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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 875 毫秒

1.  GM(1,1)模型在市场需求预测中的应用  被引次数:1
   凌学文  李树刚  任海峰《西安科技大学学报》,2003年第23卷第4期
   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。    

2.  深圳卫生填埋淤堵排放的灰色预测模型  被引次数:1
   张爱军  朱珍德  程艳《河海大学学报(自然科学版)》,2002年第30卷第3期
   灰色预测中的核心GM(1,1)模型将无规律的原始数据生成为有规律的数据序列后进行预测,本文对GM(1,1)模型加以改进,将灰色预测GM(1,1)模型与跳变灰过程理论结合,建立了淤堵试验渗透系数的跳变预测模型。跳变预测模型具有灰色系统只需少量数据即可建模的优点,又有跳变灰过程可处理异常值的特点。采用某填埋场淤堵试验资料,经验证表明,该方法精度较高,将灰色模型引入填埋场衬垫系统渗透系数预测切实可行。    

3.  PSO-GM模型在拱坝变形预报中的应用  
   王宝强  崔伟杰  温毓繁  张栋梁  张林海《三峡大学学报(自然科学版)》,2014年第36卷第5期
   用PSO-GM模型来预测了拱坝变形情况.该模型通过粒子群算法优化灰色模型中背景值的权重系数r和指数灰元N,既保留了灰色模型要求样本数据少、短期预测精度高、可检验等优点,又弱化了线性GM(1,1)模型对累加生成的数据序列须成一定指数规律变化的要求,从而更具普遍性.通过工程实例计算验证可知,PSO-GM模型无论拟合精度还是预测精度都较一般线性灰色GM(1,1)模型好,可以为坝体位移监测提供参考.    

4.  太阳能热水器市场销售趋势的灰色系统分析  
   魏中俊《安徽工程科技学院学报》,2003年第18卷第3期
   根据灰色系统理论,建立了我国太阳能市场销售分析预测模型,包括GM(1,1)模型、残差修正模型、新息滚动模型等。该模型群以时序预测结果作为初步值,然后按近期发展趋势和政策分析进行修正,并通过不断输入新的信息进行滚动,以提高预测精度和可信度,使预测结果能更好地反映未来的发展和变化。    

5.  灰色预测在水质预测中应用  
   《科技信息》,2008年第15期
   根据灰色系统理论,结合某水库化学需氧量(CODc)指标浓度的实际状况,建立了精度检验较高的一维灰色GM(1,1)时间预测模型,经检验其精度完全满足要求,对化学需氧量(CODc)指标浓度进行了预测分析。结果表明,该模型能够较好的预测CODc未来三年的浓度变化。    

6.  基于粒子群优化算法的灰色模型在电力负荷预测中的应用  
   樊一娜《青海大学学报》,2013年第1期
   传统的灰色预测模型GM(1,1)在预测增长速度较快的电力负荷变化时,预测精度会大幅下降。针对GM(1,1)的这一局限性,本文引入了粒子群优化算法与传统的GM(1,1)相结合来求解灰色模型中的参数。通过对三组不同电力负荷的实例仿真,证明该模型在预测增长速度较快的电力负荷时具有较高的预测精度。    

7.  “平移序列”的灰色预测模型及其在国庆黄金周中的应用  
   葛菊红  化存才《云南大学学报(自然科学版)》,2006年第Z1期
   结合原始灰色预测模型GM(1,1)和灰色系统理论中平移序列,给出了“平移序列”的灰色预测模型,它具有数据光滑度好,预测精度较高的优点.利用此模型对2003年和2005年云南省国庆黄金周接待游客人数做出了精度较高的灰色预测.    

8.  地下水水质预测的有机灰色神经网络方法  
   张普  范卫民《科技咨询导报》,2008年第24期
   针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,结合灰色理论中的GM(1,1),和灰色残差GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出一种新的灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。以某地区地下水水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高。    

9.  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  
   程丽萍《萍乡高等专科学校学报》,2012年第29卷第3期
   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。    

10.  有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用  
   朱长军  史红亮  周继红  张普  赵秀娟《三峡大学学报(自然科学版)》,2007年第29卷第3期
   针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.    

11.  基于GM(1,2)模型的多步自调节灰色预测控制算法  被引次数:1
   郭颖  李昌海《西安石油大学学报(自然科学版)》,2009年第24卷第3期
   基于GM(1,2)灰色模型和一种新型综合偏差,提出了基于GM(1,2)模型的多步自调节灰色预测控制算法.该算法可对系统输出偏差和预测偏差进行合成形成一个在线多步综合偏差,用此偏差代替传统最优控制算法中的偏差项,这样算法既有在线预测系统未来多步行为的功能,又能根据预测模型精度实时调节预测值在控制回路中的作用,减小了预测误差对系统的不利影响.仿真结果表明,该算法可获得较好的控制跟踪效果.    

12.  实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法  
   张益  高蓉《南京师大学报(自然科学版)》,2009年第32卷第2期
   灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程.有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度.该方法首先用GM(1,1)模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM(1,1)的预测结果,因而具有较高的预测精度.使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM(1,1)预测.实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的.    

13.  改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用  被引次数:1
   胡玉琢  张云怀  肖鹏  曹六俊  卢露  张小宁《黑龙江大学自然科学学报》,2009年第26卷第5期
   介绍了三类改进的灰色模型和BP神经网络。将三类改进的灰色模型与神经网络进行组合,得到改进型灰色神经网络组合模型,将一维序列通过三个改进的灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。将组合模型应用到嘉陵江磁器口断面总磷浓度的预测中,结果表明:(1)用该组合模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)WPGM(1,1)、pGM(1,1)、CGM(1,1)、组合模型预测的平均相对误差分别为5.05%、34.01%、33.65%、3.02%,与单一灰色预测方法和灰色神经网络模型相比,组合模型的适应能力和预测推广能力更好,预测精度更高。    

14.  改进的灰色模型在城市工业需水量预测中的应用  被引次数:1
   汪妮  孙博  张刚《西北大学学报(自然科学版)》,2009年第39卷第2期
   目的 为进一步提高城市工业需水量预测的应用水平.方法 综合分析灰色GM(1,1)模型在需水预测应用中存在的问题,结合残差修正以及等维递补的原理,建立了改进的灰色模型以对城市工业需水量进行预测.结果 基于两种不同的灰色模型,得出了宝鸡市城市工业需水量的两组不同的预测值,并对该预测结果进行了精度检验与对比分析.结论 建立改进的灰色模型通用性较好,在数据变化较大的情况下使用,仍具有较好的预测精度,取得了较为满意的预测结果,有益于区域水资源综合规划以及中长期供水计划的制定.    

15.  钢桥防腐蚀涂层寿命的预测方法  被引次数:1
   耿刚强  林杰  刘来君  崔静娜《长安大学学报(自然科学版)》,2006年第26卷第5期
   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。    

16.  基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测  
   谢飞  刘永阔  李梦堃《应用科技》,2014年第4期
   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。    

17.  基于GM(1,1)灰色系统韵房地产市场预测模型研究  
   李永锋  王雪涛《河南教育学院学报(自然科学版)》,2008年第17卷第3期
   应用GM(1,1)建立了房地产销售市场的动态灰色预测模型,预测结果与精度检验表明,该预测模型能够精确地反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产公司的效益预测,以及对房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价.    

18.  基于GM(1,1)灰色系统的房地产市场预测模型研究  
   李永锋  王雪涛《河南教育学院学报(自然科学版)》,2008年第17卷第3期
   应用GM(1,1)建立了房地产销售市场的动态灰色预测模型,预测结果与精度检验表明,该预测模型能够精确地反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产公司的效益预测,以及对房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价.    

19.  基于灰色马尔可夫SCGM(1 ,1) C 模型的空难人数预测  被引次数:8
   张超  马存宝  许家栋《系统工程理论与实践》,2006年第26卷第5期
   空难事故预测是航空安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测和马尔可夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔可夫SCGM(1,1)C模型.用单因子系统云灰色SCGM(1,1)C模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔可夫预测.对1979~2003年全球空难人数进行了预测分析,结果表明该模型既能揭示了空难人数变化的总体趋势,又能克服了随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性.    

20.  灰色马尔可夫预测模型在工业SO2排放量中的应用  
   王艳玲《重庆师范大学学报(自然科学版)》,2008年第25卷第2期
   灰色马尔可夫预测模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且因为马尔可夫链理论的引入,有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低问题。首先建立GM(1,1)灰色动态拟合模型,并以此作为工业SO2排放量发展变化的动态基准线模型,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测工业SO2排放量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该法不但预测结果更可靠,而且能够对工业SO2排放量的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。    

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