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1.
郭亚宇 《陕西理工学院学报(自然科学版)》2014,(6):35-39
用普通GM(1,1)模型进行路基沉降预测时,有时会出现较大偏差,甚至完全失效。为此提出了改进措施,引入残差修正的GM(1,1)预测模型,用于高速铁路某试验段路基的沉降预测。工程实例表明,残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于普通GM(1,1)模型。在路基沉降预测中有明显的优势,值得在工程中推广应用。 相似文献
2.
文章建立了一种电池容量的动态预测方法,提出了滚动优化GM(1,1)模型、残差修正滚动GM(1,1)模型和Markov残差修正滚动GM(1,1)预测模型。研究结果证明了3种模型具有极好的预测性能,只是残差GM(1,1)模型的精度比其他2个低一些。且发现在仅有4个数据点建立的残差修正滚动GM(1,1)模型与Markov残差修正滚动预测模型也有相当高的预测精度。通过预测不同电池在不同充放电条件及温度条件下的电容容量,验证了滚动优化模型的普遍适用性。 相似文献
3.
基于残差修正对GM(1,1)模型和Verhulst模型进行改进,利用所改进的模型分别对湖南省固定资产投资和水稻产量进行预测.预测结果表明,改进后的模型模拟精度明显优于原来模型模拟精度,改进的方法分别更适合于固定资产投资和水稻产量的预测. 相似文献
4.
在残差灰色预测GM(1,1)模型的基础上,运用傅里叶变换对预测残差进行修正。用该修正模型预测上证A股大盘指数的30日均价。实证分析,传统灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为0.086 3%,灰色傅里叶FEGM(1,1)残差修正模型预测的平均相对误差为0.037 3%,平均相对误差降低了0.05%,提高了预测精度。因此,在上证指数均价预测方面具有一定的可行性。 相似文献
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针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。 相似文献
6.
为了提高预测精度,利用灰色GM (1,1)预测模型对中国城乡居民恩格尔系数差异度的变动趋势进行实证研究,并利用残差灰色预测模型对原始GM (1,1)模型进行修正。修正结果表明,残差修正后的GM (1,1)模型预测精度有显著提高。同时,中国在经历了二元经济结构后,目前整体上已经达到了城乡一体化,城乡居民生活质量基本一致的状态。 相似文献
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《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》2015,(5)
目的提出改进新陈代谢GM(1,1)模型,提高预测钢结构使用寿命的精度.方法在全序列的基础上,置入一个由传统GM(1,1)模型得到新数据,去除一个旧的数据,建立既保证了原来的维数,而又不影响整个信息发展趋势的改进新陈代谢GM(1,1)模型.利用改进新陈代谢GM(1,1)模型对已经用传统GM(1,1)模型预测钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀的实际工况进行重新预测,验证所提出的改进新陈代谢GM(1,1)模型在涂膜腐蚀预测中应用的可行性、有效性及预测所提高的精度.结果改进新陈代谢GM(1,1)模型的均值方差比值C为0.132 9,比传统GM(1,1)模型的均值方差比值C的值0.172 1小,改进新陈代谢GM(1,1)模型的精度比传统GM(1,1)模型的预测效果好;改进新陈代谢GM(1,1)模型的平均相对误差为3.20%,传统GM(1,1)为4.01%,提高了预测精度.结论改进新陈代谢GM(1,1)模型既保证了传统GM(1,1)模型的维数,而又不影响整个信息的发展趋势,改进新陈代谢GM(1,1)模型更合理,适用于中长期预测. 相似文献