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。     

灰色系统理论在煤矿工业广场地表沉降预测中的应用

本文利用灰色系统理论,对某煤矿工业广场的沉降进行预测,以较少的样本建立其GM(1,1)模型,经后验差检验精度好,能够进行预测,具有一定的实用价值。     

地面沉降模拟计算的灰色模型

地面沉降的模拟计算属于灰色问题,灰色系统模型有多种,选择合适的沉降量与时间的关系模型对模拟计算而言是很重要的,将某市地面沉降数据分为大样本和小样本序列,分别使用GM(1,1)和灰色线性回归组合模型进行了建模、预测和精度分析.研究结果表明,利用小样本数据和灰色线性回归组合模型进行模拟计算精度更好.     

基于灰色BP神经网络的装备保障费用预测模型

装备的保障费用是装备全寿命周期费用的重要组成部分,为了科学合理地预测武器装备的保障费用,通过分析装备保障费用的构成及其影响因素,考虑到装备保障费用数据量有限、复杂多变、非线性,用单一预测模型预测精度不高,因此建立了基于灰色系统理论和BP神经网络的组合预测模型,将灰色系统模型善于处理小样本数据和BP神经网络优于解决复杂非线性问题的优点有效地结合起来,对基于非线性时间序列的保障费用进行预测。仿真实例表明该组合模型的预测结果比传统单一模型所得到的预测结果总体误差要小,可以有效提高装备保障费用的预测精度。     

基于灰色系统理论的变形数据处理方法

根据灰色系统理论,提出了应用1-AGO灰色预测方法。建立GM（1,1）模型对变形数据进行分析预测。该模型具有削弱原始数据的随机性、预测精度高等特点,并通过实例进行说明。     

铁路客货运量预测的随机灰色系统模型

针对现有铁路客货运量预测方法的不足和铁路客货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁路客货运量预测的随机灰色系统模型.该模型在对客货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差GM(n,h)模型,以预测铁路客货运量的发展趋势;再通过引入相对误差序列的随机过程,建立了随机GM(n,h)模型,以综合考虑随机因素对铁路客货运量未来发展趋势所带来的影响,提高铁路客货运量预测的精度.理论分析和实例计算结果表明:随机灰色系统预测模型直观,且操作性强,预测结果精度较高.     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

基于灰色马氏链的企业储蓄存款额预测

选取中国邮政储蓄银行有限责任公司青岛分行的企业储蓄存款额为样本数据,采用灰色模型GM（1,1）对储蓄存款额进行预测,然后以灰色预测值为基准,使用马氏链方法再对其进行未来状态区间预测,得到灰色马氏链的存款额预测值。结果表明,通过该方法得到的预测值与存款额真实值之间的误差很小。与灰色模型相比,这一方法可以大大提高预测精度。     

PSO-GM模型在拱坝变形预报中的应用

用PSO-GM模型来预测了拱坝变形情况.该模型通过粒子群算法优化灰色模型中背景值的权重系数r和指数灰元N,既保留了灰色模型要求样本数据少、短期预测精度高、可检验等优点,又弱化了线性GM(1,1)模型对累加生成的数据序列须成一定指数规律变化的要求,从而更具普遍性.通过工程实例计算验证可知,PSO-GM模型无论拟合精度还是预测精度都较一般线性灰色GM(1,1)模型好,可以为坝体位移监测提供参考.     

基于偏最小二乘回归的研制费用估算模型

进行了导弹研制费用分析,建立了费用特征参数的量化模型.为解决因样本数据少引发的研制费用估算精度低的问题,引入了偏最小二乘回归灰色组合模型,并针对一组费用数据进行了实际应用.结果表明估算精度较高.     

基于灰色马尔科夫模型的工程成本预测

针对随机波动较大的工程成本预测问题,通过研究过去几年中国一建筑公司承建同类工程的相关数据,建立了灰色GM（1,1）模型,并采用马尔科夫模型分析优化数据.实例分析结果表明,灰色马尔科夫模型用于工程成本的预测结果与实际情况较为一致,说明本研究建立的预测模型合理可靠,具有一定的实用性.     

中心逼近优化GM(1,1)模型及其在数控系统故障诊断中的应用

数控机床的数控系统的可靠性对数控机床质量起着非常重要的作用 .由于故障信息量较少 ,对其故障做出合理的预测 ,就具有重要的实践意义和理论价值 .灰色系统理论是研究贫乏信息的科学理论 ,具有广泛的适应性 .本文介绍了中心逼近优化灰色GM( 1,1)模型的建模方法 .应用该模型对数控机床数控故障的预测进行应用 ,效果令人满意 ,它为数控机床故障预测提供了科学而合理的新方法 ,值得推广使用     

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.     

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了ＧＭ（１,１）的修正模型,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型。灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点。计算结果表明,城市污水排放量的预测值很好地吻合了实际值。     

缩短材料弯曲疲劳试验时间的灰色理论与方法探讨

提出用灰色系统理论与方法对材料弯曲疲劳试验数据进行拟合和预测，可缩短试验时间，节约试验费用．实例表明，灰色系统理论与方法用于材料弯曲疲劳试验数据处理是可行的，且有较高的拟合和预测精度．图1，表2，参8     

基于灰理论的威海市房地产价格预测

房价预测是房产投资和经济调控的重要依据之一.灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示房价的发展变化特征.以威海市为例,应用灰理论对其房地产价格建立灰模型GM(1,1)进行预测,其结果显示具有较高的实用性.最后对威海市房价的发展给出了相关建议.