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.     

基于自适应粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用

将自适应粒子群算法优化GM(1,1)模型的参数用于武汉市电力负荷预测,与普通GM(1,1)及标准粒子群优化的GM(1,1)模型的预测结果比较,发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型具有更理想的预测结果。     

两类离散GM(1,1)模型及其软件缺陷预测建模

为了拓广离散GM(1,1)模型的应用范围,建立了近似非齐次指数序列的离散GM(1,1)模型,NDGM(1,1)模型和直接离散GM(1,1)模型,即DDGM(1,1)模型,证明了其可以完全拟合非齐次指数序列,最后将两类离散GM(1,1)对软件进行缺陷预测建模,结果显示,DDGM(1,1)模型具有较高预测精度,可以对后续软件开发中缺陷的存在情况做出相应预测.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基坑变形预测的灰色二次优化模型

为了提高GM(1,1)模型在基坑变形分析中的预测精度,采用三种方法对背景值改进的GM(1,1)模型进行优化,包括:对初始值添加修正项,使其符合最小二乘法的思想;对时间响应式参数添加修正项,解决近似指数序列下改进GM(1,1)模型的背景值实用性问题;对基坑变形数据进行直接建模,使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1,1)模型,将该模型应用于基坑变形预测实例中,结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度,具有较好的工程应用价值。     

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.     

第17届亚运会女子铅球冠军成绩GM(1,1)模型预测

运用文献资料法和数理统计法,介绍了GM(1,1)模型的构建过程并利用模型对第17届亚运会女子铅球冠军成绩进行了预测;经过检验,近5届亚运会女子铅球冠军成绩GM(1,1)曲线拟合度较好,拟合模型为y=-16 085e-0.000 01k+18 130;经过残差检验、关联度检验和后验差检验,得出模型具有良好的预测精度,实用性较强,可以用于预测第17届亚运会女子铅球冠军成绩,预测成绩为20.45 m。     

隧道围岩变形EMD灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型, 使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响,并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明：EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

隧道围岩变形经验模态分解灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型,使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响;并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型对钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀预测

目的提出改进新陈代谢GM(1,1)模型,提高预测钢结构使用寿命的精度.方法在全序列的基础上,置入一个由传统GM(1,1)模型得到新数据,去除一个旧的数据,建立既保证了原来的维数,而又不影响整个信息发展趋势的改进新陈代谢GM(1,1)模型.利用改进新陈代谢GM(1,1)模型对已经用传统GM(1,1)模型预测钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀的实际工况进行重新预测,验证所提出的改进新陈代谢GM(1,1)模型在涂膜腐蚀预测中应用的可行性、有效性及预测所提高的精度.结果改进新陈代谢GM(1,1)模型的均值方差比值C为0.132 9,比传统GM(1,1)模型的均值方差比值C的值0.172 1小,改进新陈代谢GM(1,1)模型的精度比传统GM(1,1)模型的预测效果好;改进新陈代谢GM(1,1)模型的平均相对误差为3.20%,传统GM(1,1)为4.01%,提高了预测精度.结论改进新陈代谢GM(1,1)模型既保证了传统GM(1,1)模型的维数,而又不影响整个信息的发展趋势,改进新陈代谢GM(1,1)模型更合理,适用于中长期预测.     

土地利用规划中的人口预测方法研究——以荥阳市为例

根据2002年至2009年荥阳市的人口数据,采用综合增长率法、回归分析法和GM（1,1）模型预测2020年的人口规模．并对3种方法的预测结果进行精度检验．结果表明,GM（1,1）模型预测精度最高,可以采用其预测值作为最终预测结果．     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．     

三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

灰色模型GM(1,1)背景值的一种改进方法

分析了灰色GM(1,1)模型的理论缺陷,提出了对背景值的一种改进方法,建立了GM(1,1,λ)模型,数据模拟结果表明,GM(1,1,λ)模型的模拟精度高于GM(1,1)模型,既适合低增长指数序列建模,也适合高增长指数序列建模.     

一种带有调节因子的背景值构造方法及在灰色系统建模中的应用

针对传统灰色GM（1,1）模型和已有的若干改进GM（1,1）模型在高增长指数序列建模时模型精度较低的问题,构造了一种带有调节因子λ的新背景值公式,提出了调节因子λ的优化方法,并应用于灰色系统建模中.大量的数字仿真表明：基于调节因子λ建立的新GM（1,1）模型,即使是在发展系数较高、且用于多步预测时精度仍然保持较高,它较传统GM（1,1）模型和已有的改进GM（1,1）Ⅰ,Ⅱ型均有显著地提高.     

煤岩界面预测灰模型

为提高煤岩界面记忆截割检测的自动化水平，基于灰建模改进方法，采用相同的初始数据序列，建立经典GM（1，1）、新数据CM（1，1）、新陈代谢GM（1，1）三种煤岩界面预测模型，并分析其数据残差和相对误差。结果表明，三种模型的残差和相对误差均随预测步数的增加而增大，新陈代谢GM（1，1）模型的残差和相对误差最小，模型精度较高，适用于煤岩界面预测。     

基于自相关的GM（1，1）与GM（1，N）联合模型优化及应用

分析基于自相关理论的GM（1,1）与GM（1,N）联合模型,将仅适合GM（1,1）模型的数据拓展到适合GM（1,N）模型。用数值积分中的Simpson公式来重建GM（1,1）与GM（1,N）的联合模型,在参数辨识过程中引入累积法,降低线性方程组系数矩阵的条件数,使联合模型求解更加稳定,提高了模拟及预测精度,并且克服了原GM（1,N）模型必须获得预报时刻点相关数据列的值的缺陷,有利于新息GM（1,N）模型的应用。数值实验结果表明,优化后模型数值稳定性好,其系数矩阵的条件数在数值上比通用的最小二乘法有所降低,且模拟平均相对误差也有所降低,预测精度得到提高。     

基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测

根据核电设备运行参数的历史数据,利用灰色系统GM（1,1）预测模型建立动态微分方程,并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大,则用BP神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正,以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例,对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明,用BP 神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正相比较GM（1,1）预测模型,预测精度得到了显著提高。     

初值修正灰色GM（1，1）模型的等价性

研究了初值修正灰色GM（1，1）模型的等价性问题．通过选取两个不同初始条件X3（1）＋β、β2X（1），分别得到两个初值修正GM（1，1）模型，并证明了它们的等价性；然后，推广初值修正GM（1，1）模型等价性，得到了结论更为一般的、初值条件为X1（f）＋β1和β2X（1）（i）的、两类GM（1，1）模型的等价性．这些结论不仅揭示了不同初值条件的GM（1，1）模型的本质联系，而且为进一步应用GM（1，1）模型提供了更大的选择空间．     

基于有理插值公式GM（1，1）模型的背景值构造新方法与应用

本文通过分析GM（1,1）模型中的背景值,提出了用有理插值和数值积分中的梯形公式及外推法重构背景值,进而有效地提高模型的预测精度和适用性,最后将此方法应用到我国人均能源消耗量预测建模中,理论分析和应用实例表明了文章所提方法的有效性。