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。     

GM（1，1）模型在市场需求预测中的应用

主要针对系统中行为信息不完全，企业中的人事管理运行机制不明确等问题，运用灰色系统一维情况来建立控制模型。该模型具有需要的原始数据较少、精度高等特点，而且操作简单易行。市场需求量是一个明显的灰色系统，用该方法进行预测，能比较精确地描述客观事物的发展变化，并可预测其变化规律，以便供决策部门参考。结果表明该模型预测值与实际值的拟合程度较好，达到了较高的精度。     

缓冲算子理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。     

纱条不匀的灰色预测

应用灰色预测理论，对纱条不匀进行了预测，建立了纱条不匀灰色预测的数学模型，并对该模型进行了精度检验。     

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。     

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。     

灰色系统的弹箭系统研制费用估计模型的研究

对弹箭系统研制费用的估计常采用多元线性回归方程法。该方法要求有大量样本数据的情况 ,并且估计精度较差。在新型弹箭系统的研制中 ,由于样本数据较少 ,给研制费用估计带来一定的困难。该文应用灰色系统预测理论解决弹箭系统研制费用估计问题 ,建立了灰色系统GM预测模型和n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。通过实例计算能看出用较少的样本可以得到较高的预测精度。     

基于灰色系统理论的变形数据处理方法

根据灰色系统理论,提出了应用1-AGO灰色预测方法。建立GM（1,1）模型对变形数据进行分析预测。该模型具有削弱原始数据的随机性、预测精度高等特点,并通过实例进行说明。     

火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响，并且具有较大的随机性和波动性的特点，笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合，建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型，利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点，并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明，灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度，完全能满足预测精度的要求，可以较好地用于火灾事故的预测。     

灰色模型及其在我国报纸发行量预测中的应用

本文讨论了灰色模型的机理和特点,建立了描述我国报纸发行系统发展规律的灰色动态模型,并据此对报纸发行量进行了预测。研究结果表明:灰色预测方法的精度高于传统的确定性趋势预测方法,尤其适合于对信息量不足、作用机制不确定的抽象系统进行中短期预测,从而为科学决策提供依据。     

普通高等学校招生规模的预测方法

近年来,中国普通高等学校招生规模不断扩大,提高了高等教育的入学率,却增加了大学毕业生就业的压力。研究普通高等学校招生规模的预测方法对于合理地制定普通高等学校招生规模,实现高等教育可持续性发展是非常关键的。采用灰色系统方法和神经网络方法,结合1970—2009年全国普通高等学校招生人数的数据资料,建立了普通高等学校招生规模的灰色系统GM(1,1)模型和BP神经网络模型。对2种模型的模拟通过MATLAB平台实现。BP神经网络建模考虑了普通高等学校数、普通高等学校教职工人数、普通高中毕业人数以及国家财政教育经费投入4个影响因素。灰色系统GM(1,1)模型的精度为75.7%;BP神经网络模型的精度为95.4%。通过模拟分析可以得出:BP神经网络方法用于普通高等学校招生规模的预测是可行的。     

钢桥防腐蚀涂层寿命的预测方法

钢桥防腐蚀涂层的大气腐蚀是一个相当复杂的过程，存在着许多不确定因素。因而涂层保护寿命预测系统的建立，需要在包含大量不确定信息的灰色状态下进行推理。将灰色理论引入到桥梁防腐蚀涂层的失效研究中，建立了涂层腐蚀坑剥落的面积随时间变化的GM（1，1）模型，并在此基础上推导出桥梁防腐蚀涂层寿命的一般预测公式。通过实例分析计算，该模型预测得到的腐蚀面积和实测值相对误差小于8％，具有较好的拟合精度和预测可靠度。     

隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR

在趋势项提取法中,针对逐步回归法比较烦琐及灰色模型预测精度低的缺点,结合灰色预报系统的灰色性和时变性,根据变形体的实际变形规律,将时变参数a(t),b(t)及灰色理论应用于时序模型建模中,提出并建立时变参数灰序模型TGM-AR.时变参数灰色模型用于提取趋势项部分,时序模型用于提取随机部分.将模型应用于隧道地表的沉降分析和预测,结果表明模型预报精度高,且趋势项的物理意义明确.     

承压结构破坏载荷的预测

根据承压结构载荷～应变关系曲线的特点 ,按照比例极限定律的建模方法 ,得到了承压结构载荷～应变关系预测模型 .这一模型与灰色系统理论中的GM模型有相同的数学形式 ,只是常系数的确定方法不同 .利用所建模型和灰关联度的概念 ,建立了根据部分载荷应变数据预测承压结构破坏载荷的新方法 ,并通过对铝合金球壳模型在静水外压作用下的破坏试验 ,考证了该预测法的精度情况     

基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法

粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法,粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.     

基于灰色系统理论的斜率关联模型的应用——求解政府支出与经济增长的相关性

政府支出是一个特定的“社会经济系统”,符合灰色系统理论的表象和特征.使用灰色系统理论中的斜率关联模型研究政府支出与经济增长相关性,具有方法论上的创新意义.通过建立关联分析模型,选取1996-2003年样本数据,运用Excel2000软件求解,得出了政府支出与经济增长显著正相关的结论.     

领导群体结构要素及效能研究

建立了企业系统领导群体结构层次模型及效能评价指标体系,应用层分析法（AHP）对层次结构模型进行要素分析,得出了企业系统结构效能评价指标体系要素的权重分配,提出了基于AHP和灰色系统理论相融合的领导群体结构能评估模型,并应用该模型对某大型企业系统领导群体结构进行实例分析,得出了此企业系统领导群体结构效能的综合评估结果。     

贵州普定后寨岩溶地下水系统灰色预测模型研究

运用系统理论观点,分析了贵州普定后寨岩溶地下水系统基本特征,在此基础上建立了岩溶地下水系统灰色预测模型,并取得了较好的预报结果。此外,还对模型灰参数的物理意义进行了简单讨论,认为灰参数反映了岩溶地下水系统特征,加深了对系统了解。     

基于遗传算法的灰铁铸件缺陷诊断的神经网络模型

将铸造生产中缺陷产生的主要原因抽象为神经元,构建了灰铁铸件缺陷诊断的BP神经网络模型.采用非线线性变换,确定了样本的变化范围,用遗传算法学习网络模型的权值,开发出了基于C++的铸件缺陷诊断及防止的应用软件,并通过建立铸件缺陷数据库,以克服专家系统的"瓶颈"问题,从而有效地降低铸件的废品率.     

三峡工程高边坡的稳定性分析

为了分析三峡工程边坡的稳定性,根据灰色系统的理论,利用GM(1,1)预测模型,依据三峡现场边坡的测试数据,建立了边坡岩体变形的灰色预测模型,绘出了边坡变形的拟合和预测曲线,能够比较准确地预测边坡岩体变形的发展情况及稳定性,为边坡岩体变形的预测提供了可靠保证和理论依据.计算分析表明,其预测结果与实测数据较吻合,相对平均精度超过98%,能够满足工程的使用要求.三峡边坡工程是稳定和安全可靠的.