基于GM(1,1)模型的武夷山市茶叶产量预测

本研究根据武夷山市历年统计的茶叶产量,利用GM(1,1)模型对武夷山市2014—2020年茶叶产量进行预测。结果表明:1)武夷山市的茶叶产量在2014—2020年将保持稳步上升的趋势,至2020年茶叶产量将逼近30000t/a;2)该模型具有精度较高,预测准确的特点,可以用于其他作物的产量预测。     

改进GM(1,1)模型在建筑工程现金流预测中的应用

准确的建筑工程现金流预测是提高建筑行业投资和融资决策效果、获得稳定收益的前提,合理的现金流预测方法是确保预测结果准确的关键。引入灰色预测和"1/4:1/3"现金流预测理论,提出基于权重因子的背景值构造,并以实地收集的10余个建筑工程项目为样本,采用黄金分割法和对半分割法对GM(1,1)模型进行改进,以提高GM(1,1)模型在建筑工程现金流预测实践中的适用性和适应性。实证结果表明,改进后的灰色预测模型能够以较高精度预测建筑工程现金流,从而为公司投资、融资决策以及资金管理提供可靠依据。     

基于灰色GM(1,1)模型的混凝土碳化深度预测

阐述了混凝土碳化过程及机理,并分析了其影响因素,运用灰色GM(1,1)模型对混凝土碳化深度进行预测,结果表明,灰色GM(1,1)模型预测混凝土碳化深度具有较高精度,这一方法是可行、有效的。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的山西旅游业收入预测

山西省正处于转型跨越的关键时期,政府不断调整产业结构,大力发展第三产业,而旅游业产业贡献率居第三产业首位。文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,运用灰色系统GM(1,1)模型对山西省2006—2011年旅游业收入的数据进行分析,预测未来几年山西省旅游收入状况,为山西旅游业发展提供重要的政策依据。     

基于改进型GM(1,1)模型的城市水源水质指标预测

以武汉市主要供水水源的高锰酸盐指数为研究对象,应用经指数平滑改进后的GM(1,1)模型对9个水厂的水源水质进行预测.从预测精度来看,改进型GM(1,1)模型预测精度较常规GM(1,1)模型有所提高,5个改进型GM(1,1)模型精度高于常规型,3个持平,1个稍低.从预测结果来看,6个水厂供水水源水质预测发展趋势良好,3个水厂水源水质变化趋势较差.     

GM(1,1)模型在边坡变形预测中的优化研究

GM(1,1)模型作为一种经典的灰预测模型,凭借其较好的契合性在众多领域中得到了广泛应用,但不可否认的是,传统GM(1,1)模型预测偏差较大的情况也时有发生。论文以宁定边坡实测数据为基础,对传统GM(1,1)模型预测偏差进行了分析,提出了一种基于残差模型修正的优化思路,提升了GM(1,1)模型短期的预测精度,可以更为精确地研究边坡变形规律。     

灰色系统中模型GM(1,1)对于大豆价格指数的预测

本文采用灰色系统中预测方法,建立了关于大豆价格指数灰色预测模型GM(1,1),采用灾变预测思想建立大豆价格等级体系,从而设计出针对大豆价格变异的预测决策系统。其中针对近年来大豆价格低迷,豆农惜售。这一事件为例,从小样本出发,经过残差分析,精度检验等手段表明,此套大豆价格预测系统有良好的可操作性,同时可以推广到其它非本征性经济领域。     

基于GM(1,1)模型的建筑沉降预测方法

本文简述了GM(1,1)模型的基本原理及精度检验方法,通过DPS数据处理系统分别对工程实例的3组数据建立GM(1,1)模型,并对模型的精度及预测效果进行分析。结果表明该方法在建筑物沉降预测中具有较高的精度和效果。     

GM(1,1)模型基坑结构变形预测应用研究

动态设计和信息化施工使得基坑结构变形预测意义重大,本文结合工程实践对GM(1,1)模型在基坑支护结构变形预测进行应用研究.工程应用结果显示灰色预测理论在深基坑结构变形预测方面具有较好的稳定性,GM(1,1)预测的深基坑地面水平位移、沉降与实际监测结果比较接近,GM(1,1)模型预测方法有效可行.灰色系统GM(1,1)基坑变形预测模型可作为基坑支护结构变形预测的参考工具.     

基于灰色预测GM(1,1)模型的火灾损失预测

基于灰色预测GM(1,1)模型,根据2002-2009年全国火灾损失数据,包括每年全国火灾发生起数、死亡人数、受伤人数、直接经济损失,预测2010-2012年全国火灾损失情况,并将灰色预测结果与2010年和2011年火灾损失数据进行对比.结果表明:全国火灾发生起数、死亡人数、受伤人数预测结果合格,且火灾发生起数、火灾死亡人数预测精度较高;每年全国火灾直接经济损失规律性很弱,用灰色预测GM(1,1)模型无法预测2010-2012年全国火灾直接经济损失.     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

基于不等时距GM(1,1)模型预测边坡失稳变形

对边坡的失稳变形进行预测可以有效预防灾害的发生。传统灰色GM（1,1）模型多适用于等间距序列监测数据的模拟预测,而实际情况却是由于各种原因导致所获得的监测数据出现不等时距现象。为此,在分析传统等时距GM（1,1）建模原理的基础上建立了不等时距GM（1,1）模型,并对灰参数的求解方法进行了讨论。依据渝黔高速公路某边坡B3测点的监测数据,建立了该边坡变形灰色预测模型,并且将改进灰参数求解方法与传统方法进行了对比,研究结果表明,该不等时距GM（1,1）模型预测精度较高,预测结果与实际吻合较好。     

积分GM(1,1)模型在混凝土疲劳强度预测中的应用

本文应用灰色系统理论中的积分GM(1,1)模型对混凝土疲劳强度进行了预测,预测值与试验值吻合的很好。说明对于象混凝土疲劳强度一样具有波动性的离散数据列,积分GM(1,1)模型具有更好的预测效果,值得在混凝土疲劳强度预测中进行推广。     

GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用及Matlab的实现

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型,来预测该建筑物的沉降量,并用Matlab来对GM(1,1)算法进行实现.分析结果表明,GM(1,1)模型能较好地预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性.     

改进残差修正GM(1,1)模型在基础沉降预测中的应用

普通的灰色残差修正GM(1,1)模型利用差分代替微分,并用原始数据第一个点的值作为时间响应函数的初始值C0,从而给预测带来了一定的误差。本文用多项式逼近法对残差修正GM(1,1)模型进行了改进,并增加了一个初始值参数;还通过一个基础沉降预测的工程实例,对此模型与普通残差修正GM(1,1)模型进行对比。沉降预测结果表明,改进后的模型明显提高了精度,更加适合于基础沉降的预测,具有较好的准确性和工程应用价值。     

GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型在路堤沉降预测中的探讨

分析非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型的发展特点,用于预测路堤沉降量,以考察其可行性与精度,并得出非等间隔序列GM(1,1)模型与灰色Verhulst模型是一种有效的预测路堤沉降量的方法,同时指出非等间隔序列GM(1,1)模型与不等时距灰色Verhulst模型存在的局限性。     

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.     

基于GM(1,1)模型数据的曲线拟合预测方法在武咸城际铁路中的应用研究

城际铁路为保证线路的高平顺性,对桥梁、路基、涵洞、隧道、过渡段等线下工程沉降量有着严格的要求,必须进行沉降预测评估。基于实测数据的沉降预测方法主要有曲线拟合法、灰色系统分析模型等,本文首先对多种预测方法进行对比分析,然后综合考虑曲线拟合法与GM(1,1)模型的优点,提出一种基于GM(1,1)模型数据的曲线拟合预测方法,并通过武咸城际铁路工程实例验证,说明该方法用于城际铁路线下工程沉降预测是可行的。     

加权GM(1,1)模型在变形监测中的应用研究

灰色系统理论中的新信息对认知的作用大于老信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性。为了充分利用新信息,本文结合工程实例将加权灰色系统理论GM(1,1)模型应用于滑坡工程进行变形预测,而且对权的选取做了初步讨论,从预测结果和实测结果进行对比分析,加权累加生成的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型模拟和预测精度高,从而说明了该法的有效性和实用性。     

基于GM(1,1)模型的安徽省农村物流需求预测

安徽省是中国的农业大省,农村物流发展有广阔的前景。选取农资使用量、粮食货运量、农林牧渔货运量和农村主要食品消费量为指标,运用灰色预测模型GM(1,1)预测安徽省的农村物流需求,发现安徽省未来几年的农资使用量增加,粮食货运量和农林牧渔货运量增加,农村主要食品消费量下降。对于安徽省农村物流的发展,可能加强农村基础设施建设,提高农村物流服务质量,提高农村物流信息化水平来实现。