区域粮食生产灰色关联分析

采用灰色系统理论,对影响河南省粮食产量的诸因素进行动态灰色关联分析,运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上,进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了河南粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据.     

中国城镇居民人均可支配收入结构的灰色关联分析与预测

通过灰色关联度的方法计算结果显示:中国城镇居民可支配收入结构不合理和发展不平衡现象较为严重,工薪收入和转移性收入是影响城镇居民收入的主要因素,并且其重要程度有进一步增强的趋势,其他来源的收入对居民收入增长有明显的抑制作用.最后,通过建立GM(1,1)模型和GM(1,1)残差模型对中国城镇居民未来五年的人均可支配收入及其构成进行了预测,并对预测结果进行了灰色关联分析.     

上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测

为给上海市降低碳排放量提供有益参考,同时给中国城市低碳发展作示范,通过灰色关联分析法研究了上海市2000—2011年碳排放量与经济增长水平、人口规模、产业结构、能源结构、能源强度的关联度,并详细分析了各影响因素对上海市碳排放量的影响.同时运用基于正弦函数变换的GM(1,1)模型对上海市碳排放量进行了预测,预测结果表明了上海市加大节能减排力度的紧迫性.最后,针对研究结果,结合上海市实际情况,给出了降低上海市碳排放量的具体对策和路径.     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于灰色系统理论的湖南省电力需求分析与预测

在灰色系统理论的基础上,给出了影响电力消费的社会经济因子灰色关联分析,设计GM（1,1）预测模型较好地预测了2003—2015年的湖南省电力需求．结果表明,湖南省电力需求与湖南省城乡居民收入水平有密切关系,为用灰色关联理论方法预测湖南省未来电力的需求提供了可信度．2003—2015年湖南省电力需求预测精度较高,能够反映其实际发展趋势．     

基于灰色系统理论(GST)的贵州省旅游业发展分析与预测研究

基于灰色系统理论的灰关联分析(GRA)与GM(1,1)预测模型对贵州省旅游业发展进行了分析与预测研究。研究结果表明:与贵州旅游业发展相关联的4个内部影响因素由大到小分别为:旅游资源条件、旅游服务设施、旅游基础设施以及旅游接待设施;灰色预测GM(1,1)模型预测则显示贵州省旅游业将保持快速增长。最后针对研究结果提出了相关建议。     

基于灰色理论的上证指数预测研究

本文利用基于模型的灰色波形预测模型,选取2007年8月1日到9月28日的上证指数进行研究,结果表明在相同等高线范围内的预测值与真实值波动趋势基本一致,说明灰色波形预测模型在数量少、波动大的数据未来趋势预测上的优越性。但模型也存在一定的局限性。     

基于灰色系统理论的中国就业结构预测分析

由于就业结构存在定和为1的限制,采用非映射变换方法首先进行降维处理,在此基础上结合灰色GM(1,1)模型对中国就业结构"十二五"期间发展趋势进行预测。结果表明:采用该方法研究中国就业结构预测问题,预测精度较高,且克服了采用传统预测方法进行建模得到的预测结果数据总和通常不为1的缺点;"十二五"期间中国就业结构调整将实现突破,由目前第一产业居主导地位的"一、三、二"格局转变为"三、一、二"格局,第三产业成为未来吸纳就业人员最多的产业。     

基于压缩感知的灰色理论模型及其在航空货运量预测中的应用

重点研究经济突发事件对中国航空货运量的影响,采用压缩感知理论提取经济突发事件对航空货运量的影响,并利用灰色理论拟合航空货运量的总体变化趋势。以2002~2009年中国每月航空货运量的统计数据为基础,通过Matlab的CVX工具箱得到航空货运量基于压缩感知理论的灰色模型。通过对原始数据拟合的结果分析可知,基于压缩感知理论的灰色模型既可以体现中国航空货运量的逐年递增趋势,也可以得到每年的逐月变化趋势,还可以得到经济突发事件对中国航空货运量的影响。给出基于压缩感知的灰色模型的2010年每个月预测值,最大预测误差不超过5.92%,为航空运力市场调控和发展提供理论支持。     

基于GM(1,1)模型和灰色关联度的组合预测新方法

在一般GM(1,1)灰色预测模型的基础上,为了及时补充和利用灰信息,采用等维灰色递补的方法从而得到n-m个单个灰色预测模型进行组合预测建模,然后基于灰色关联度这一相关性指标来确定权重,得出组合预测模型值.最后,通过实例分析和精度检验表明它是一种有效的组合预测方法,且结果比较理想.     

基于灰色关联理论的油轮运价指数波动分析

为及时制订有关油轮运价指数波动的应对策略和规避相关海运风险,运用灰色关联理论对原油海运贸易量、油轮船队规模、原油价格及原油产量与油轮运价指数之间的关联度以及近期波罗的海油轮运价指数和前两个月的布伦特现货原油离岸价格之间的相关性进行研究.结果表明:四者与油轮运价指数之间的关联程度由高到低依次为油轮船队规模、原油海运贸易量、原油产量、原油价格;近期油轮运价指数波动滞后原油价格波动约3周左右.     

基于灰色关联分析的边坡稳定影响因素敏感性评估

基于极限平衡法中应用较为广泛的瑞典圆弧法和毕肖普法基本原理,文章得出4个不同影响因子下的边坡稳定安全系数,进而采用灰色关联度法建立计算模型,运用Matlab程序对边坡稳定性的影响因素进行敏感性分析。结果表明:通过毕肖普法所得的安全系数普遍比瑞典法大;中心角、孔压系数、坡角、坡高的变化对瑞典法影响更大;对于2种方法,中心角的影响程度比孔压系数大,坡角的影响也比坡高敏感。灰色关联度克服了传统回归模型在因素分析时的缺点,能够准确对各影响因子进行敏感性评估,为边坡类工程设计与运行管理提供了依据。     

基于灰色关联法对转炉合金成分优化的研究

钢铁企业提高竞争力的关键是合理配比转炉合金成分。本文首先运用灰色关联法分析了国内低碳钢HRB400B在转炉过程中的各种指标与元素收得率的关联度,明确显示了各个指标对于元素收得率的影响。而后将影响元素收得率的主要合金指标与元素收得率的线性关系进行拟合,得到线性关系式,利用约束条件和Lingo软件得出成本最低情况下的各项重要合金的投入量,以及具体的合金配料方案。     

基于灰色关联分析的爆破效果综合评价

针对传统灰色关联分析模型权重分配和确定存在的不足,提出了灰色关联分析和层次分析相结合的爆破效果评价模型.该模型对加权灰色关联度进行了改进,通过改进的标度矩阵法确定权重的大小,避免了权重赋值的主观性,利用权重的形式体现各评价指标对评价目标的影响程度,同时采用两层灰色关联分析评价模式,并进行了实例分析,结果表明:该模型不仅简化了评价系统,而且评价结果更科学、合理.     

随机变异—优化选择神经网络在铁货运量预测方面的应用

利用最近提出的人工神经网络设计新方法构造了用于时间序列预测的三层网络,并将这一神经网络用于对铁路货运量的变化的预测。通过和其他传统方法所得结果比较,网络的泛化能力明显提高。     

基于灰关联分析的加筋土挡墙频率敏感因子

加筋土挡墙振动频率反映其抗震性能,基于ABAQUS建立了加筋挡土墙频率计算有限元模型,计算5种工况下结构体系的前三阶频率,发现墙后土体弹性模量对结构体系的振动特性影响较明显.引入灰关联分析法,以填土弹性模量、泊松比、重度等5个参数为影响因素,分析其与振动频率之间的关联度,得到加筋挡土墙振动特性敏感因子.通过算例分析得到:加筋挡土墙振动特性对土体的弹性模量变化最敏感,其次为内摩擦角,对填土泊松比、重度、黏聚力敏感度较低;土体弹性模量与振动频率呈线性关系,而内摩擦角与振动频率呈二次函数关系,内摩擦角为32°时频率变化最为敏感;两个敏感因子对三阶振动影响趋势是一致的,即先增加后减小,再增加.泊松比、填土重度、黏聚力对振动频率的影响不规律.     

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.     

基于灰色关联分析的供应商选择方法研究

供应商的选择已经成为企业获得成功的一个关键问题,对其应有科学、合理的选择方法.通过综合分析各影响因素,提出了一套新的供应商评价指标体系,并建立了基于灰色关联分析的选择模型,最后给出实例予以验证.     

基于斜率的灰色关联度在海事研究中的比较分析

比较4种基于斜率的灰色关联度模型,分析其优势与局限.以船舶碰撞事故中人为失误统计数据为例,应用斜率关联度与灰色斜率相似关联度模型进行计算,并将计算结果与邓氏关联度求取的结果进行比对.研究表明,斜率关联度及灰色斜率相似关联度模型不受因素序列值影响,也不受两序列间时序变化的特殊性影响;该两种模型应用于海事研究领域是可行、有效的.     

基于改进灰色模型的建筑能耗预测研究

针对公共建筑逐月能耗呈现周期性震荡的特点,提出一种基于改进灰色模型的建筑能耗预测方法.在传统灰色模型(grey model,GM)的基础上,对建筑能耗的历史数据进行三角变换法处理,较好地解决了震荡序列的模拟和预测;引入弱化缓冲算子改善原始数据序列变化率较大时TGM模型的预测效果.将弱化TGM预测模型应用于各类建筑物的能耗预测,取得较为满意的结果.