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.     

提高工业产值灰色模型预测精度

通过建立鞍山市历年工业总产值全数据的灰色模型,较准确地预测出鞍山市1990年的工业总产值,其预测误差为10.99％.在1989年总产值的邻域系上建立了灰色模型簇。通过比较簇中各灰色模型的平均误差及原点误差,筛选出最优灰色模型。为进一步提高该模型的精度,又以残差数列建立灰色模型对该模型进行修正。修正后预测出1990年的工业总产值的预测误差仅为4.14％,这表明,在灰色模型簇中筛选最优预测模型,并在此基础上建立被残差修正后的灰色预测模型,从而提高灰色模型的预测精度。     

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。     

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。     

改进的灰色模型在城市工业需水量预测中的应用

目的 为进一步提高城市工业需水量预测的应用水平.方法 综合分析灰色GM(1,1)模型在需水预测应用中存在的问题,结合残差修正以及等维递补的原理,建立了改进的灰色模型以对城市工业需水量进行预测.结果 基于两种不同的灰色模型,得出了宝鸡市城市工业需水量的两组不同的预测值,并对该预测结果进行了精度检验与对比分析.结论 建立改进的灰色模型通用性较好,在数据变化较大的情况下使用,仍具有较好的预测精度,取得了较为满意的预测结果,有益于区域水资源综合规划以及中长期供水计划的制定.     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

基于灰色Elman-NN模型的粮食产量预测与分析

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上,建立灰色GM(1,1)模型,并利用Elman神经网络对粮食单产量数据预测模型进行残差修正。所设计的Elman-NN组合模型效果及预测精度优于单一的灰色预测模型。组合预测模型可用于农业及粮食产量领域的预测,为政府制定、实施农业经济政策提供科学依据。     

中长期电量预测的傅里叶-马尔科夫修正模型

灰色模型在中长期电量预测中只对电量呈近似指数规律单调增长的序列才有较高的预测精度.随着电量变化随机波动性的增强,建立新的修正预测模型是十分必要的.针对灰色模型抗干扰能力差的问题,提出了灰色预测的傅里叶-马尔科夫修正模型,先利用傅里叶级数法,提取周期信息,优化电量变化的指数率,再采用马尔科夫链法,将电量波动随机性嵌入模型之中,从而对灰色预测的原始残差进行二重修正,提高预测模型的适应性和灵活性.通过实例分析以及对比验证表明,该模型有效地提高了预测精度.     

灰色-马尔科夫模型在桥梁运营状况预测中的应用

为了找到一种能够精确有效地预测桥梁运营状况的方法,提出一种基于灰色GM(1,1)理论模型并用马尔科夫链修正的灰色-马尔科夫预测模型.结合河北省某地区的159座桥梁数据对该方法进行应用检验,结果表明:灰色-马尔科夫模型预测数据的平均相对误差为-0.11%,相比灰色GM(1,1)理论模型预测数据的平均相对误差-0.34%,在精度上有了明显的提高,而且灰色-马尔科夫模型预测出的数据更加稳定.利用马尔科夫链优化过的灰色GM(1,1)理论模型预测出2017年至2019年该地区一类桥的数量分别为49座、39座以及34座.由此可知灰色-马尔科夫模型在已知的桥梁定期检查数据基础上可以提供较为精确的预测,相较于灰色GM(1,1)预测模型,该方法具有更高的精度和稳定性.     

可调式灰色GM(1,1)模型

灰色模型是灰色系统理论的重要内容,灰色预测、灰色决策、灰色评估等许多理论都是通过建立灰色模型来处理的,由于离散函数的导数不存在,因此,如何处理导数信号,是建立灰色模型的关键。本文根据灰色ＧＭ（１,１）模型的建模机理,指出现行建立模型方法的不确定切之处,给出处理导数信号即背景值的方法,由此导出可调节灰色ＧＭ（１,１）模型。     

动态测量误差灰色模型插值预报理论及应用

根据灰色建模机理和特点 ,分析动态测量中灰色模型插值的可行性 ,提出动态测量误差白化生成的灰色预测模型用于插值预报的方法。且进一步以长光栅动态测量系统为对象 ,将所获得的动态测量数据建立误差预报灰色模型 ,并对离散点进行动态测量误差插值预报。实践证明 ,灰色模型插值是正确的和有效的     

基于改进灰色模型的能源消费预测研究

为提高灰色模型的预测精度,在一次累加生成序列呈指数增长趋势的前提下,利用预估-校正技术对灰色模型的背景值进行了改进.数值实验表明,改进模型有效地改善了模型的预测精度,并拓展了模型的适用范围.最后,结合等维递补技术,利用提出的改进模型,对到2015年中国能源消费需求进行了预测.预测结果表明,到2010年和2015年,中国能源需求总量将高达31.9和36.3亿吨标准煤,这将为中国能源供应安全带来巨大挑战.     

灰色模型在纺织上的应用——全毛华达呢综合手感预测

本文运用灰色控制理论、建立织物几何结构参数与织物综合手感值之间的灰色模型,(GM)探讨同一毛坯织物,经不同染整工艺加工的全毛华达呢成品织物的质量;该模型的建立,使常规测试的数据,可以预测织物综合手感值,为灰色模型在纺织界的应用展示了前景。     

交通事故预测模型的研究

通过分析道路交通事故发生的特点,从不同的角度,建立了模糊图模型、非线性回归模型及基于灰色理论的灰色预测模型.重点针对道路交通事故灰色和随机不确定性,研究了一阶单变量灰色预测模型,即GM（1,1）模型.经对其进行实例检验,其结果可信,且较传统的预测算法更科学、更合理.     

矿井合理集中程度灰色关联分析

应用灰色系统理论中的灰色关联分析方法，对矿井合理集中程度作了多因素的综合分析，并建立了衡量矿井集中程度的指标体系和灰色关联分析排序模型，结合现场的实际资料作了矿井合理集中程度的分析和比较。     

模袋砂堤防沉降量预测的分数阶灰色模型

为获得更优的模袋砂堤防沉降预测结果,基于灰色模型,提出一种分数阶灰色模型。运用MATLAB语言编写了相关程序,实现微分阶次到分数阶的改变,并运用该模型对模袋砂滩涂围垦测试的沉降结果进行实例分析。分数阶灰色模型与灰色Verhulst模型、残差GM模型、GM(1,1)模型对比分析表明:(a)分数阶灰色模型预测结果更精确,其不仅具有GM(1,1)模型前期预测效果好的优点,而且具有灰色Verhulst模型后期预测效果好的优点;(b)分数阶灰色模型的中长期预测结果稳定性比残差GM模型好。     

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。     

串联式组合模型在基坑监测中的应用

在传统模型基础上提出串联式组合模型,选择灰色模型对基坑监测数据的趋势项进行拟合,时间序列模型对监测数据的随机项进行拟合,发挥两者自身的特点,进行有机地组合预测分析。通过工程实例预测结果分析表明:串联式组合模型不仅能够预测出基坑的变形趋势,而且相对于时间序列模型、灰色模型有着较好的预测精度,体现出将串联式灰色时间序列组合模型应用于基坑监测的合理性和有效性。     

改进灰色马尔可夫模型在湖南省粮食产量预测中的研究

通过选取湖南省2001年至2017年间的粮食产量数据,采用灰色系统理论、背景值优化、新陈代谢原理、结合马尔可夫模型建立等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型对湖南省粮食产量进行预测。结果显示:等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型的预测精度远高于传统的灰色预测模型,该模型更适合中短期粮食产量预测。