灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

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.     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是灰色预测控制器的重要组成部分,它是有偏差的模型.提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM(1,1)模型,结合具体数据将无偏直接GM(1,1)模型和GM(1,1)模型进行了比较,结果表明无偏直接GM(1,1)模型优于GM(1,1)模型.将无偏直接GM(1,1)模型替代GM(1,1)模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果.     

基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测

为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符.     

非等间隔无偏GM(1,1)幂模型及其应用

为了使GM(1,1)幂模型适合于非等间隔数据建模,构建了一类新的非等间隔GM(1,1)幂模型,利用变量代换,将非等间隔GM(1,1)幂模型的白化方程化为GM(1,1)模型的线性白化方程形式,从而通过灰微分方程的正确构建,建立了非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。将非等间隔无偏GM(1,1)幂模型应用到单桩极限承载力预测中,预测结果显示非等间隔无偏GM(1,1)模型适合于渐近极限荷载预测,非等间隔无偏GM(1,1)幂模型适合于预测按沉降控制法得到极限承载力。     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

基于变权聚类与条带式GM(1,1)模型的矿山资源管理研究

考虑到矿山资源综合利用率由主要矿产品资源利用率和附生矿产品资源利用率构成,而各种矿产品的资源利用率又由矿石贫化率,矿石回采率以及选矿回收率决定,利用灰色聚类理论对历年矿山资源综合利用情况进行了变权聚类.根据聚类结果结合矿山实际情况对历年矿山资源综合利用情况进行了分级,针对原有的灾变式GM(1,1)模型只能对上灾变序列和下灾变序列进行预测,预测信息有限的情况,将灾变式GM(1,1)模型改进成条带式GM(1,1)模型,利用条带式GM(1,1)模型对矿山资源综合利用情况较差的年份进行了分级预测,对不同级别的预测年份,分别采取了不同的应对措施,为矿山提前应对提供了科学依据.     

灰色优化GM(1,1)和人工神经网络组合模型的江西省GDP预测应用

为了提高GDP的预测精度,结合灰色系统和人工神经网络的各自优势,建立灰色人工神经网络组合预测模型。该模型既具有灰色优化GM(1,1)模型适用发展系数范围较大的优点,也融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优点。最后以江西省GDP的预测为实例,对比了单独的灰色优化GM(1,1)模型与组合模型的预测结果,结果显示组合模型的预测精度较高。     

基于振荡序列的GM(1,1)幂模型建模研究

对于数据变化并不是呈单调趋势,变化无规律的振荡序列,建模难度较大,预测效果不太理想.若采用时间跨度较大的数据进行建模,数据变化较大,其预测精度不高.采用时间间隔较小的数据建模,则数据的统计特征不能充分反映.为尽量保证建模预测的可靠性,利用灰色系统建模理论建立GM(1,1)幂模型,该模型体现了灰色系统的能量特征,充分利用数据特征,采用信息覆盖思想设定幂指数的白化公式,并给出GM(1,1)幂模型参数求解方法,较好地解决了模型参数计算的问题,拓展了GM(1,1)模型的使用范围.实证表明,GM(1,1)幂模型与GM(1,1)模型相比有效提高了模型的预测精度.     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

中国城镇居民人均可支配收入结构的灰色关联分析与预测

通过灰色关联度的方法计算结果显示:中国城镇居民可支配收入结构不合理和发展不平衡现象较为严重,工薪收入和转移性收入是影响城镇居民收入的主要因素,并且其重要程度有进一步增强的趋势,其他来源的收入对居民收入增长有明显的抑制作用.最后,通过建立GM(1,1)模型和GM(1,1)残差模型对中国城镇居民未来五年的人均可支配收入及其构成进行了预测,并对预测结果进行了灰色关联分析.     

瓦斯涌出量灰色预测法

通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型.然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型.利用现场实测数据比较改进的GM(1,1)、灰色马尔柯夫和改进的灰色马尔柯夫模型各自的拟合精度,结果表明,改进的灰色马尔柯夫模型是3个模型中预测精度最好的模型,结果正确可靠,有一定的普遍适用性.     

灰色预测方法在大城市时用水量预测中的研究

分析了城市用水量预测的重要性和一些基本方法,发现灰色预测方法比传统的基于概率统计的随机过程分析具有建模所需信息少、不必知道原始数据分布的先验特征等优点,故将其尝试性的应用于城市时用水量的预测.通过对灰色预测方法建模机理的研究建立了城市用水量预测GM(1,1)模型,并以北方某大型城市时用水量为原始数据进行了实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测.     

无偏直接PGM（1，1）模型及其优化

无偏直接GM（1,1）模型在原始数据为纯指数序列时能保持无偏性,但在原始数据为近似指数序列时,不是最佳无偏直接GM（1,1）模型．提出了一种无偏直接PGM（1,1）模型,并以模式搜索法求解最佳权值P,同时由于无偏直接GM（1,1）模型默认经过了初始点,因此对初始值进行了修正,结合具体数据将无偏直接GM（1,1）模型与无偏直接PGM（1,1）模型进行了比较,结果表明无偏直接PGM（1,1）模型优于无偏直接GM（1,1）模型．     

灰色预测GM（1,1）模型预测城市区域环境噪声

根据2007—2013年甘肃省城市区域环境噪声污染现状监测数据,建立灰色预测城市区域噪声GM（1,1）模型,所建模型平均相对误差0.4837%,灰色关联度0.9290,精度较高,模型可用。预测结果表明,2014—2018年甘肃省主要城市区域环境噪声呈逐年下降趋势。