应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

基于优化灰色-马尔可夫链的河南省旅游总收入预测

以原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和最小为准则建立优化GM(1,1)模型,然后对优化GM(1,1)模型的预测结果进行了马尔可夫链的改进.最后选取2003—2013年河南省旅游总收入建立基于优化灰色-马尔可夫链的预测模型,并对2014—2016年河南省旅游总收入进行了预测,为旅游预测提供了一种新的研究思路和方法.     

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GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新 GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统 GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。
     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM(1,1)模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析.工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷载的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度.同时新信息GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型比老信息GM(1,1)模型预测的结果更精确.     

灰色预测模型

对灰色GM(1,1)和GM(2)建模的机理及缺陷进行了分析,得到了GM(1,1)和GM(2)模型的适用预测对象,从而为改进模型的预测精确度提供了有效的方法.     

改进GM(1,1)模型在重力坝位移预测中的应用

针对灰色系统中经典的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的缺陷,以某工程为例,提出了一种改进的GM(1,1)模型.实质上是重新生成了序列,即对非负随机振荡序列进行加速指数变换和几何平均生成变换后使用经典的GM(1,1)模型进行建模并预测.对某工程2015年5月29日至6月10日的大坝水平位移进行了预测,并将结果与传统的线性回归模型和经典GM(1,1)模型的预测结果进行了比较,计算结果显示,改进的GM(1,1)模型预测精度较高,该方法取得了较好的效果.     

改进的灰色模型在地壳形变预测中的应用

灰色模型具有小数据样本的优点,但由于系统冲击扰动的缘故,若直接使用标准GM(1,1)模型对地壳形变进行预测和分析,并不能很好地反映变化规律。在对已有数据进行定性和定量分析的基础上,利用缓冲算子和残差改正方法对地壳运动变化速率数据进行调整,然后用改进的GM(1,1)模型进行模拟预测。利用实测数据对该方法进行验证,结果表明该方法克服了单纯使用GM(1,1)模型预测的缺陷,可以大幅修正系统冲击干扰对原始数据的影响,有效提高了整体预测精度。     

基于灰-回归组合预测模型的河南省城镇居民收支研究

在对灰色GM(1,1)模型及回归模型研究的基础上,考虑到模型的适用范围及预测误差问题,将灰色GM(1,1)模型与回归模型进行组合,以回归模型的模拟值作为灰色GM(1,1)模型的原始数据序列进行预测.然后运用灰-回归组合模型对河南省城镇居民收支进行预测.结果表明:灰-回归组合模型扩大了单一模型的适用范围,并且对河南省城镇居民收支预测误差更小,模型精度更高.     

2E12铝合金板材疲劳寿命的灰色预测

2E12铝合金是一种比较理想的飞机蒙皮材料,为了更好地预测2E12铝合金的疲劳寿命,文章以2E12试件为研究对象,进行疲劳试验,获得材料的S-N曲线,利用灰色系统理论建立GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型,生成预测模拟值,将模拟值和试验数据进行残差检验,验证预测数据的准确性,从而得出模型预测S-N曲线。计算表明,GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型的预测模拟值与初始数据基本一致,模型预测S-N曲线与材料S-N曲线吻合程度较高,因此,可通过以上模型实现对2E12铝合金板材的疲劳寿命预测。     

微分进化算法在单桩极限承载力灰色优化预测中的应用

文章利用微分进化算法对单桩极限承载力的灰色GM(1,1)模型参数进行优化求解, 提出DE-GM(1,1)优化预测模型;基于MATLAB环境编写了计算程序, 结合工程实例, 对试桩静载荷试验实测数据进行了拟合分析.结果表明, 与指数曲线模型和GM(1,1)模型相比, DE-GM(1,1)模型能够更好地拟合实测数据, 预测精度进一步提高;微分进化算法在GM(1,1)模型参数优化过程中表现出求解速度快、计算精度和自动化程度高等特点.     

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.     

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.     

基于改进灰色组合模型的城市轨道交通客流预测 ——以西安地铁2号线为例

针对城市轨道客流培育发展大致呈S形曲线的特点,首先以灰色Verhulst模型对西安地铁2号线客流进行预测.为提高预测结果的精度,对原始数据形成的序列数据通过对数变换处理来减少其波动性.由于所研究轨道线路尚未到达客流饱和阶段,为了规避单一模型较大的风险性,针对不同模型的特点,从处理过的原数据列选取西安地铁1号线开通年度(2014年1月)之后的西安地铁2号线数列,此数据列数据量较少,波动性小,采用灰色GM(1,1)模型对处理过的西安市地铁2号线数列进行预测.通过将灰色GM(1,1)模型预测结果与改进Verhulst模型预测结果进行线性组合,之后将采用不同预测模型的预测结果与实际值进行对比分析,发现组合模型的预测精度更高.     

优化背景值和时间响应函数的一类直接模型法

根据灰色GM(1,1)直接模型原始数据具有非齐次灰指数规律特点,构建出相应的拟合函数,再利用辛普森公式优化模型背景值,同时利用最小二乘法确定时间响应函数中的常数c,得到一种改进的GM(1,1)直接模型.实例分析表明:该改进模型的模拟和预测精度较高,也拓宽了灰色预测模型的使用范围.     

时变参数模型在建筑物变形分析中的应用

对传统GM(1,1)沉降预测模型进行分析后,发现参数采用固定值与实际情况不符,会影响预测精度.为弥补这一不足,对传统灰色模型进行改进,假定参数是时间的连续函数,并对之做了拟合,提出含时变参数的GM(1,1)预测模型.实例证明此模型比传统GM(1,1)模型精度更高.     

基于改进直接灰色模型的泵车摆缸泄漏预测

提出一种基于参数和时间响应序列的改进直接灰色模型IDGM(1,1),对泵车摆缸泄漏的趋势进行预测分析,并与传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测结果进行比较。结果表明,该方法可以准确地预测摆缸泄漏故障的劣化趋势,其预测精度明显优于传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测精度,可为摆缸泄漏故障的主动维护提供重要理论依据。     

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.     

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.