一类区间灰数预测模型直接建模法

为利用直接建模思想,推导得出了一类新信息GM(1,1)直接模型形式.传统模型只能针对实数序列进行建立模型.以区间灰数的"核序列"为基础,并结合"信息域不减"原则,构建相应的GM(1,1)区间灰数预测模型;通过以"核序列"为中心,推导出所建模型区间灰数上下界的时间响应式.实例结果表明:该改进模型可以有效提高预测精度.     

新信息Verhulst直接模型区间灰数预测

针对传统Verhulst模型以实数序列为建模对象,而对区间灰数的预测还比较缺乏的问题,利用直接建模思想,得到一利新信息Verhulst直接模型形式;在核与灰半径的基础上,构建相应的区间灰数预测模型;通过核与灰半径,推导出所建预测模型区间灰数上下界的时间响应式.应用实例表明:区间灰数预测模型具有很好的有效性和实用性,拓宽了灰色预测模型的使用范围.     

基于核和认知程度的区间灰数Verhulst预测模型

针对传统的Verhulst模型只能用于对实数序列进行建模预测的问题,将其建模对象扩大到区间灰数序列,构建基于核和认知程度的区间灰数Verhulst预测模型.首先,将区间灰数序列转化为核序列和认知程度序列,实现区间灰数的白化;然后,分别构建核序列和认知程度序列Verhulst模型,并反推区间灰数上下界的表达式;最后,将模型应用于某高层住宅沉降量预测并与其他模型结果对比,实例表明,所建模型的精度较高,具有实用性.     

一类灰色Verhulst模型的优化

针对传统模型仅限对实数序列进行建模的缺陷,利用直接建模思想,得到一类Verhulst模型直接形式,并对区间灰数序列的下界序列进行预测;同时结合"信息域不减"原则,推导出上界序列的预测表达式,从而实现对区间灰数的模拟、预测.通过实例表明,该区间灰数预测模型具有很好的有效性和实用性,拓宽灰色预测模型的范围.     

基于核和精确度的三参数区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型只能解决实数序列和区间灰数序列预测的不足,提出了三参数区间灰数的预测模型.通过定义三参数区间灰数的核和精确度,进而得到三参数区间灰数的核序列、"重心"点序列和精确度序列,从而将三参数区间灰数序列预测转变成实数序列预测,分别对三组序列建立预测模型,在不破坏灰数整体性的前提下,推导还原得到三参数区间灰数的预测模型,并对其进行精度检验,最后用一个实例来验证所建模型的有效性和实用性.     

具有灰指数律数据序列建模方法研究

通过对灰色系统理论建模机理的分析,建立了对于具有灰指数律数据序列的EGM模型,通过模拟试验,验证了该模型对于具有灰指数律数据序列的预测精度高于GM(1,1)模型,表明该模型对具有灰指数律数据序列的预测有效性与适用性.     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新 GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统 GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。
     

动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM（1，1）和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程，并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明，等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息，提高了灰区间的白色度，预测效果最好；等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果，淡化了灰平面的灰度，使预测结果有所改善；GM（1，1）模型由于是静态地反映系统的变化趋势，预测的精度最低。因此，动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。     

基于扰动因子GM(1,N)模型优化算法及其应用

基于Simpson公式的GM(1,N)建模的算法不能更改参数的缺点,提出了基于扰动因子改进Simpson GM(1,N)模型。通过扰动因子变化影响参数值,以达到特征因素的最优预测值。依据平均相对误差指标对一些时间序列数据进行了不同模型的实证分析和比较,得到本算法的拟合精度比原有算法有明显的改进,从而验证了该算法对一些时间序列的有效性。所提出的新算法是GM(1,N)模型进行预测时值得尝试的一个方法,对GM(1,N)预测模型的合理应用具有一定的现实意义。     

基于心态指标的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入决策者心态指标,把区间灰数序列转化为带有心态指标的序列,并且当心态指标确定时,带有心态指标的序列就转化为体现决策者心态的实数序列,然后通过对体现决策者心态的实数序列建立灰色预测模型,从而得到了一种基于心态指标的区间灰数预测模型。由于决策者可以通过调整其心态指标建立灰色预测模型,因而使得模型预测更加符合实际。     

一种优化组合的GM(1,N)模型

针对GM(1,N)模型在模拟与预测方面的不足,提出了GM(1,N)模型的一种优化组合方式.第一步是在原GM(1,N)模型灰微分方程上添加一个扰动因素,然后利用优化的背景值确定相应的新参数;第二步利用“最小二乘法”得到模型白化方程近似解中新的初始条件,进而得到一种新的GM(1,N)模型的模拟表达式实例验证表明,新GM(1,N)模型的适用范围明显拓宽,而且模拟和预测精度均大大提高.     

深圳卫生填埋淤堵排放的灰色预测模型

灰色预测中的核心GM（1，1）模型将无规律的原始数据生成为有规律的数据序列后进行预测，本文对GM（1，1）模型加以改进，将灰色预测GM（1，1）模型与跳变灰过程理论结合，建立了淤堵试验渗透系数的跳变预测模型。跳变预测模型具有灰色系统只需少量数据即可建模的优点，又有跳变灰过程可处理异常值的特点。采用某填埋场淤堵试验资料，经验证表明，该方法精度较高，将灰色模型引入填埋场衬垫系统渗透系数预测切实可行。     

灰色预测GM(1,1)模型的研究与应用

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.本文通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.     

基于复合辛普森公式的GM(1,1)模型背景值的优化

背景值是导致GM(1,1)模型产生系统误差的主要原因之一,为提高模型的模拟效果和预测精度,根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建灰色系统模型。基于GM(1,1)模型背景值的几何意义,结合复合辛普森求积公式和动态序列模型,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。实例表明,基于复合辛普森公式的背景值优化算法所建立的GM(1,1)模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性。     

改进灰色模型在变压器故障预测中的应用

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测的局限,对传统的GM(1,1)模型进行了改进,通过引入一个m点均值算子,将波动的原始序列生成一个近似指数变化的新序列,并建立等维新息模型,缩小灰平面,从而实现对具有波动性质的序列进行有效的预测.通过对变压器油液的C2H2体积分数预测结果表明,改进GM(1,1)模型对波动的变压器油色谱液数据有良好的逼近效果,且预测精度高于传统的GM(1,1)模型.     

基于灰-回归组合预测模型的河南省城镇居民收支研究

在对灰色GM(1,1)模型及回归模型研究的基础上,考虑到模型的适用范围及预测误差问题,将灰色GM(1,1)模型与回归模型进行组合,以回归模型的模拟值作为灰色GM(1,1)模型的原始数据序列进行预测.然后运用灰-回归组合模型对河南省城镇居民收支进行预测.结果表明:灰-回归组合模型扩大了单一模型的适用范围,并且对河南省城镇居民收支预测误差更小,模型精度更高.     

系统灰预测在货运周转量中的应用

在对重庆水运发展现状研究的基础上,建立了适合重庆水运货运周转量的系统灰预测模型,即GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型,通过对实际数据的预测与比较,发现嵌套模型的预测精度明显优于普通的GM(1,1)模型。最后利用该嵌套模型对2010～2012年重庆水运的货运周转量进行了预测。     

基于区间灰数预测模型的天猫“双十一”物流需求量预测

基于天猫"双十一"包裹量增长呈"S"形和连续动态变化的特性,对"双十一"包裹量进行预测;首先将天猫历年"双十一"包裹量划分成几个连续区间,然后通过信息分解法对连续区间灰数进行白化处理,将区间灰数分解成白部序列和灰部序列,最后建立基于信息分解的连续区间灰数离散Verhulst预测模型;经误差检验分析,该模型预测结果精度较高,可以作为天猫平台第三方物流企业对物流资源进行合理、有效调配的依据。     

非等间隔无偏GM(1,1)幂模型及其应用

为了使GM(1,1)幂模型适合于非等间隔数据建模,构建了一类新的非等间隔GM(1,1)幂模型,利用变量代换,将非等间隔GM(1,1)幂模型的白化方程化为GM(1,1)模型的线性白化方程形式,从而通过灰微分方程的正确构建,建立了非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。将非等间隔无偏GM(1,1)幂模型应用到单桩极限承载力预测中,预测结果显示非等间隔无偏GM(1,1)模型适合于渐近极限荷载预测,非等间隔无偏GM(1,1)幂模型适合于预测按沉降控制法得到极限承载力。