一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基于灰色神经网络的机床热误差建模

结合灰色模型和神经网络对数据处理的优点,提出了并联和嵌入型2种结构的灰色神经网络机床热误差预测模型。前者是在灰色模型和神经网络分别对机床热误差进行预测的基础上,采用线性组合方式,按照目标预测精度调整模型的加权系数,从而得到最终组合预测结果;后者是在神经网络输入层前增加灰化层,在输出层后增加白化层,通过对神经网络拓扑结构的改进,达到弱化原始数据随机性、提高预测模型鲁棒性和容错能力的目标。通过与传统灰色模型和神经网络进行试验结果对比表明：上述2种结构的灰色神经网络模型均提高了预测精度,且具有对原始数据要求低、计算简便、鲁棒性强等优点,可用于复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿。     

实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法

灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程．有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度．该方法首先用GM（1,1）模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM（1,1）的预测结果,因而具有较高的预测精度．使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM（1,1）预测．实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的．     

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。     

GA优化灰色神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型。采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化。结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度。该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考。     

风电机组主轴系统实时可靠性分析与预测方法研究

对于历史数据不完整的风电机组系统,运行过程中需要对系统和设备进行实时可靠性分析和预测。以风电机组主轴轴承系统为例,以参数偏差为其量化指标,建立实时的可靠性评价模型,对风电机组主轴轴承系统进行实时状态评价和可靠性分析。同时,基于灰色预测法对监测参数进行趋势预测。根据趋势预测结果,结合实时可靠性分析所确定的系统当前状态评价结果,及时预警并识别故障,确定设备维修方案,保障风电机组良好运行。     

两种改进的电力负荷灰色预测模型的应用

以本地区某县级电网的用电负荷的预测为例,对比分析了GM-Malkov模型和改进的等维递补灰色模型两种模型的预测结果和单纯的灰色GM(1,1)模型的预测结果。预测结果表明,灰色-Malkov链改进方法及中等维数的等维递补灰色预测模型的预测精度较之单纯的GM模型都有较大提高。     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

基于改进灰色模型的我国天然气产量预测研究

在灰色预测模型的研究基础上,针对灰色预测模型拟合结果误差方面的问题,引入了广义翁氏模型的对数方程式积分形式,以此思想给出了灰色预测模型提高预测精度的理论依据及其改进过程,构建改进后的灰色预测模型.将该改进后的模型用于模拟我国2002年至2011年天然气产量数据,结果显示该改进模型的拟合结果优于改进过程中所应用的任何一个单独模型的拟合结果.使用改进模型预测了2012年至2025年我国天然气产量数据.     

海水侵蚀混凝土抗冻强度的预测研究

为预测海水侵蚀作用下混凝土抗冻强度与冻融循环次数的关系,根据灰色系统理论,利用GM(1,1)预测模型,依据试验数据建立了海水作用下混凝土抗冻强度预测模型.计算分析比较表明,其预测结果与实测数据吻合较好,结果比较理想.     

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。     

灰色马尔可夫模型在煤矿安全事故预测中应用

灰色马尔可夫模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且,因为马尔可夫链理论的引入,有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题.并且,通过对煤矿千人负伤率预测的实际应用表明,灰色马尔可夫预测模型完全能满足预测精度的要求.     

热采井加热半径及产能确定方法研究

稠油吞吐开采过程中,由于地层存在温度变化,渗流机理非常复杂。传统的蒸汽吞吐产能计算方法多采用Boberg和Lantz等温模型。针对传统模型存在的问题,提出了建立非等温渗流模型,推导了加热半径计算公式和初期产能预测公式,为蒸汽吞吐技术的应用提供参考。     

灰色系统理论在职业安全宏观预测中的应用

应用灰色系统模型GM(1,1),对工业生产过程中的工伤事故进行了预测,获得了满意的结果,这在宏观管理中具有现实意义。     

中国人口发展的灰色预测模型

应用灰色系统理论对我国的人口数量进行预测,首先预测净增人口数量,进而预测总人口数量,给出了不同维数的预测结果并进行对比,对比结果表明,7维灰色预测模型为最佳模型,最后利用其对我国的总人口进行预测。     

三峡工程高边坡的稳定性分析

为了分析三峡工程边坡的稳定性,根据灰色系统的理论,利用GM(1,1)预测模型,依据三峡现场边坡的测试数据,建立了边坡岩体变形的灰色预测模型,绘出了边坡变形的拟合和预测曲线,能够比较准确地预测边坡岩体变形的发展情况及稳定性,为边坡岩体变形的预测提供了可靠保证和理论依据.计算分析表明,其预测结果与实测数据较吻合,相对平均精度超过98%,能够满足工程的使用要求.三峡边坡工程是稳定和安全可靠的.     

小波消噪的灰色拓扑法预测降雨量

为了进一步提高降雨量预测精度,在基于小波消噪的基础上应用灰色拓扑对降雨量进行预测,用丹东地区1951年-2007年的降雨量作为历史数据,建立降雨量预测模型.结果表明,新模犁算法简单,精度较高,比传统的拓扑预测模犁效果更好.应用该方法有效的提高了降雨量的预测精度,为降雨量预测提供了一种行之有效的方法,对防灾减灾具有重要的现实意义.     

线性组合模型及在人口预测中的应用

介绍了线性组合模型并以江西省人口数预测为例,分别利用线性回归预测模型、灰色预测模型、Logistic人口预测模型进行预测,并把这3种预测模型进行最优组合和线性组合,用共轭梯度法性求预测模型的系数。然后对这5种预测模型的结果进行比较,结果表明线性组合预测模型的效果比单一预测模型效果好,也比最优组合预测模型的精度高。