纯滞后系统的灰色预测控制

本文针对具有纯滞后的系统的控制,采用了一种基于 GM(1,1)模型的灰色预测控制算法。这种新型控制器的主要优点是不需要掌握关于被控对象模型结构的先验信息,并具有计算简单、自适应性强等特点,是一种通用控制器。数值仿真及结果对比验证了该算法的有效性。     

基于灰色系统预测的老龄化预测模型

在6次全国人口普查数据的基础上,利用灰色系统的GM(1,1)理论,构建了我国超过65岁人口的预测模型,得到了老龄人口比例的拟合函数,经检验残差小于0.1,并得到了未来老龄化程度的拟合函数,预测2050年我国老年人口比例将达到14.4%。利用此模型对未来人口增长率进行预测。     

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。     

基于灰色马尔可夫模型的采煤机生产率的预测

生产率是衡量采煤机工作性能的一项重要指标,对煤矿开采的科学决策以及发展规划具有重要的指导意义.通过建立采煤机生产率的指标评价体系,运用灰色GM (1,1)模型以及灰色马尔可夫模型分别进行了预测,经过比较可发现,灰色马尔可夫模型预测的准确率和预测精度都优于GM(1,1)模型,尤其对波动性和随机性大的数据具有很好的拟合和预测效果,为具有多因素影响的采煤机生产性能预测评价提供了一种有效的途径和方法.     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的安徽入境游客预测

游客是旅游业赖以生存和发展的重要因素,基于灰色系统理论,构建了游客灰色预测GM(1,1)模型,利用该模型对安徽省入境游客进行预测,结果表明安徽未来几年游客市场数量将大幅增加,这对提升安徽入境旅游的发展具有较高的参考价值.     

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．     

多变量灰色模型在预测中的应用

单变量的GM(1,1)模型用于单一时间序列的建模与预测,而MGM(1,n)模型是对GM(1,1)模型在多元变量情况下的自然推广,通过对MGM(1,n)模型建立过程以及应用方法的示例,来说明该模型的现实应用价值.     

基于灰色系统理论的常压蒸馏装置腐蚀预测

针对某炼油厂炼制中东进口原油后常压蒸馏装置设备冲刷腐蚀明显加重的问题,在常压蒸馏塔顶换热器入口分配管弯头处进行定点测厚,对其厚度减薄情况进行监测.弯头壁厚数列是准光滑序列,它的一次累加生成具有准指数规律,可以建立灰色微分方程.针对此灰色腐蚀系统建立GM(1,1)模型,利用此模型对原始数据序列进行模拟的平均相对误差为1.90%,而通过对原始数据序列加上100进行平移,然后再从预测结果中扣除增加量的方法得到改进的GM(1,1)模型,平均相对误差为1.31%,模型精度得到提高.采用全部数据建立改进的GM(1,1)模型,对弯头的壁厚进行模拟,对未来可能的壁厚进行区间预测.结果表明:弯头在2 a的使用期内是安全的,3 a后弯头极有可能蚀穿;采用灰色系统理论对冲刷严重的部位进行寿命预测是可行的,有助于制定合理的检修周期,保障设备的安全.     

基于“数列灰预测”的输气管道腐蚀预测

输气管道腐独涉及因素较多,关系错综复杂,且随着条件的不同而变化较大,对于这些因素的确定也存在不确定性和模栩性。利用“数列灰预测”建立了管道腐性预测的新模型,介绍了三种常用的数据处理方式。将预测模型应用于四川气田某输气管道的腐蚀速度和腐蚀深度的预测结果表明:所建模型预测的误差小,可以用于现场实际工作中,为管道的腐蚀预测提供了一种新的方法。     

动态测试误差灰色预报精度及修正

文章针对动态测量具有随机性、相关性、动态性等特点,借助灰色系统理论的方法建模,提出了最优化系数修正法对模型加以修正,较好地提高了模型的精度。克服了原有的灰色预测模型精度低的缺点,使其广泛用于动态测量的误差修正系统,具有现实的意义。     

灰色预测模型GM（1，1）的修正

应用样条函数对灰色预测模型ＧＭ（１，１）的残差序列进行插值，将插值后的残差表示式作用于微分动态模型，用最小二乘法则进行参数辨识，从而建立残差的时间响应式，并以此修正ＧＭ（１，１）模型。经实例检验，修正后的模型精度有显著提高。     

中心逼近优化GM(1,1)模型及其在数控系统故障诊断中的应用

数控机床的数控系统的可靠性对数控机床质量起着非常重要的作用 .由于故障信息量较少 ,对其故障做出合理的预测 ,就具有重要的实践意义和理论价值 .灰色系统理论是研究贫乏信息的科学理论 ,具有广泛的适应性 .本文介绍了中心逼近优化灰色GM( 1,1)模型的建模方法 .应用该模型对数控机床数控故障的预测进行应用 ,效果令人满意 ,它为数控机床故障预测提供了科学而合理的新方法 ,值得推广使用     

一种货运需求预测的灰色系统模型

本文以上海市货运量、货运周转量的时间序列为依据,应用灰色系统模型(Grey Dynamic Model),建立了货运中长期预测模型,并提出了至2000年的预测值。经测试,1989年的预测值与实际值相比较,吻合度高达95%以上。     

山西省粮食亩产类型的灰色评估与分析

本文应用多指标灰色评估方法,对粮食亩产类型进行了研究与划分,较单一指标分类更能客观地反映各地区粮食生产的实际情况。并以山西省为例计算取得了较好的效果,为山西省中低产田的划分提供了科学依据。     

灰色系统与交通运输模型

用灰色理论分析了交通运输问题,建立了相应的数学模型,并进行了分析     

旅游地客源市场动态预测方法探讨

旅游地客源市场预测是合理制定旅游业发展战略和旅游规划与开发的重要依据．客源市场的变化受到诸多因素的影响，构成-灰色系统．该文根据近几年来上海市旅游的境外游客量的统计数据，利用灰色系统理论中一种特殊的线性动态预测模型，建立了GM(1，1)预测模型，并利用该模型对上海市2010年前的境外游客量进行了预测．     

油气田动态灰色预测模型的选择方法

现有六种油气田动态预测的灰色系统模型,但在实际应用中需要根据具体油气田选择适当的模型。本文从关联度的概念出发,提出了一种灰色模型的选取方法,经过实例验证,证明行之有效,从而克服了选取预测模型的盲目性。另一方面,文中对各时间序列(如压力、油产量、气产量及水产量)间的相互影响给出了定量描述,使预测过程更主动。     

灰色GM(1,1)模型的图解法

灰色GM(1,1)模型是GM模型中最基础、最核心、应用最广泛的一种预测模型.本文提出了确定GM(1,1)模型基本解有关待定参数的一种新方法——图解法.该方法能方便地确定GM(1,1)模型解的有关待定参数,既简明又直观.将图解法与解析法进行比较,结果表明,图解法与解析法的精度基本接近,能够满足工程控制的需要.