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1.
唐五湘 《北京机械工业学院学报》1995,10(2):51-58
本文提出了一种变系数GM(1,1)模型及其参数估计的方法。该模型不仅具有计算简单的特点,而且扩大了GM(1,1)模型的适应范围。实例表明,该模型具有较高的拟合精度。 相似文献
2.
李希灿 《山东水利专科学校学报》1997,9(4):214-218
顾及时序残差对灰色x^(0)-GM(1,1)模型精度的影响,提出了时序残差εt^(0)-GM(1,1)模型,并利用时序残差εt^(0)-GM(1,1)模型和x^(0)-GM(1,1)模型联合进行精度检测和预测,能较好提高模型精度和预测精度,实例说明是有效的。 相似文献
3.
白云鄂博区大气污染灰色预测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对GM(1,1)模型的研究,探讨了该模型在大气污染预测应用中存在的问题,提出用GM(1,1)模型群作为污染物的灰色区间预测,并将其应用于白云鄂博区大气污染的预测,证明 了此方法应用于白云鄂博区大气污染预测是比较合理的。 相似文献
4.
蒋承仪 《土木与环境工程学报》1996,18(3):116-122
概要地介绍了灰色系统理论的研究对象,引入了GM(1,1)灰色预测模型,并将灰色预测与马尔柯夫预测方法相结合建立了一种对GM(1,1)模型进行了预测物新方法,克服两种预测法的不足,提高了预测精度。最后用一例子说明灰色马尔柯夫预测方法的应用。 相似文献
5.
负荷预测的灰色系统方法 总被引:5,自引:0,他引:5
完善灰色预测模型GM(1,1)的建模机理,使其具有广泛的应用性,否定了灰色预测的传统检验方法后验差检验方法,同时利用数理统计常用的方法对模型进行了比较深入的研究,实例表明改进的GM(1,1)模型具有较高的拟合精度和预测精度。 相似文献
6.
将GM(1,1)模型和线性回归模型组合起来进行变形预测,改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势及灰色GM(1,1)模型中设有线性因素的不足,使组合模型更适用于变形的一般情况。 相似文献
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8.
预应力长期损失的灰色预测 总被引:4,自引:0,他引:4
如何根据一定时间内预应力损失的实测资料确定预应力长期损失是一个重要的课题。本文根据灰色系统理论中的预测模型GM(1,1)和残差GM(1,1)模型,提出了一种新的预测预应力长期损失的方法。实例分析表明,该方法的准确性是令人满意的。 相似文献
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10.
一种时间序列数据预测方法的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
葛淑芳 《抚顺石油学院学报》1996,16(1):55-58
介绍了一种利用时间序列数据进行预测的灰色预测方法,通过实例建立了GM(1,1)修正模型,与传统的预测方法相比,灰色预测方法具有原始数据样本少,无需典型分布,建模过程简单,预测精度较高等特点。 相似文献
11.
径流中长期预报的灰色系统方法研究 总被引:6,自引:1,他引:6
探讨径流中长期预报的灰色系统方法,提出了全因果序列扩维的灰关联模式识别与预测方法,灰参数线性模型的预测方法以及GMR(1,1)模型,分别用于年月径流预测和灾变预测,通过海河流域潘家口水库资料验证,表明计算方法是可行的。 相似文献
12.
桂林市用水量的模拟与预测灰色理论中的GM模型的累加生成数列具有较弱的随机性,模拟和预测效果较好,本文应用改进的GM灰色模型对桂林市“八五”和“九五”期间用水量进行预测.由于GM(1,1)模型只适用于等速变化数列,对于原始数列非等速变化时,一般来说模拟... 相似文献
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探讨径流中长期预报的灰色系统方法,提出了全因果序列扩维的灰关联模式识别与预测方法、灰参数线性模型的预测方法以及GMR(1.1)模型.分别用于年月径流预测和灾变预测.通过海河流域潘家口水库资料验证,表明计算方法是可行的. 相似文献
15.
探讨在市场营销管理中运用灰色系统作市场分析与预测,具体介绍了GM(1,1),新陈代谢、灰Verhulst等模型,并举聘实例说明在小样本情况下灰色系统预测结果明显优于传统方法。 相似文献
16.
灰色预测在安全生产中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对矿井的百万吨死亡率进行了预测,并通过残差修正提高了预测的精度。结果表明,该法具有较高的准确性。 相似文献
17.
在研究新息GM(1,1)模型传统算法的基础上,提出了灰色新息GM(1,1)模型的一种新算法-递推算法。 相似文献
18.
探讨在市场营销管理中运用灰色系统理论作市场分析与预测,具体介绍了GM(1,1)、新陈代谢、灰Verhulst等模型,并举出一实例说明在小样本情况下灰色系统预测结果明显优于传统方法。 相似文献
19.
对灰色模型GM(1,1)的缺陷进行了分析,引入新的预测模GM(2),并将两种模型进行比较,对于变化幅度较大的序列,GM(2)优于GM(1,1)这为实际应用用提供了一种有效的预测方法。 相似文献
20.
利用灰色系统中的GM(2,1)模型,成功地解决了油田中数据少但又不稳变化的预测问题,而且该方法过程简单,计算量少,计算结果令人满意。 相似文献