灰色模型在负荷预测中的应用

电力负荷预测是电力控制及运行方面的最重要的一项任务。介绍了灰色理论的相关概念和原理,以及预测负荷的步骤,通过举例讨论了灰色模型在短期电力负荷预测中的应用,对平常日电力负荷进行预测,其结果令人满意,表明灰色模型是有效的负荷预测方法之一。灰色模型在日常负荷预测中广泛得到运用。     

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。     

基于灰色模型的广义预测控制直接算法

基于灰色模型GM（1,2）,采用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数,从而得到了控制器的参数,给出了一种广义预测控制的直接算法.由于此方法将被控对象视为灰色系统,需辨识的参数较基于CARIMA或CARMA模型的广义预测控制直接算法大大减少,实时性进一步提高.仿真结果表明,该方法是有效可行的.     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

灰色神经网络组合模型在区域水质预测中的应用

针对神经网络用于水质预测时需要大量数据才能获得较为准确的预测结果的局限性,为降低预测时对数据的依赖引入灰色模型,从而建立两者最优组合模型,以用于数据贫瘠时的情况.将该模型用于珠江支流的水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

灰色理论在股市预测中的应用

灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、控制、工程等领域中。本文将灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,并将所得值与由RBF网络预测的值进行线性组合以提高预测的精度。     

灰色模型在地区 GDP 预测中的应用

采用灰色系统法,建立灰色经济预测模型,利用最小二乘法确定模型中的参数,并用建立的模型对山东省潍坊市2013-2015年的GDP进行预测,分别为2013年42．79 h亿元,2014年48．66 h亿元,2015年55．32 h亿元．分别比上一年增长20．8％,13．7％和13．69％．对误差的计算显示模型的相对残差不超过3．57％,模型精确度较高．     

灰色模型在港口货物吞吐量预测中的应用

分析灰色模型预测的建模过程,并结合宁德港近年来的港口吞吐量数据对未来几年内此港口吞吐量进行预测,获得了可靠性较高的预测结果。     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

直升机航迹预测精度分析

该文全面分析直升机航迹预测方法，给出直升机航迹模型和去相关的航迹及其预测精度分析，提出用灰色系统实时在线建立直升机航迹的GM预测模型，并进行精度预测。结果表明，去相关的卡尔曼滤波方法虽可提高预测精度，但计算量较大，对目标作机动时，预测误差较大；而用灰色系统预测直升机航迹，只需用较少的探测数据，就可以得到较高的预测精度。     

灰色模型在郑州市人口预测中的应用

采用灰色模型法,对郑州市2011—2025年人口发展趋势进行了预测.明确了郑州市未来人口发展趋势的特点,揭示了郑州市未来面临的主要人口问题,并据此提出了有针对性的对策建议,既可供相关部门进行人口与经济社会发展宏观规划时参考,也可为郑州市政府制定发展决策提供支持.     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

灰色预测是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、通用性强、计算量小.针对粮食产量的预测问题,依据其历史数据,建立了基于灰色系统理论的时间序列预测模型,利用可信度p^0、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的,可行的.     

模糊信息粒化和GWO-SVM算法结合的短期风速范围预测

为了实现对风速范围区间的准确预测,提出一种基于模糊信息粒化和灰狼优化-支持向量机(GWO-SVM)算法的风速预测模型.该模型首先利用模糊信息粒子,从一段连续时间的风速值提取出最大值、最小值及大致的平均水平值;然后,采用时间序列风速输入模型,构建输入支持向量机模型的标签向量与特征矩阵;最后,通过灰狼算法进行支持向量机预测模型的参数寻优,实现对风速范围区间的准确预测.在实例验证阶段,将风速历史数据进行模糊粒化,采取4种不同的参数寻优方式对支持向量机预测模型进行参数寻优.结果表明:GWO-SVM算法可以有效地提高风速范围预测的精确度.     

室内空气品质的灰色非本征预测模型

利用灰色系统理论和原有的确定性物理模型建立了室内空气品质灰色非本征预测模型．并利用灰色非本征模型模拟了两种条件下，室内二氧化碳随时间变化的特性．计算实例表明，灰色非本征模型在预测室内空气品质时具有较好的实用性和精确性．     

一种有灰色初值函数的泛函微分方程数据预测

利用数学工具来解决一类数据在某一点处出现跳跃性变化的系统预测问题.并结合一个经济预测实例,对某种不能用已有预测方法预测的系统,经理论推导,提出了一种以灰色模型拟合初值函数,以中立型泛函微分方程映射预测的预测方法,对实例做出了良好的预测,解决了用常规预测方法难以解决的问题.     

军用信息系统安全效能灰色评估模型和算法

军用信息系统效能评估是一个十分复杂的问题,涉及因素多,而且存在部分因素不完全和不确定的问题。本文提出基于层次结构的灰色评估指标体系,介绍了应用灰色系统相关理论和层次分析法建立的评估模型和评估算法,最后对军用信息系统安全进行评估,结果表明该方法简单有效。     

基于改进灰色预测模型的自适应PID控制算法

针对大滞后系统提出一种基于改进灰色预测模型的自适应PID控制,采用优化背景值和初始条件的改进GM(1,1)模型作为预测模型,用预测结果代替被控对象测量值,克服了大滞后系统控制效果不能及时反馈的不足,并将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中,按照性能指标的负梯度方向修改加权系数,实现了自适应PID的最优控制。仿真结果证明,该方法对大滞后系统具有较好的适应性和鲁棒性。