基于灰色理论的交通量预测

灰色模型可以在交通量资料缺乏的条件下建立模型进行预测,运用灰色模型对未来交通量进行预测。在灰色预测的基础上,建立了一阶单变量的交通量预测模型,运用灰色GM（1,1）模型来体现交通量的灰色性。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,成功地预测了交通量,预测结果证明了该模型的优点,该模型具有较强的适用性。本方法简便、适用,尤其能够在历史数据缺乏、离散性高、并对影响历史数据的各因素认识不十分清楚的情况下,能够得到较高精度的预测结果,利用灰色理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

基于灰色马氏链模型的农村居民人均收入预测

对农村居民人均收入变化趋势进行研究,将灰色模型与马氏链模型相结合,建立灰色马氏链预测模型,对河南省新乡市农村居民人均收入进行预测.与灰色预测模型相比,灰色马氏链模型能够提高预测精度.利用灰色马氏链模型对2017—2025年新乡市农村居民人均收入进行了预测,结果表明,该市农村居民人均收入有明显的上升趋势.     

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。     

基于改进无偏灰色模型的燃气供气量的预测

为有效配置资源及保障城市安全,利用改进无偏灰色模型计算城市燃气供气量。建立无偏灰色预测模型,用3点平滑法及等维新息对数据序列进行处理,得到改进无偏灰色预测模型。根据城市供气量的统计数据,分别由无偏灰色预测模型及改进无偏灰色模型进行拟合预测,并将所得供气量与实际供气量进行比较。计算结果表明:无偏灰色模型所得预测曲线为单调递减函数,随着预测时间增加预测值和实际供气量偏差较大;改进无偏灰色模型能够改变无偏灰色模型的单调性,预测值和实际供气量比较接近,可用于中长期预测。无偏灰色模型和改进无偏灰色模型预测所得燃气供气量的相对误差均值分别为7.32%和5.76%。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

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。     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

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.     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

基于模糊回归理论的GM(1,1)模型优化

文章将传统的GM(1,1)模型与模糊回归模型相结合,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型,保留了传统GM(1,1)模型的所需建模数据少和具有预测功能的优点;利用定义的三角模糊数的左、中、右距离公式,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型的求解方法.     

基于缓冲算子的灰色瓦斯涌出量预测研究

基于灰色GM（1,1）预测模型的构建理论,尝试引入缓冲算子来消除瓦斯涌出量原始数据序列所受到的冲击扰动,并利用MATLAB语言编程实现瓦斯涌出量灰色GM（1,1）预测模型程序化运算,选择合理的精度检验方法对预测模型和结果进行检验判断。通过工程实例,证明了引入缓冲算子改进的GM（1,1）模型预测精度和拟合优度更高,可为煤矿企业正确决策提供一定的理论依据。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用

通过引入自相关分析,将GM(1,N)模型预测精度高的优点和GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,两者有机结合形成一个联合预测模型,运用于自来水厂自动加矾系统,进一步提高灰色模型的预测精度,并证明了该方法在实际应用中的可行性.     

用灰色理论模型预测供电量

应用灰色理论 ,建立GM( 1 ,1 )分段优化模型 ,对新会市 1 986～ 2 0 0 0年供电量进行模型拟合计算 ,两者能较好的吻合。运用此建立分段优化GM( 1 ,1 )模型的方法对新会市 2 0 0 1～ 2 0 1 0年的供电量进行了预测     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

等维灰数递补动态预测

本文提出一种等维灰数递补动态预测技术。通过对所获信息的不断有效利用,将灰色动态GM(1,1)模型中灰参数逐次加以修正,使模型不断得到改进,从而提高了预测精度。应用实例表明,用本预测技术可取得较满意的结果。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.