水文序列的灰色分析

文章通过利用灰色理论预测柳河水系的干旱年,阐述了灰色理论预测随机水文要素的基本方法。并对预报模型进行了精度检验,预报出2006年为极干旱年。     

基于灾变预测在黑河站洪峰长期预报中的应用

介绍灰色系统理论及其建模原理,利用黑龙江黑河水位站珊溪水库雨量站60 a的实测洪峰水位资料建立灰色预测GM（1,1）模型,对干洪灾进行预测,经残差、关联度检验等分析,模型精度较高,并对实测资料进行检验,效果较理想。为黑河站长期预报、当地政府防洪减灾提供必要的预测信息。     

灰色系统GM(1,1)模型在尼尔基水库年来水量预测中的应用

文中介绍了灰色系统理论、建模原理及其检验方法,以及利用尼尔基水库20年的年来水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水库年来水量进行预测.经残差、关联度等检验分析,并对实测资料进行检验,模型精度较高,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基水库径流中长期预报,为水库发电、供水提供必要的预测信息.     

闸下淤积过程灰色预警分析探讨

本文强调了物理规律是预测控制的基础，预报模型的选择应与物理现象相符。文中针对闸下淤积的特点，应用灰色系统理论对闸下淤积过程进行了预测探讨，通过实例说明灰色Verhulst模型较GM(1，1)模型更适合于闸下淤积过程的预警分析，进一步表明检验模型的基础应当是物理规律，而不单纯是数据的拟合精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的农业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(阿克苏地区1995~2005年农业用水资料)建立灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达98.31%。用所建立的模型对阿克苏地区2006~2010年农业用水量进行外推预测,结果表明:该灰色模型用于农业用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

长江上游寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站，由该站水文资料分析可知，从20世纪70年代开始，由于年降水量的减少和气温的下降，年最高水位也呈逐渐下降的趋势。以1940～2004年寸滩站年最高水位序列为研究对象，将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，建立了灰色马尔科夫预测模型。从预测结果看出，所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势，而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后，模型预测精度提高，计算值与实际值吻合良好。将该模型用于其他站年最高水位的预测分析表明，模型精度能满足年最高水位预报要求。说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中。     

基于灰色GM(1，1)模型的农田灌溉需水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(长治市1997~2004年灌溉用水资料)建立了灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行了精度检验,其模型的拟合精度达95.3%。用所建立的模型对长治市2005~2012年农灌需水量进行了外推预测。预测结果表明,该灰色模型用于农灌需水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

基于GM(1,1)的河南省需水量预测研究

本文重点介绍了灰色理论及其建模原理,对年度用水量进行深入挖掘,依据河南省2000-2009年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到93.27%,并用该模型对需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为河南水资源规划与管理提供必要的参考。     

预测农业用水量的灰色模型

按照灰色理论和参数辨识方式,建立了一个预测农业用水量的灰色模型GM(1,1),运用残差检验与后验差检验两种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达99%.用所建立的模型预测某灌区2004～2008年农业用水量,结果与当地实际情况比较吻合.该灰色模型的通用性好,所需数据少,计算量适中.     

基于R/S与灰色组合模型的窟野河径流预测

为提高灰色预测模型在径流预报中的可靠性,且R/S分析法能提供有效的非线性科学预测,将R/S分析与灰色理论相结合,提出了R/S灰色预测组合模型以预报河川径流量。依据温家川站和王道恒塔站实测径流资料,首先对径流序列进行R/S分析,确定序列的Hurst指数H以及循环周期T;然后在T内运用灰色理论对径流序列进行预测。结果表明:R/S灰色预测结果的精度均在80%以上,结果有效可行,可有效用于河川径流预测。     

灰色系统理论在长期洪水预报中的应用

灰色系统Gm(1.1)模型是一种动态的数学模型。从理论上讲,它可以预测未来任意时刻的反映系统特征的量,但由于客观世界的不断发展变化,一些影响特征的因素不断进入系统,因此该模型有预测意义的数据只是在现在时刻之后的1～2个数据。应用灰色系统Gm(1.1)模型进行长期洪水预报,经过检验预报精度在95%以上。     

灰色GM(1,1)模型在干旱预测中的应用

灰色系统理论及其建模原理,利用蚌埠市气象站27a的实测降水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对干旱灾害进行预测,经残差与后验差检验分析,模型精度较高,平均达99.37%,使用实测资料检验,效果较理想,为蚌埠市抗旱及供水提供必要的预测信息。     

基于改进灰色-周期外延模型的中长期水文预报

通过分析灰色系统理论和周期分析方法在水文预报中的各自特点,建立了灰色-周期外延组合预报模型。针对模型预报误差,采用AR(p)模型对误差序列进行拟合和预测,并据此对原模型预测值进行校正。将改进后的模型应用于中长期径流预报实例计算中,结果表明,改进后的模型更好地利用了实测系列的信息,具有更高的预报精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的城市需水量预测研究

介绍灰色理论建模原理以及参数辨识方法,从年度用水量本身挖掘有用的信息,依据长治市1996年~2004年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到96.4%,并用该模型对城市需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于城市需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为长治市水资源规划与管理提供必要的参考。     

基于马尔可夫链校正GM-BP模型的径流预测

为进一步提高中长期径流预报精度,以兰西水文站1959-2014年径流深数据为例,分别利用灰色模型和BP神经网络模型对径流深数据进行预测,采用马尔可夫链推求状态概率对预测结果校正,用最小二乘法对双模型校正结果进行耦合。模型所得组合校正预测结果通过平均相对误差、均方差和合格率进行统计描述,校正后的组合预测结果平均相对误差和均方差分别为12.72%和11.70,均要优于灰色模型和BP神经网络模型且90.91%的预报结果满足相对误差小于20%的控制条件。可见,耦合模型能有效规避单一模型已存在的缺点,基于马尔可夫链的修正结果可使预测精度进一步提升。因此,本研究提供的组合校正模型在一定程度上具有更好的拟合效果和预报精度,是一种具有实用价值的预测模型。     

基于GM(1,1)的河南省需水量预测研究

本文重点介绍了灰色理论及其建模原理,对年度用水量进行深入挖掘,依据河南省2000～2009年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到93.27％,并用该模型对需水量进行了预测.预测结果表明,该模型用于需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为河南水资源规划与管理提供必要的参考.     

ARIMA模型在卫星钟差预报中的应用

为提高GPS精密单点定位的精度(PPP),需要有高精度的卫星钟差预报。针对卫星钟差预报在卫星导航定位中的重要作用,利用时间序列模型与灰色模型对卫星钟差进行1 d和120 d的预报。结果表明,基于时间序列预报模型的预测精度优于灰色模型,更适用于实际应用,Rb钟的精度和稳定性优于Cs钟。     

基于拟合改进的径流灰色预测模型研究

经典灰色模型可用于水文径流预测,但其预测精度较差。为了提高模型精度,基于经典灰色理论,对累加后的数据进行精度更高的多项式拟合,建立基于拟合改进的径流灰色预测模型。该模型简单易行,且计算精度和效率较高。通过对三门峡水库的入库径流资料进行经典和拟合改进灰色预测,表明拟合改进灰色预测模型可有效地对径流进行预测,预测精度较经典灰色模型有较大提高。     

R/S-GM(1,1)组合模型在径流预测中的应用

基于R/S分析法能提供有效的非线性科学预测,河川径流具有灰色禀性,为了提高河流径流预报精度,提出了R/S分析与灰色理论相结合的河川径流预测方法。该方法可以克服径流灰色预测存在的数据波动较大时预测精度降低的缺陷。将该方法应用到黑河莺落峡站和正义峡站的年径流量、汛期和非汛期径流量6个序列进行径流预测验证。结果表明:两站年径流量和汛期径流量序列的预测精度都在90%左右,非汛期径流量序列在80%以上,各径流序列预测结果与Mann-Kendall趋势检验一致,预测结果可靠,为河流径流量的科学预测提供了一种新方法。     

基于灰色理论的预应力锚索抗滑桩预应力损失预测分析

运用灰色理论对预应力锚索抗滑桩预应力监测数据进行分析,建立GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型,对锚索预应力变化进行预测。GM(1,1)模型与改进的GM(1,1)模型预测结果与实际监测结果均吻合良好,均能够达到合格的标准,并且改进的GM(1,1)模型比GM(1,1)模型计算精度要高。基于灰色理论的预应力锚索抗滑桩预应力损失预测是可行而实用的,具有较高的可靠性,灰色预测较为客观地反映了工程实际情况,对边坡稳定的预测预报有一定的参考价值。