2009年-2015年我国人口城市化水平,其结果证明GM（1,1）-Markov模型预测精度较高,具有较强的科学性和实用性。     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM（1,1）模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析．工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷栽的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度．同时新信息GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型比老信息GM（1,1）模型预测的结果更精确．     

一种新的改进GM（1,1）模型及其应用

通过对传统GM（1,1）模型的分析,针对影响预测精度的因素之一提出了一种改进的GM（1,1）模型,并将该新模型用于预测2010到2015年的道路乘客交通量.最后,通过试验结果可知新模型比传统GM（1,1）模型预测结果在预测精度上有了很大的提高,表明了该方法的有效性.     

GM（1，1）模型在道路交通事故预测中的应用

保证交通安全是交通管理者的首要目标,为了掌握交通事故的发展规律,及时采取有效的事故预防措施,对交通事故进行预测是一个非常重要的问题。在分析道路交通事故灰色性的基础上,运用灰色系统理论,构建道路交通事故GM（1,1）预测模型,以福建省道路交通事故统计数据为例,给出GM（1,1）模型的应用实例,预测结果与实际值的平均相对误差为1．54％,可见GM（1,1）模型的预测结果是可信的。     

改进的GM（1,1）灰色模型在大坝沉降预测中的应用

针对传统GM（1,1）模型的不足,分别从提高原始序列的光滑度、优化背景值、优化时间响应函数三个方面对其进行了改进,对模型进行后验差检验进行模型精度检验,并建立了一种新的GM（1,1）模型,将改进了的模型应用于大坝沉降预测中,结果显示,新的GM（1,1）模型拟合预测精度明显高于传统模型.     

混凝土受压过程中声发射数的灰色模型研究

针对在混凝土单轴受压破坏全过程的声发射试验中,采用传统GM（1,1）灰色模型多步预测分析所得预测值普遍较实测值偏大、预测精度偏低的问题,通过引进预测值折减系数,重点探讨了折减系数的特点。结果表明,折减系数在预测曲线起点处基本为一常数,在终点处基本与已知数据百分数呈线性关系。基于上述特点通过插值求其折减系数来合理修正传统的灰色模型,建立起折减修正GM（1,1）灰色模型。通过该修正GM（1,1）灰色模型对室内声发射试验建立的预测模型,其精度较传统GM（1,1）灰色模型有较大提高。     

灰色预测GM（1,1）模型的Matlab实现

介绍了GM（1,1）模型的基本原理和建模步骤,利用Matlab实现了程序化、智能化的灰色预测GM（1,1）模型。通过实例验证了其能够快速、精确地进行计算,可以帮助工程人员对所得数据进行准确性分析和预测。     

基于自适应精英蚁群算法的GM（1,1）预测模型

在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b两参数对模型的预测精度有直接影响。在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种信息素浓度自适应调整的精英ACO算法与GM（1,1）融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用了改进的ACO算法来求解模型的最优参数。试验结果表明：与传统的GM(1,1)模型相比,改进的ACO算法与GM（1,1）融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型具有优越性,是提升模型精度一种新思路。同时也说明了运用自适应精英策略改进蚁群算法提升算法全局寻优能力是合理的科学的。     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型。本文首先利用ARIMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM（1,1）模型拟合和预测效果好于GM（1,1）模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM（1,1）模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型。预测结果表明：组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势。     

大冶铁矿滑坡预测模型研究

在深入研究滑坡变形特征的基础上,以大冶铁矿东露天采场狮子山北帮滑坡位移监测数据为依据,采用灰色理论,将滑坡的预测模型与滑坡运动特征相结合,推导出传统GM（1,1）模型和优化的GM（1,1）模型,通过验算比较,优化的GM（1,1）模型预测曲线与实测曲线的拐点及发展趋势高度吻合,模拟精度高,预测值可信度大,对临滑滑坡也有一定的预警意义．优化的GM（1,1）模型可以用于中长期预测模型．     

灰色预测模型在高速公路车流预测中的应用

介绍了灰色预测理论的GM（1,1）模型并将它运用到高速公路车流量预测中.利用巴特沃斯低通滤波器改进了GM（1,1）模型的误差修正方法,使得误差修正方法更准确、算法性能更稳定.整个预测系统满足了工程应用要求,具有一定的实际意义和参考价值.     

人工冻土单轴抗压强度灰色理论预测

人工冻土的物理力学指标是冻结法凿井中冻结壁设计参数和开挖的依据,为提高人工冻土单轴抗压强度预测的精确度与稳定性,利用灰色理论处理小样本数据的独特优势,结合影响人工冻土单轴抗压强度因素,提出了人工冻土单轴抗压强度的预测方法。针对传统的GM（1,1）模型预测产生的较大误差的缺点,增加了原始序列的光滑度,并优化了时间响应函数,建立了改进的GM（1,1）模型。结果表明,利用改进的GM（1,1）模型的预测精度优于传统模型。该模型为人工冻土单轴抗压强度的预测提供了一种新方法。     

基于GM(1,1)模型的用电量灰预测方法

根据社会存在用电量不确定因素较多,变化趋势较为明显的特点,基于灰系统理论建立灰模型（GreyModel,GM）对用电量进行灰预测;用新信息替代旧信息构造了新息GM（1,1）模型,并及时反映目标值的时变特性,更好地考虑实际数据的影响。算例表明：模型的置信度达到99.15%,而误差仅为2.96%,说明用GM（1,1）模型进行用电量预测是有效的。     

灰色拓扑模型在短期股票预测中的应用

股票价格走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题,灰色理论主张用单因素GM（1,1）模型进行灰色预测,然而GM（1,1）模型形状简单不能够反映不规则的任一波形,故原始数据频频波动时,通常采用拓扑预测。本文采用改进的灰色拓扑方法研究了股票价格走势预测模型,并通过实证研究说明了该模型具有预报应用价值。     

灰色预测模型在年用水量预测中的应用

城市年用水量为城市建设规划以及供水管网改扩建提供依据,我国城市年用水量序列特点是记录时间短,记录数据少,针对我国城市年用水量数据序列的这种特点对其进行分析研究,利用灰色系统理论,建立预测年用水量GM（1,1）模型,并以大连开发区年用水量数据为原始数据进行了实际预测,通过后验差检验证明GM（1,1）模型为一种行之有效的预测年用水量的模型。     

GM(1,1)模型的改进及其在火灾致死人数预测中的应用

为了弥补传统GM(1,1)模型在波动数据序列预测中误差较大的缺陷,采用一阶差分方法对初始数据序列进行改进,构建了一阶差分GM(1,1)模型。分别应用传统GM(1,1)模型和一阶差分GM(1,1)模型对2009—2016年火灾致死人数进行预测分析。结果显示,一阶差分GM(1,1)模型的预测精度高于传统GM(1,1)模型。     

我国普通高等学校生源规模预测及高职院校发展趋势分析

利用灰色预测模型（GM（1,1）模型）预测了中国未来十年普通高等学校生源规模,通过关联度检验和残差、后验差检验证明了GM（1,1）模型的有效性,结果显示未来十年生源规模下降迅速,十年后较现在下降近9％,给普通高校尤其是高职院校的发展提出了严峻的挑战,给出了一些高职院校发展的对策建议。