一种优化GM(1,1)模型及其应用

在优化背景值的基础上,针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差的情况,提出基于全最小一乘准则的灰色GM(1,1)模型参数估计算法,同时将初始条件进行优化,从而得到了一个背景值、初始条件和模型参数同时优化的灰色GM(1,1)模型.最后,应用实例说明了优化灰色GM(1,1)模型的可行性与有效性.     

建筑沉降变形的半参数GM(1,1)模型研究

针对传统GM(1,1)模型背景值的缺陷和未知模型误差对预测精度的影响,提出半参数补偿及背景值优化GM(1,1)模型。通过分析传统GM(1,1)模型、背景值优化GM(1,1)模型以及本文模型的精度,结果显示,模型残差标准差比传统GM(1,1)模型小1.13,平均绝对误差小0.62 mm,平均相对残差小1.45%,且其各项指标均显示本文模型的预测精度有所提高。     

基于动态自适应PSO算法的GM(1,1)融合预测模型

在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b是两个关键的参数,其对模型的预测精度有较大的影响.在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种基于动态自适应粒子群算法的灰色GM融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用改进的粒子群优化算法来求解模型的相关参数.实例分析表明:与传统的GM(1,1)模型相比,动态自适应粒子群优化算法与GM融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型更具优势.     

数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模

为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究.变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数.以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究.对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短.变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度.     

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.     

灰线性回归模型在建筑物沉降分析中的应用

从GM(1,1)模型原理和GM(1,1)与线性回归组合模型原理的不同之处开始讨论,利用GM(1,1)与线性回归组合模型对广州市某小区1#楼一个沉降监测点(CJ1)进行了分析和预测,分析和预测的结果验证了GM(1,1)与线性回归组合模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.最后对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,应用结果表明,该方法使预测结果更可靠、准确,具有实际的参考价值.     

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.     

基于振荡序列的GM(1,1)幂模型建模研究

对于数据变化并不是呈单调趋势,变化无规律的振荡序列,建模难度较大,预测效果不太理想.若采用时间跨度较大的数据进行建模,数据变化较大,其预测精度不高.采用时间间隔较小的数据建模,则数据的统计特征不能充分反映.为尽量保证建模预测的可靠性,利用灰色系统建模理论建立GM(1,1)幂模型,该模型体现了灰色系统的能量特征,充分利用数据特征,采用信息覆盖思想设定幂指数的白化公式,并给出GM(1,1)幂模型参数求解方法,较好地解决了模型参数计算的问题,拓展了GM(1,1)模型的使用范围.实证表明,GM(1,1)幂模型与GM(1,1)模型相比有效提高了模型的预测精度.     

优化背景值的GM(1,1)

为了提高模型的拟合精度,提出了一种新的改进GM(1,1)模型.从优化GM(1,1)模型背景值的定义出发,推导出利用原始数据生成的背景值公式,将其与经过优化的初始条件结合,构造出改进的GM(1,1)模型.此模型将在很大程度上消除由于背景值的选取所产生的误差.对该模型进行数据模拟,通过与原模型中数据的比较、分析,验证出新的优化模型具有更好的模拟精度,说明该模型的有效性,可以将其应用于对其它数据的拟合预测.     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

聚集数据线性模型参数聚集Liu估计的相对效率

 当线性模型中的变量间存在复共线性时,常用有偏估计代替无偏估计。其中广义岭估计是研究较多的一种有偏估计。很多实际问题只能观测到聚集数据。本文给出了聚集数据线性模型聚集Liu估计的定义,提出了聚集Liu估计相对于最小二乘估计的两种相对效率,并得到这两种相对效率的上界;给出了聚集Liu估计相对于Peter-Karsten估计的2种相对效率及其上界。本文提出的聚集Liu估计,既能保证估计参数的稳定性,又能保证估计参数的近似无偏性,从这个意义上说,该估计在某种程度上优于聚集广义岭估计。     

基于遗传算法的Logistic模型与McDill-amateis模型比较研究

Logistic模型与McDill-amateis模型的参数有明确的生物学意义,能较好的反映林木的生长过程,其参数的拟合有多种方法,应用基于实数编码的遗传算法目标适应函数采用误差平方和比例数取得了理想的结论.     

线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率

对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes（BE）估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界．     

一类相依回归系统参数的根方估计

本文提出了一类相依回归系统回归参数的根方估计,证明了当设计矩阵呈病态时,根方估计的均方误差小于协方差改进估计的均方误差。     

聚类准则研究

介绍了聚类误差平方和准则,指出了误差平方和准则的不足,提出了误差绝对值和准则、最大误差准则以及误差p次方和准则.     

球头铣刀切削刃存在差异的切削力系数辨识

为了准确辨识得到球头铣刀切削刃存在差异的切削力系数,提出结合平均铣削力方法和粒子群优化算法的辨识方法.首先,建立球头铣刀的铣削力模型,推导基于平均铣削力且忽略切削刃差异的切削力系数辨识模型.然后,以基于平均铣削力方法辨识得到的切削力系数为初值、最小化铣削力仿真结果和测量结果的偏差平方和为目标,引入修正系数为设计变量,设计基于粒子群优化的切削力系数修正算法.最后,进行仿真和实验验证,相关结果表明采用修正后的切削力系数不仅能准确地预测切削刃存在差异的铣削力峰值,而且具有更好的吻合度和精度.     

基于灰色理论与BP神经网络的交通运输量组合预测研究

交通运输量预测是公路规划与管理中的重要问题.结合灰色理论模型与神经网络的优点,基于不同的组合预测思想分别建立了加权算术平均组合、加权平方和平均组合及加权比例平均组合预测模型.利用不同的评价模型对多组数据进行了评价分析研究.结果表明,通过选择合适的组合预测模型及参数估计方法并确定最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度.     

因子得分的岭估计及其相对效率

文章对正交因子分析模型中Bartlett因子得分估计的不足做了改进,损失其无偏性,减小估计的均方误差.并给出了改进后的估计与原估计的相对效率的上界。     

Buhlmann-Straub信度模型的估计与检验

研究了Buhlmann-Straub信度模型的参数估计和随机效应的检验,以及它们的统计性质. 参数估计采用两步估计法,用F检验对随机效应进行检验.在两步估计法中, 利用正交变换得到了总平均的估计, 然后采用拟合常数法得到了方差的估计,并证明了该估计是无偏估计.通过残差平方和构造了F检验统计量对是否有随机效应进行检验,并得出了检验的势函数是检验方差的增函数.最后将估计和检验的方法应用到实例中, 得到了较好的效果.     

一种应用于X波段海洋监测雷达的插值算法研究

X波段雷达是海洋监测系统的重要组成部分,其提取的风、浪、流等海洋信息为渔业生产、港口货运、船只交通管理等生产活动提供了有力保障。海态参数提取需要进行二维插值,传统方法采用反距离加权的方法,但其精度有限。提出一种基于三角形线性插值算法,其先采用分治法实现Delaunay三角部分,再基于三角形线性加权估计函数值。将以上两种方法反演结果与浮标数据进行对比,并计算均方根误差、相关系数和平均耗时。结果表明基于三角形线性插值更精确,平均耗时略小。