一种改进离散灰色模型及其高校招生人数预测建模

分析了已有GM(1,1)模型和离散GM(1,1)模型的不足,建立了高校招生人数的直接离散GM(1,1)模型,并对相关实例建立模型进行预测.预测结果表明,直接离散GM(1,1)模型模拟预测精度更高,更能反映高校招生人数的增长趋势.     

基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型茶叶产量预测

因茶叶产量数据波动大,样本数据统计量相对较少,统计特征并非十分明显的特点,传统的基于统计原理的ARMA模型建模预测效果较差。利用灰色系统建模原理对ARMA模型的残差序列建立GM(1,1)模型,形成残差融合的ARMA-GM(1,1)模型。该模型既能保证数据的统计特征又能将残差的振荡序列充分反映,提高模型的预测精度,拓展ARMA模型的使用范围。结果表明,基于残差融合的ARMA-GM(1,1)模型比ARMA模型、灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。     

灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用

大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值。经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度。     

基于GM(1,1)模型的边坡变形监测应用研究

对GM(1,1)模型的基本原理和模型检验方法进行了介绍,将边坡看作一个灰色系统,采用GM(1,1)模型对沉降进行预测,相关的参数可由建立灰色预测模型和实际的监测数据予以确立。将预测结果和实际结果进行对比分析,结果表明GM(1,1)模型能够取得较好的预测结果,能够在变形监测工程中得到广泛的应用。     

黑龙江省人口的GM(1,1)组合预测模型

在黑龙江省2001年至2007年人口数据的基础上,分别应用Logistic增长模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了人口预测模型,并将预测值和实际值进行比较,分析,表明该模型误差较小,可应用于实践.其次,考虑到模型的确定性,将两种模型有机的结合起来,建立一种更加合理的符合实际的模型,以提高模型的预测准确度.最后,利...     

离散的GM(1,1,t~2,t)模型及其应用

针对软土地基沉降问题,利用灰色理论提出GM(1,1,t~2,t)模型,通过优化灰导数白化值建立离散的GM(1,1,t~2,t)新模型,并用最小二乘法估计新模型的5个参数.通过软土地基沉降的实例应用,说明离散的GM(1,1,t~2,t)模型的模拟预测效果优于GM(2,1)模型.     

GPS坐标序列ARMA模型在桥梁索塔形变监测中的应用研究

针对运营期大跨径公路桥梁索塔易受承重、风力和太阳辐射等外界因素影响而发生变形的问题,研究了基于时间序列分析的桥梁索塔变形预测方法,将基于高阶差分的非平稳时间序列平稳化处理方法以及基于自动搜索定阶法的自回归ARMA模型阶数确定应用于桥梁索塔GPS坐标时间序列处理。以苏通长江公路大桥南塔2018年全年GPS监测数据作为研究对象进行试验,通过自动搜索定阶后的ARMA模型预测苏通大桥南塔2019年1—3月的索塔变形值,结果表明苏通大桥南塔预测值曲线起伏总体上与实测值的曲线起伏保持一致,且预测值与实测值的差异优于4 mm,但预测数据与实测数据之间的相关性随着预测天数的增加而逐渐减弱,此时可根据最新获得的监测数据重新建立模型对索塔进行变形预测。     

基于ARMA模型的哈尔滨市空气质量研究

基于哈尔滨市2015年至2017年的空气质量指数AQI数据,运用Fisher有序样品聚类法对数据从时间上进行分割,逐段建立ARMA模型,并对模型进行检验.结果表明哈尔滨空气质量变化规律呈现时段性,可分为供暖期和非供暖期.利用供暖期和非供暖期ARMA模型对哈尔滨AQI进行预测,预测值与实测值基本吻合,整体趋势也能够得到较好的预测.     

基于灰色预测法对广东省地区生产总值的预测分析

将广东省地区生产总值作为研究对象,基于灰色预测法对1978—2016年数据进行分析,建立GM(1,1)模型.数值仿真结果表明,该模型的拟合效果较好.利用所建立的模型预测2017—2021年广东省地区生产总值,可为了解广东省未来经济发展水平提供一定的参考.     

基于灰色预测对我国心血管疾病的研究

针对我国心血管疾病发病率,选取2005—2012年我国城市男性及女性不同年龄段心血管病发病率的时间序列数据,通过级比检验,确认所选数据适合进行灰色预测,为此运用所选数据建立相应的GM(1,1)模型.运用MATLAB编程,对男性及女性不同年龄段心血管病的发病率分别拟合,拟合精度良好.作外推预测,得到2013—2020年男性及女性不同年龄段心血管病发病率的预测值.预测结果表明,不同年龄段的我国城市男性心血管病发病率高于女性,而且随着年龄的增长呈现上升的趋势.     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

戈壁土路基后期沉降预测方法及误差分析

各种沉降预测的研究已在软土路基进行,而对戈壁土路基这一特殊路基的沉降预测研究较少.以兰新第二双线新疆段工程实测沉降数据为研究对象,分别采用双曲线法、星野法、Asaoka法、GM（1,1）模型四种沉降预测方法,预测戈壁土路基的后期沉降并分析不同时间起点对预测结果的影响.研究表明,常用的双曲线法和Asaoka法的预测精度受预测时间起点影响较大,双曲线法建议恒载期5~6月后为时间起点,Asaoka法建议恒载期1~2月后为时间起点.不同时间起点对星野法和GM（1,1）模型影响较小,其中GM（1,1）模型预测结果最为精确.     

不等间距GM(1,1)模型在滑坡监测分析中的应用

滑坡监测一般存在时间间隔不等情况,因此基于某滑坡监测资料,应用不等间距GM(1,1)模型对其进行处理,结果表明,该模型完全适用于滑坡变形预测,可作为今后滑坡变形预测模型.     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

灰色系统理论在旅游客源市场预测中的应用

运用灰色系统理论,以全国主要海外客源市场游客数量的历史序列数据为依据,探讨了GM(1,1)灰色预测模型在旅游客源市场预测中的应用问题.     

基于灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型的矿石价格预测对比研究

提出矿石价格预测对于矿山企业的重要性,研究矿石价格走势,预测矿石价格.运用灰色系统GM（1,1）模型和Verhulst模型对近十年银矿石年平均价格进行分析预测,分析对比预测结果,得出GM（1,1）比较适用于矿石价格预测,价格相符度比较高,预测结果能为矿山企业和政府提供相对可靠的价格信息来源.     

基于拓扑预测与GM组合模型的舰船运动预报

针对舰船运动系统的复杂性及非线性,提出采用灰色拓扑预测模型、GM（1,1）模型建立舰船运动的单项预测模型,并对各单项模型的优缺点进行了比较分析．采用标准差法建立基于拓扑预测与GM（1,1）模型的舰船运动组合预测模型．结果表明,组合预测模型的预测精度高于各单项模型的精度,该组合模型可作为提高舰船运动数据预测精度的有效工具．     

一种新的灰色预测方法及其应用

在灰色模型GM(1,1)的基础上,提出了一种新的灰色组合预测方法,并将该方法应用于云南省就业状况预测分析中,取得了较好的预测效果。     

基于方根变换的灰色GM（1,1）改进模型

通过对原始序列作方根变换生成新数列并结合优化灰导数的方法,对灰色GM（1,1）模型进行改进,使模型的精确度大为提高.实例计算证明：改进后的模型比原模型的相对精度最大提高了7.88%,最小提高了1.58%,改进模型的实用性和可靠性均优于原始模型.