基于灰色预测模型的煤层气储层产气量动态变化预测研究

以沁水盆地某研究区的排采资料为基础,围绕煤层气储层产气量动态变化预测技术开展研究.煤层气开采过程是一个非常复杂的系统,其产气量受煤层气储层自身特性和排采制度等多种因素的影响,是各种影响因素综合作用的结果,是开采过程中系统内在变化的反映.可以通过研究煤层气产量的历史数据,挖掘产气量随时间变化的内在规律,并对未来的产气量进行预测.基于煤层气储层产气量的历史数据,通过建立灰色预测模型预测煤层气储层产气量的动态变化,并通过实际产气量数据验证,对于产量波动小、峰值明显、稳产时间长的煤层气储层,灰色预测模型在对产气量进入递减阶段的动态变化进行预测时效果较好.     

基于LabVIEW的振动烈度灰色预测模型

在大型旋转机组运行过程中，机组振动烈度值常常表现为具有趋向性的非平稳时间序列。建立灰色预测模型对烈度值进行预测。方法是用一阶灰色模型(GM(1，1))提取趋势项，然后用线性回归模型(AR模型)对残差进行预测。对于残差预测，采用Marple算法估计AR模型参数，用FPE准则对照模型适用性进行检验。全部程序在LabVIEW平台下并结合VC编程实现。经工业现场数据验证，该预测方法具有较好的预报效果。     

基于指数平滑法的灰色预测模型

光伏发电具有不确定性,在接入电网时会给电力系统的运行带来一定的负面影响,而光伏发电功率预测技术则可以有效地缓解此类随机能源对电力系统的影响。针对光伏电站输出功率的随机波动性和间歇性问题,提出了一种基于指数平滑法的灰色预测模型。分别用改进前和改进后的灰色预测模型对光伏发电功率进行短期预测,并将预测结果进行对比分析,结果表明:改进后的灰色预测模型有更高的预测精度,其预测结果与实际光伏功率值更加接近。     

基于单调衰减序列的灰色预测模型

目前对GM(1,1)模型的研究大多数是对非负递增序列进行建模,对衰减序列的理论研究并不完善.研究非负衰减序列的特征,提出映射变换序列和指数函数变换序列的定义.根据变换序列构建了GM(1,1)模型,并对模型进行模拟和预测,然后还原到原始序列,从而达到对原始序列模拟和预测的目的.映射变换序列模型中用原始序列的最新数据作为映射变换序列模型的初始值,体现了新信息优先原理.实例验证了新模型的有效性和合理性.     

基于灰色波形的疲劳损伤预测模型

通过岸桥起重机前拉杆历时5年实时载荷数据计算得到疲劳损伤理论值,基于灰色波形理论构造疲劳损伤预测模型,计算得到结构疲劳损伤预测值。研究结果表明:该模型能够在少量数据基础上准确地预测结构疲劳损伤量,预测结果随时间变化趋势与理论值一致,相对误差较小。     

基于灰色预测模型的图像边缘检测

简要地介绍了灰色系统理论和灰色预测模型GM(1，1)，并将该模型和图像边缘检测有机地结合在一起，提出了一种新的图像边缘检测算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明，该算法能有效地检测出图像的边缘，尤其在检测细密的条纹方面有明显优势。     

基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型

针对城市污水排放量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入到城市污水排放量的预测中,并建立相应的预测模型.应用实例表明:该模型具有用较短的数据序列建立起预测精度较好的预测模型的优点.基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型应用于城市污水排放量的中长期预测,可为城市环境规划提供决策参考.     

股票价格的灰色预测模型

鉴于股票预期收益是灰色的投资组合问题,分别以股票的收盘价和最高价为主行为和影响因子数据,对GM(1,2)模型进行了改进,并利用此模型给出了求待辨识参数的新方法.通过数值计算实例得到了可接受的预测数据,进而验证了该模型的可行性.     

基于灰色系统的道路交通事故预测模型研究

交通事故预测是交通安全管理工作中的一个关键性问题，为了使道路交通安全工作顺利地进行，必须寻求及时、准确的预测交通事故的方法．在分析了道路交通事故具有灰色性特点的基础上，运用灰色系统理论，建立了一阶单变量的交通事故统计指标灰色预测模型，并给出了具体的应用实例．实践证明，该模型用于交通事故各项统计指标的预测，而且它较传统的预测方法更科学、更合理．     

基于灰色理论的象山县安全事故预测模型研究

针对宁波市象山县的安全事故问题,提出基于灰色理论的预测模型研究。以象山县2008~2015年的安全事故数据为基础,分别对事故发生次数和死亡人数建立了灰色模型,经检测发现预测模型可以相对精确地模拟事故发生次数和死亡人数。借助预测模型对未来两年象山县的安全事故情况进行预测,为相关部门科学决策提供参考。     

基于灰色增量的陕西省人口组合预测模型

利用陕西省人口原始数据资料,建立了陕西省人口数量的灰色增量预测模型,并给出了模型的检验。在此基础上,利用单个灰色增量预测模型建立了陕西省人口数量的组合预测模型。预测结果表明未来4年陕西省人口数有逐年缓慢上升的趋势。     

基于灰色马尔科夫链的用电量预测模型分析及应用研究

准确预测用电量是电力系统运行和规划的基础,是电力企业制定配售计划、经营战略和策略的基础。用电量受到产业结构、经济发展、居民收入水平和国家政策的影响,是一个灰色系统。针对我国供电量进行预测,首先采用灰色模型GM(1,1)进行预测,利用初步预测结果的相对误差构建马尔可夫转移矩阵,对灰色模型得出的预测值进行马尔可夫修正,经实例验证,预测精度可以进一步大幅提高。     

灰色神经网络水质预测模型

依据水质预测的客观要求,结合灰色系统理论与神经网络理论,建立了灰色的神经网络水质预测模型,并在四川沱江的实际应用中提取了较好的结果。     

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。     

灰色预测模型及应用

运用灰色Verhuls预测模型及本溪地区 1 991～ 2 0 0 0年污染物浓度的统计资料 ,对本溪市大气污染物浓度的变化情况做出预测 ,取得了满意的结果 .为控制该地区的环境污染提供了理论依据 .     

灰色预测模型在汇率分析中的应用

首先建立IM(1,1)预测模型,在此基础上再使用马尔科夫预测方法,构造出一种全新的预测方法,应用于汇率的预测与控制中.     

灰色神经网络水质预测模型

依据水质预测的客观要求,结合灰色系统理论与神经网络理论,建立了灰色的神经网络水质预测模型,并在四川沱江的实际应用中取得了较好的结果．     

深基坑变形的灰色预测模型

基坑开挖施工必然会引起基坑的稳定问题,以及支护结构的变形和周围地表的沉降问题．采用灰色系统预测理论建立了深基坑变形的ＧＭ（１,１） 预测模型,以基坑附近地表沉降量为指标,利用某工程实例的实际观测资料对基坑以后的变形进行预测,结果与实际值吻合较好,证明了该法的可行性．     

基于合作对策的非等距灰色组合预测模型

对于非等间距的原始数据序列,根据灰色预测模型的建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,利用合作对策方法确定组合预测模型权系数.弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.     

基于灰色预测模型的概率积分法参数确定研究

运用灰色预测模型可以对矿山开采引起的地表下沉和水平移动的观测数据进行处理与分析,进而确定概率积分法参数.根据潞安矿区司马矿地表移动观测站的实测资料,通过建立灰色预测GM(1,1)模型,利用Matlab对观测数据进行插值处理,获得等间隔数据,求取了概率积分法参数,并进行了相关精度分析.在此基础上,将灰色系统预测方法与曲线拟合方法求取参数的结果进行了对比分析,指出了两种方法存在误差的影响因素.结果表明,运用灰色系统理论求取的概率积分法的参数可靠,体现了动态预测的特点.同时,提出可以通过实施定期等间隔的观测和加大对衰退期的观测次数等措施,提高概率积分法参数的精度.