用组合模型预测油田产油量

时间序列分析是统计学的一个重要分支,灰色系统理论是一种动态趋势预测理论。将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于油田产量预测是一个非常有益的探索。先采用灰色建模或逐步回归方法,从数据中得到趋势项的数学模型,然后对剔除趋势项之后的数据进行时间序列分析,建立了ＡＲ模型或ＡＲＭＡ模型。将以上两个模型结合起来构成组合模型,用于预测油田产油量。应用实例证明,该方法具有容易实现、预测准确的优点,是一种非常有效的     

AR模型应用于振动信号趋势预测的研究

振动信号的趋势预测是设备状态监测与故障诊断中的一个重要内容。论文提出采用时间序列ＡＲ模型进行趋势预测。将现场测得的非平稳振动序列通过ＡＲＩＭＡ模型和标准化处理,转化成标准正态平稳时间序列。模型参数估计使用了方法简单、参数估计无偏、精度高的最小二乘法。通过现场实测数据进行验证,计算结果表明ＡＲ模型能够很好地拟合振动信号时间序列并取得了一定的预测精度,可以达到预测要求。     

串联式组合模型在基坑监测中的应用

在传统模型基础上提出串联式组合模型,选择灰色模型对基坑监测数据的趋势项进行拟合,时间序列模型对监测数据的随机项进行拟合,发挥两者自身的特点,进行有机地组合预测分析。通过工程实例预测结果分析表明:串联式组合模型不仅能够预测出基坑的变形趋势,而且相对于时间序列模型、灰色模型有着较好的预测精度,体现出将串联式灰色时间序列组合模型应用于基坑监测的合理性和有效性。     

中国股市日内成交量序列建模及预测研究

首先研究上证指数日内高频成交量时间序列的统计特征,包括平稳性、自相关和 长 记 忆 性,然后我们通过对剔除日内周期趋势的成交量序列建立 ＡＲＭＡ 模型,并分别结合 ＡＲＣＨ 类模型和 ＡＲＦＩＭＡ 模型消除模型的异方差和长记忆性．我们的实证分析结果表明在消除日内周期项、异方差和长记忆性后建立的时间序列模型比原始序列的时间序列模型有更高的预测精度．      

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.     

灰色模型在电力负荷预测中的应用

应用灰色系统理论分析了某电力系统电力负荷的动态变化趋势。并用灰色预测理论对该系统现有的年用电量时间数据序列进行处理,进而建立了GM(1,1)预测数学模型,最后提供了预测实例。     

灰色系统与时序组合模型在高层建筑沉降预测中的应用

将高层建筑沉降监测数据视为具有确定性趋势的非平稳时间序列，运用灰色GM(1，1)模型提取其中的趋势项，用AR(n)模型表示随机残差项，利用灰色-时序组合模型进行沉降预测．算例结果表明，该组合模型具有较高的预测精度，是一种简单、实用的高层建筑沉降预测方法．     

基于残差修正的灰色神经网络在数据挖掘中的应用

针对时间序列数据样本少、部分信息未知的特点,提出将灰色理论与神经网络相结合构建灰色神经网络,充分利用两种方法的优势对小样本时间序列数据进行有效挖掘.为了提高模型的预测精度,提出利用残差对模型进行有效修正.实验分析表明,残差修正灰色神经网络具有较高的预测精度,适合于小样本时间序列数据的挖掘.     

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.     

基于时间序列模型的轨道质量指数预测研究

轨道质量指数(TQI)是反映区段轨道整体不平顺的一项重要指标,是一个具有随机性特征的时间序列。本文用灰色系统理论分析TQI序列与各单项指标间的关联度并预测某区段下一次检查的数值;运用ARMA模型对200 m单元区段的TQI序列数据进行研究,分析其变化趋势并对未来一段时间的TQI进行预测。算例分析表明,两个模型的预测精度有所提高,相对误差小于5%。     

山东省公路机动车货运量及运力组合预测

本文利用山东省公路机动车货运量、运力及国内生产总值时间序列信息,根据灰色系统及回归理论,建立山东省公路机动车货运量及运力灰色预测模型和回归模型,并利用组合预测方法进行预测,为控制山东省运力发展提供依据。     

基于ARIMA、BP神经网络与GM的组合模型

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.     

基于灰色RBF-NN的陀螺随机漂移误差建模

针对测量中存在的陀螺随机漂移误差,提出了一种基于灰色RBF神经网络的预测建模方法.首先采用时间序列的饱和嵌入维数确定RBF神经网络模型输入层的节点数;其次采用灰色聚类法对输入样本进行分类,以确定RBF神经网络模型隐含层的初始节点数;最后采用灰色关联分析法对RBF神经网络的冗余隐含层节点实施删除,以得到满足精度要求的最小结构的RBF神经网络模型.将其应用到某型挠性陀螺随机漂移误差的预测建模中,可得预测模型的精度为90.33%,实验结果表明了该模型的有效性.     

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。     

体检指标健康预警的灰色-时序组合模型

对于个体健康体检数据而言，传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析，首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次，为降低单个模型预测精度的有限性，利用方差倒数法为离散灰色模型和差分自回归移动平均模型赋权重，在模型误差平方和达到最小时取得最佳的权重值。从而将两个模型的预测结果进行组合，实现对健康指标的建模与趋势分析，及时掌握个体健康指标的变化并发现潜在的疾病隐患。预测模型在实验数据集上的相对模拟误差与最优基准模型相比有所下降，表明灰色–时序组合模型具有更高的模拟精度，解决了传统的依据单次体检指标进行静态分析的弊端以及单个模型预测结果的局限性，更加关注个体差异，能有效提升健康预警的效果。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。     

GM-ARIMA模型在大坝安全监测中的应用

针对大坝安全监测的小样本数据既有一定趋势性又有一定波动性的特点,把灰色模型和时间序列模型结合起来运用在大坝安全监测中.首先利用灰色模型进行拟合和预测,然后对灰色残差序列建立ARIMA模型,对残差进行预测,最后将两者结合起来即可得到预测值.本文以小湾拱坝坝顶某测点的径向位移为例,建立GM-ARIMA进行拟合和预测,并与实测值比较.计算结果表明,与GM模型相比,GM-ARIMA模型的精度高,预测值更接近于实测值.     

灰因子分析研究及其应用

灰色系统理论通过序列的生成和开发,致力于现实规律的探讨,而数理统计则致力于统计历史规律的研究.结合灰色系统与经典因子分析的优点,提出一种新的模型,即灰因子分析,并利用面向对象程序设计的方法进行了系统实现,对结果所做的分析对比表明效果显著.最后将该方法应用到实例中,实验结果显示,该方法对具有时间序列的研究起到了推动的作用.     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.