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针对灰色模型在预测变压器故障时对波动数据序列的预测误差较大的问题,提出了一种灰色GM(1,m)预测模型改进方案:对原始数据序列进行处理,使其具有更好的指数规律,以满足预测模型对光滑性的要求;对处理过的原始数据序列进行灰关联度分析,以得到各变量之间的关系;优化预测模型的背景值并用其建模;采用等维新息模型预测数据。采用改进的灰色GM(1,m)模型预测某变压器油中7种特征气体的体积分数,所得预测数据的平均残差和后验相对误差均小于GM(1,1)模型和传统GM(1,m)的预测结果,表明其具有更好的预测精确度。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(4)
首先介绍灰色GM(1,1)模型,但该模型的预测精度往往受原始序列光滑度的影响,对于不能够满足光滑度的序列,预测精度并不高。提出一种通过变换原始序列来改善光滑度的方法,并将此方法应用于故障预测中,取得了良好的效果。通过用MAT-LAB对实例仿真并进行精度检验说明,提出的方案在故障预测精度上有明显的提高。 相似文献
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RBF网络具有良好的非线性函数逼近能力,且收敛速度快,而灰色GM(,)静态模型对小样本线性数据的预0N测精度高,将两者有机结合起来,提出了一种新的小样本数据预测方法,即灰色RBF(GRBF)静态预测法。同时,为了提高RBF网络的预测精度和运算效率,文中采用ROLS和后向选择法来训练网络。将GRBF静态预测方法应用到小样本时程数据的预测中,实验结果表明,此预测方法快捷简便,精度高,具有良好的实用性。 相似文献
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灰色预测控制已在过程控制中得到了广泛应用,控制器的核心模型是GM(1,1)模型,该模型是有偏差的指数模型.作者导出了GM(1,1)模型的偏差公式,并在此基础上提出了无偏GM(1,1)模型.本文介绍无偏GM(1,1)模型,并用实例显示了无偏GM(1,1)模型的优越性. 相似文献
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振荡型GM(1,1)幂模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现实世界广泛存在的小样本振荡序列建模和预测问题,提出含有系统延迟和时变参数的振荡型GM(1,1)幂模型。给出最小二乘准则下的两级参数包计算公式,在此基础上构建非线性优化模型以寻求最佳幂指数和时间作用参数,以此识别原始数据所蕴含的振荡特征。将该模型应用于应急资源需求预测,并将建模结果与传统GM(1,1)幂模型、ARIMA和EMD-ARIMA方法进行比较,结果表明振荡型GM(1,1)幂模型具有较高的精度。 相似文献
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吴朝阳 《计算技术与自动化》2010,29(3):113-116
当前对灰色预测模型GM(1,1)的优化主要集中在2个方面,1个是建模所用数据维度的选择上,一个集中在白化背景值z(1)(k)的优化上.由于这些工作都只考虑单一因素的影响,因此,GM(1,1)的潜力还没有被充分的挖掘出来.针对以上情况,提出同时考虑2个因素的GM(1,1,μ,ν)模型,并根据股市的特点,提出选择最优解的办法.实例证明该模型比传统的GM(1,1)有更低的预测误差.更重要的是,该模型提出综合考虑2种因素的思想,为更进一步优化GM(1,1)提供新的思路. 相似文献
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王成 《电脑编程技巧与维护》2021,(1):24-27,56
灰色GM(1,N)预测模型在社会、经济、农业、生态等诸多领域应用十分广泛.为推广使用该预测模型,依据邓聚龙教授的灰色理论,使用VC++编程实现GM(1,N)预测模型,实现了多个预测因子和多个关联因子同时进行分析,提高了使用效率,择优选择算法提高了分析精度.使用参考文献中的数据和模拟数据,对系统预测模型正确性和预测精度进... 相似文献
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基于灰色理论GM(1,1)模型,结合Elman神经网络组成灰色神经网络模型。模型的输出误差作为一个新的时间序列,通过Elman神经网络对误差序列进行拟合和预测,更大限度地减小预测误差。GM(1,1)模型所需要的数据少,方法简单;Elman神经网络是动态的神经网络对历史数据具有高度的敏感性。这种灰色理论与动态神经网络的组合模型,比起单个的预测模型提高了预测精度,通过分析和验证表明,该方法实用有效。 相似文献
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基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型 总被引:4,自引:1,他引:4
针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行灰数序列预测的缺陷,通过计算灰数层的面积以及灰数层中位线中点的坐标,在不损失已有灰数信息的前提下,将区间灰数序列转换成实数序列,然后建立一种基于区间灰数的新灰色预测模型.算例仿真验证了所提出模型的有效性及实用性. 相似文献
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灰色GM(1,1)模型的初始条件对其精度有着重要的影响,为了提高模型的精度,提出一种初始条件的优化方法.首先,综合考虑1-AGO序列中各分量的作用,取所有分量的加权平均作为初始条件,权重由各分量的大小决定;然后,基于时间权重序列,对模拟序列与原始序列的误差平方和进行加权;最后,求解最优问题,确定时间参数,从而建立优化模型.算例表明,所提出的优化模型具有可行性,可以有效地提高模型的精度. 相似文献
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在灰色系统理论研究领域,较少见到以直觉模糊数为建模对象的预测模型的研究。鉴于此,运用直觉模糊数的记分函数和犹豫度构建直觉模糊数序列GM(1,1)预测模型,得出直觉模糊数的隶属度和非隶属度,从而实现了直觉模糊数的预测。通过算例分析表明了所提出方法的合理性和可行性,且直觉模糊数预测模型能够丰富灰色系统理论体系,扩展灰色预测模型的应用范围。 相似文献
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针对传统Verhulst模型的建模对象仅局限于实数序列这一缺陷,对Verhulst模型进行了拓展.首先,对“灰度不减”公理进行延伸,得到了“信息域不减”的推论;然后,构建核序列的Verhulst模型,并以信息域不减推论为依据、以核为中心推导区间灰数上(下)界的时间响应式;最后,通过实例演示了模型的计算步骤.所进行的研究对于丰富和完善灰色预测模型理论体系、拓展灰色预测模型的应用范围具有积极意义. 相似文献
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为了对巡航导弹的距离进行预测,建立了GM(1,1)模型,详细介绍了建模和计算预测值的过程.采用"等维灰数递补动态预测"的预测方法,对预测模型的可行性进行了分析,提出了对巡航导弹预测建模的原则,并进行了示例分析,用预测值和实际值进行了误差检验,并对模型精度进行了分析.建模和计算结果表明,该模型和方法对巡航导弹的距离进行预测,计算精度高且运算速度快. 相似文献