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。     

基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测

道路交通事故死亡率是反映道路交通安全的重要指标,为了对其进行准确预测,将灰色系统理论与马尔科夫链结合起来,构建了灰色马尔科夫预测模型,并将该模型与GM（1,1）模型进行比较分析.结果表明,灰色马尔科夫链模型能更好地预测道路交通事故死亡率.     

基于GM(1,1)的道路交通事故预测

灰色预测法是将随机的原始数据序列用数据生成的方法生成规律性较强的新数列,以生成的新数列建立数学模型,GM(1,1)是一种典型的灰色模型.论文介绍数列灰色预测方法,通过道路交通事故预测实例,论述了GM(1,1)的建模过程,并对模型进行了检验.结果证明:针对我国道路交通事故典型灰色特征,用灰色理论进行预测研究是一种可行的方法,短期预测有较高的精度.     

灰色模型GM（1，1）在益阳市耕地预测中的应用

以湖南省益阳市2000～2006年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM（1,1）模型,探讨了耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考．结果表明,GM（1,1）模型对益阳市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势．因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务．     

灰色GM(1，1)模型在电力系统负荷预测中的应用

研究了灰色 GM(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论：灰色 GM(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性．     

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．     

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．     

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。     

非等间距新息GM（1，1）模型及其应用

针对非等间距GM（1,1）模型建模精度低、适应性不强等问题,应用新信息优化原理及灰色系统建模方法,采用原始数据序列的第n个分量作为灰色微分方程的初始条件,提出了非等间距新息GM（1,1）模型.基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,对非等间距新息GM（1,1）模型的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,重构非等间距新息GM（1,1）模型的背景值,并给出了背景值构造公式.该背景值不仅适用于等间距新息建模型,也适合于非等间距新息建模型,具有精度高、适应性强等特点.实例表明,所建模型具有良好的实用性和可靠性.     

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。     

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.     

系统灰理论在交通量预测中的应用

系统灰预测是灰色理论的一个重要部分.使用GM(1,N)在某些适合的系统中对其中一个或几个变量进行预测,所得结果的精度和可以外推的预测范围都明显优于普通的GM(1,1)模型.在交通运输系统中,交通量、行程时间和交通密度是交通系统中的三种行为变量.本文对交通系统建立灰色系统模型,使用GM(1,N)和GM(1,1)嵌套解法求解,对其中交通量进行预测,预测结果较好.     

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。     

灰色预测模型在高层建筑物 沉降预测中的应用研究

详细讨论了一阶一元灰色预测模型GM(1,1)的基本内容及建模过程,并成功地将GM(1,1) 模型应用于高层建筑物沉降监测的预测预报,相应地编写了基于MATLAB的灰色系统沉降预测程序, 便于实际应用。实践证明,灰色预测模型GM(1,1)在沉降预测中具有较高的应用价值。     

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。     

我国交通事故死亡人数的组合测度及关联性分析

为了提高对交通事故的预测精度,在4种单项方法(多元线性回归、Brown指数平滑法、Holt指数平滑法、GM(1,n))的基础上,构建了基于Theil不等系数的IOWHA算子的最优组合预测模型.对我国1997—2016年的交通事故死亡人数进行预测的结果表明,本文提出的组合预测模型优于各单项方法,是一种优性组合预测模型.采用VAR模型分别对等级公路里程、国民总收入、机动车驾驶员人数与交通事故死亡人数间的关系进行脉冲响应研究表明,国民总收入对交通事故死亡人数具有抑制作用,而等级公路里程与机动车驾驶     

基于灰色系统的机床热误差建模研究

针对机床加工过程中的热变形误差受多因素影响,变化趋势复杂,难以用常规预测方法进行有效预测的问题,该文提出了一种新的基于改进灰色系统的智能预测模型。该模型利用函数变换法改善灰色系统数据序列的光滑度,采用等维新陈代谢法克服了传统的灰色预测模型的不足,所建模型具备了输入数据动态更新的能力,预测更趋于合理。将该模型应用于工厂现场的一台数控车削加工中心进行热误差趋势的预测,从而实现热误差的补偿研究。研究表明,该模型的预测性能优于全数据GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型,是运用灰色系统理论进行机床热误差补偿建模最理想的模型,具有优异的补偿功能,能够有效的提高机床加工精度。     

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.