灰色预测GM（1,1）模型的Matlab实现

介绍了GM（1,1）模型的基本原理和建模步骤,利用Matlab实现了程序化、智能化的灰色预测GM（1,1）模型。通过实例验证了其能够快速、精确地进行计算,可以帮助工程人员对所得数据进行准确性分析和预测。     

基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测

运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.     

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.     

混凝土中氯离子浓度的灰色GM（1,1）模型分析

在海洋环境下,氯离子侵入混凝土的机制复杂且难以确定.研究氯离子浓度沿混凝土深度的变化规律对正确评估钢筋混凝土的耐久性具有重要意义.笔者结合工程实例,应用灰色GM（1,1）模型对氯离子浓度沿混凝土深度的变化进行模拟和预测,结果表明：①采用GM（1,1）模型模拟的平均相对误差的精度高达6%,明显高于本文中其他模型;②在只有浅层氯离子浓度数据的情况下,可以预测较深处的氯离子浓度值,预测精度随距离的增长而降低.     

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GM(1,1)在变形监测中的应用研究

根据灰色模型的建立和检验理论,以南沙滨海花园水晶湾商业街工程为例,进行灰色系统理论建模,通过实测沉降数据对比和验证,其精度与实测相近,预测了建筑物变形趋势。     

基于优化的灰色GM模型的滑坡预测

滑坡发生的时间预报是目前滑坡预报的关键方向之一,而滑坡预测模型的建立是滑坡时间预测的核心．由于滑坡的模糊性和灰色不确定性特点,采用灰色预测模型适用有效．本文在灰色系统理论的基础上,研究了灰色GM（1,1）的建模和精度检验过程,根据残差对模型进行了高阶优化．同时结合工程实例,选择了有效合理的监测数据,进行了滑坡临滑预报模型的研究,并将传统GM模型与优化GM模型的精度进行了对比,结果显示优化的GM模型预测精度大大提高．在灰色优化的GM（1,1）模型研究基础上,对临滑时间进行了预报,结果显示预测时间较早,可以起到提前预报作用．根据预测模型分析,提出了一些有益结论,供今后滑坡预报工作的参考．     

基于GM(1,1)模型的天长市需水量预测

用GM(1,1)模型对天长市2010,2015,2020年的需水量进行了预测,预测结果分别为1934.4,2537.6,3075.7万m3.对预测结果的精度校验表明,模型的预测精度等级为一级,模型可靠、合理.     

灰色预测的GM（1．1）模型

本文对灰色预测中的最常用最有效的GM（1．1）模型进行全面阐述,并给出了改进的GM（1．1）模型,使之拓宽应用范围,并在实际预测中取得较好效果。     

基于灰色理论的事故伤亡预测分析

利用灰色系统预测理论,根据某化工企业的职工伤亡事故统计数据建立了动态的GM（1,1）模型。对2011年和2012年的千人负伤率进行灰色预测,并对预测精度进行了验证。结果表明拟合程度较高,对企业的安全生产具有一定的指导意义。     

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.     

GM(1,1)模型在预测工程价格指数中的应用

简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的适用条件、构造步骤及检验方法,建立了黑龙江省工程价格指数预测的GM(1,1)模型,经检验该模型的预测、模拟精度等级属于1级,预测结果可靠,能够准确预测工程价格指数,可为工程管理各方进行造价管理提供有益参考.     

GM（1，1）模型在广西糖产量预测中的应用

在分析广西糖业发展的基础上,以实际数据为基础,建立了广西糖产量灰色预测模型,并将模型应用于广西未来糖产量的预测,认为该模型可用于对广西区糖产量进行预测.该模型误差较小,对决策有一定的参考价值.     

基于灰色GM（1,1）模型的安徽省GDP总量预测

建立了不同维数的灰色GM(1,1)模型和充分利用新信息的灰色模型的改进版——新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型.应用该模型预测出2015年安徽省GDP首次达到2万亿元.     

GM(1,1)模型预测公式的缺陷及改进

分析了GM(1．1)模型的构造原理．指出GM(1，1)预测公式系数的选取存在缺陷。基于残差和为零准则，就预测公式系数的选取问题提出新的计算方法。进而按理想状态时的绝对误差对新方法做了进一步拓展，并给出计算方法。计算实例表明，新方法具有满意的拟合效果，从而为提高建模精度提供了一个新途径。     

灰色GM(1,1)模型在湖北GDP预测中的应用

通过灰色系统理论,运用GM(1,1)模型对国内生产总值进行预测的方法进行了探析,包括对离散函数光滑性判断、模型的建立、模型群中不同维GM(1,1)模型的选优及如何进行中远期预测。     

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。