基于背景值改进的GM(1,1)预测模型的研究及其应用

从GM（1，1）预测模型的建模机制出发，分析出GM（1，1）背景值对预测模型的精度有着重要的作用，提出了利用线性函数插值和高斯公式来构造模型中的背景值，利用新的背景值计算公式能够有效的提高模型的预测精度。最后用本文提出的方法对我国人均发电量建立了灰色模型，结果表明了本文提出方法的有效性。     

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。     

以ｘ（１）（ｎ）为初始条件的无偏ＧＭ（１，１）模型

根据灰色系统理论的新信息优先原理,在建模过程中赋予新信息较大的权重可以显著提高灰色建模的功效.将无偏GM（1,1）模型的初始条件由x^（1）（1）改为x^（1）（n）,对原模型进行改进,从而提高了所建模型的模拟预测精度.通过实例验证了所建模型的实用性和可靠性.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的建筑物沉降预测的研究

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义。针对传统灰色GM（1,1）模型存在的模型精度不高的问题,提出了灰色残差GM（1,1）模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析。通过与原始模型的对比分析可以发现,灰色残差模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值。     

灰色系统理论招生预测中的应用

文中应用灰色系统理论的GM（1,1）模型对招生人数进行了预测。算例表明,GM（1,1）预测方法精确性好,实用性强。     

改进GM(1,1)模型在特装修理费用预测中的应用

基于灰色系统GM（1，1）模型理论，用改进后的预测模型预测海军舰船特装修理费用，可充分开发并利用少量数据中的显信息和隐信息，避免复杂的相关关系，克服了原始数据的离散性，得到高精度的预测结果，以某型舰船特装修理费用为例，建立了预测模型，并进行了中短期预测，结果表明，其精度优于传统模型。     

基于改进GM(1,1)模型的天津市电力消费预测研究

基于灰色GM(1,1)预测模型,选取天津市2000—2012年每年的电力消费数据,建立改进的GM(1,1)模型对天津市电力消费水平进行中短期预测。研究表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,适合进行中短期预测;同时,十二五规划期间天津市电力消费水平依旧保持较高的增长速度,到2015年天津市电力消费量将达到1 087.31亿千瓦时,对此提出了天津市十二五期间电力发展的政策建议。     

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。     

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.     

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。     

多变量灰色数列预测模型在非典研究中的应用

在传染病传播过程中,对病人数的预测一直是一个重要课题.研究了利用灰度模型中的灰度理论建立起GM(1,3)模型,并采用GM(1,1)模型修正残差,得到确认病人数的预测模型,再采用人工神经网络对所得数据进行校正,进一步提高了预测精度.将MATLAB编程计算得到的预测结果,与真实数据比较,可以知道该预测模型比传统预测模型具有更高的精度.     

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．     

预测酸雨频率的双残差GM(1,1)模型及其应用实例

目前预测酸雨频率多采用传统的残差GM(1,1)模型 .本文结合最新修正的GM(1,1)模型及二级残差的概念 ,提出一种新的酸雨频率预测模型———双残差GM(1,1)模型 ,并利用该模型对青岛市酸雨频率进行模拟和预测 ,结果表明所建模型较之于传统模型有更高的模拟和预测精度 .     

基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型的算法实现与应用

介绍了GM(1,1)模型的基本原理、建立方法和特点,然后提出了一种基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型和它的算法实现,最后用一个例子说明了该模型确实能大大地减少误差,提高拟合效果。     

灰色马尔柯夫预测模型

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。     

负荷预测的灰色系统方法

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。     

建筑物沉降的灰色系统预测

在建筑物沉降过程中,各监测点相互影响、相互制约,应用灰色系统理论建立了建筑物沉降变形的系统预测GM(1,N)模型.通过工程实例,证明GM(1,N)模型与GM(1,1)模型相比有较好的拟合精度和预测可靠度,对沉降预测有很大参考价值.