直升机航迹的灰色预测

介绍了直升机的飞行噪声特性,论述了直升机航迹的预测在作战中的重要性,及探测数据非常有限的情况下准确预测的困难。该文提出了用灰色系统珲论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统GM(灰色模型)预测模型和九次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。     

灰色系统的弹箭系统研制费用估计模型的研究

对弹箭系统研制费用的估计常采用多元线性回归方程法。该方法要求有大量样本数据的情况 ,并且估计精度较差。在新型弹箭系统的研制中 ,由于样本数据较少 ,给研制费用估计带来一定的困难。该文应用灰色系统预测理论解决弹箭系统研制费用估计问题 ,建立了灰色系统GM预测模型和n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。通过实例计算能看出用较少的样本可以得到较高的预测精度。     

灰色优化GM(1,1)和人工神经网络组合模型的江西省GDP预测应用

为了提高GDP的预测精度,结合灰色系统和人工神经网络的各自优势,建立灰色人工神经网络组合预测模型。该模型既具有灰色优化GM(1,1)模型适用发展系数范围较大的优点,也融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优点。最后以江西省GDP的预测为实例,对比了单独的灰色优化GM(1,1)模型与组合模型的预测结果,结果显示组合模型的预测精度较高。     

火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响,并且具有较大的随机性和波动性的特点,笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合,建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型,利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点,并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明,灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度,完全能满足预测精度的要求,可以较好地用于火灾事故的预测。     

GM（1，1）模型在市场需求预测中的应用

主要针对系统中行为信息不完全，企业中的人事管理运行机制不明确等问题，运用灰色系统一维情况来建立控制模型。该模型具有需要的原始数据较少、精度高等特点，而且操作简单易行。市场需求量是一个明显的灰色系统，用该方法进行预测，能比较精确地描述客观事物的发展变化，并可预测其变化规律，以便供决策部门参考。结果表明该模型预测值与实际值的拟合程度较好，达到了较高的精度。     

基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

商品房销售面积的灰色预测

文章介绍了灰色预测方法GM（1，1）模型的构造，同时蛤出了对中长期预测精度较高的等雏灰色递补GM（1，1）模型，并结合北京市过去几年的商品房销售面积，预测未来几年北京市商品房的销售面积，用预测数据来说明2008年北京奥运会将对北京市的商品房销售市场所带来的波动．     

灰色马尔可夫模型的改进及农业受灾面积预测应用

针对传统的GM(1,1)模型对波动性较大的数据预测精度较低的问题,进行了2次改进并分别与马尔可夫链预测相结合建立了灰色马尔可夫模型.将各模型应用于江西农业受灾面积预测,结果表明,改进的灰色模型和灰色马尔可夫模型拟合精度较传统方法均有明显提高,验证了改进的灰色马尔可夫模型的有效性.     

一种新的组合灰色神经网络预测模型

对GM（1，1）灰色和几种灰色组合模型进行了讨论，针对多个相关序列预测的问题，提出了组合灰色GM（1，1）神经网络预测模型。此方法采用灰色模型对各序列进行预测，然后利用神经网络对预测值进行校正，得到最终预测值。实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度。     

基于灰色马尔可夫链模型的中国能源消费预测研究

随着中国经济的不断发展,能源需求不断上升,能否准确预测中国能源消费量对中国经济乃至全球经济发展都有重要的指导意义.现行的预测方法主要有回归分析法、经验模型法、时间序列法、指数平滑法和灰色系统预测法等.灰色系统预测方法在预测波动性较大的非平稳数列上有不足之处,而马尔可夫预测却适用于随机波动性较大的数列的预测.因此本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立了能源消费总量数据的灰色马尔可夫链模型.实证分析表明,这种模型的预测精度高于GM(1,1)预测模型,预测效果较好.     

瓦斯涌出量灰色预测法

通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型.然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型.利用现场实测数据比较改进的GM(1,1)、灰色马尔柯夫和改进的灰色马尔柯夫模型各自的拟合精度,结果表明,改进的灰色马尔柯夫模型是3个模型中预测精度最好的模型,结果正确可靠,有一定的普遍适用性.     

“平移序列”的灰色预测模型及其在国庆黄金周中的应用

结合原始灰色预测模型GM(1,1)和灰色系统理论中平移序列,给出了“平移序列”的灰色预测模型,它具有数据光滑度好,预测精度较高的优点.利用此模型对2003年和2005年云南省国庆黄金周接待游客人数做出了精度较高的灰色预测.     

工程项目进度偏差预测

在工程进度曲线的基础上 ,根据进度曲线所提供数据 ,运用灰色系统理论 ,建立一种进度偏差预测模型 .通过模型分析 ,提出提高预测精度的几点措施 .     

基于归一化映射规则的一般灰预测模型NGM(1,1)

通过对白化微分方程解的指数函数特性的分析，提出原始灰序列的归一化映射规则，使非等间距灰预测模型NGM（1，1）适应一般灰序列，灰预测精度也大大提高；这亦解决了含负值灰序列预测的理论问题，拓宽了灰色预测理论，最后给出了两个验证性算例。     

基于GM（1,1）灰色预测模型的营养液控制仿真研究

应用灰色预测控制理论中的GM(1,1)模型对营养液状态量进行预测,在此基础上进行营养液控制系统的预测控制仿真.仿真结果表明,灰色预测控制能很好地解决营养液系统的非线性、滞后问题,提高系统的控制水平和精度,具有鲁棒性好、跟踪快速和抑制干扰能力强等特点.     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

基于离散灰色模型的优化方法研究

为了改进离散灰色模型的预测精度,对离散灰色模型进行了修正,建立了离散灰色优化模型。离散灰色优化模型的核心在于对1阶累加生成序列(first order-accumulating generator operator(1-AGO)sequence)的平移变换。其中,最佳平移值可以通过最优化方法得到。算例的对比结果显示,DGOM(1,1)模型的模拟精度高于DGM(1,1)模型的模拟精度。进一步的研究表明,将DGOM(1,1)模型与其他优化模型相结合,可以使模型的模拟精度更高。文中讨论了DGOM(1,1)模型的特征,包括平移变换提升模拟精度的机理、DGOM(1,1)模型与其他优化模型之间的关系等。工作丰富了灰色预测理论,并且提出了一些新的灰色预测模型。