工程建筑变形分析的灰色模型探讨

为研究工程建筑的变形规律,合理预测未来的变形趋势,针对工程建筑变形中存在的变形因素复杂、变形大小不确定性、点位间主次关系不明确等情形,采用灰色系统理论建立变形分析灰色模型。通过两个工程实例,分别应用GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型进行变形的预测和检验,充分证实了应用灰色模型进行工程建筑变形分析的可行性和可靠性,为工程建筑的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。     

灰色GM(1,1)模型在青海省卫生人员预测中的应用

卫生人员预测在卫生事业管理中占有重要地位,是卫生人力资源配置的重要依据.应用灰色预测GM(1,1)模型,以2007~2013年青海省卫生人员为历史数据,求解模型得到2007~2013年青海省卫生人员预测值,将实际值与预测值进行对比分析,检验结果表明模型预测结果较好,精度较高,误差率小.用该模型得到2014~2018年青海省卫生人员预测值,为青海省卫生人力资源规划提供依据.     

MGM(1,n)模型在粉喷桩路基沉降预测中的应用

提出了一种预测公路复合地基工后沉降的新方法。首先,通过路基监测项目的灰色关联分析,优选影响路基沉降的相关预测变量,如道肩水平位移、孔隙水压力消散值及桩身应变等,在此基础上建立灰色多变量MGM(1,n)模型并给出相应的沉降预测方程。而后考虑监测数据序列的非等时间间隔影响,改进、完善此模型,使之能够对粉喷桩复合路基的沉降量进行准确预测。文中并给出应用实例,表明应用该法进行沉降预测,可以更全面地利用工程监测数据,更有效地预测路基工后沉降量。     

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．     

灰色理论在中长期负荷预测中的应用

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,属于战略预测,是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提。通过对灰色理论预测方法建模机理及其改进方法的研究,提出了改进模型。利用实例将改进模型与普通GM(l,l)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(l,l)模型误差小、精度高的优点。     

基于MGM(1,n)模型的异形拱桥拱肋空间线形灰色预测

结合灰色预测模型和异形拱桥拱肋空间线形控制的特点,利用灰色系统理论建立了针对异形拱桥拱肋空间线形灰色预测的MGM(1,2)模型,该模型考虑了轴线偏差和拱肋旋转因素.在给出MGM(1,n)模型的概念、求解方法的基础上,以Matlab为软件平台编制了相应的程序.以工程实例为背景的实验结果表明,异形拱桥拱肋空间线形MGM(1,2)模型的预测结果与实际测量结果具有很好的一致性,说明文中提出的异形拱桥拱肋空间线形MGM(1,2)模型是科学合理的.     

灰色马尔柯夫模型在交通量预测中的应用

交通量预测是道路交通规划与路面设计的基础,由于影响交通量生成和增长的因素具有层次复杂性、关系模糊性、动态变化随机性和指标数据不确定性等,从而导致交通量的预测结果与路面实际运营数量之间有较大差异.本文利用改进的灰色GM(1,1)预测模型和马尔柯夫随机过程理论,建立了交通量的灰色马尔柯夫预测模型.实例计算分析表明,该模型具有较强的适用性,预测得到的交通量数据具有较高的精度和可靠度.     

改进灰色模型在变压器故障预测中的应用

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测的局限,对传统的GM(1,1)模型进行了改进,通过引入一个m点均值算子,将波动的原始序列生成一个近似指数变化的新序列,并建立等维新息模型,缩小灰平面,从而实现对具有波动性质的序列进行有效的预测.通过对变压器油液的C2H2体积分数预测结果表明,改进GM(1,1)模型对波动的变压器油色谱液数据有良好的逼近效果,且预测精度高于传统的GM(1,1)模型.     

灰色系统模型预测茶叶产量方法初探

<正>从微分方程及系统状态空间表达式出发,讨论了特征方程的根为两个共轭复根时,求二阶系统响应函数的方法,其结果完全一致。根据江苏宜兴县川埠茶场1959～1973年茶叶产量资料,建立了GM(1,1)和GM(2,1)预测模型,其预测精度前者高于后者。     

改进的灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

路基的最终沉降变形对于确定铺筑路面时间、控制和安排施工进度以及路堤的安全与正常使用至关重要.GIM(1)模型是一种改进的GM(1,1)模型,采用等维GIM(1)模型对路基沉降进行了动态滚动预测,预测结果表明该模型精度能够满足工程需要.     

上海市人为灾害的灰色数列和拓扑预测

人为灾害的原始数列是灰色系统，应用灰色数列预测ＧＭ（１，１）模型，导出该数列的响应函数，对上海城郊结合部的沪闵路的交通事故作出预测，并对预测模型做了检验，检验精度为１级．在原始数列摆动幅度较大的情况下，对南京东路沿线地区的火灾，用拓扑图形预测法进行预测．这两种方法的预测为人为灾害的防治决策部署提供了依据．     

灰色GM（1，1）模型在火灾事故预测中的应用

针对全国火灾事故的统计数据,利用灰色系统理论在不确定因素预测领域的优势,建立了一个火灾事故预测的GM(1,1)模型.论述了模型的建立和求解过程,用实例阐述了灰色预测模型的应用和局限性.结果表明,模型比较合理地反应灾害事物的发展趋势,为分析火灾事故规律和有效预测提供了科学的方法.     

土钉支护变形的灰色预测方法

应用灰色系统理论方法建立土钉支护变形的GM（1，1）预测模型，对比神经网络预测方法，算例表明：灰色理论方法的预测精度高于神经网络方法。     

煤炭海运总量的灰色预测

基于灰色数学理论,通过常规全数据GM(1,1)模型及等维新陈代谢GM(1,1)模型分别对煤炭海运总量进行建模并预测,并与传统的最小二乘曲线拟合所得结果进行比较,结果表明,运用灰色理论所建立的等维GM(1,1)进行预测是可行的,而且精度较传统方法高。     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

一种基于灰色理论组合预测方法的研究与应用

基于灰色理论中GM（1,1）模型提出了一种新的预测方法（趋势预测）,并将其应用到组合预测中,并运用遗传算法调整组合预测权系数得到最优解。通过实例证明,该方法是正确的,算法是有效的。     

系统灰预测在货运周转量中的应用

在对重庆水运发展现状研究的基础上,建立了适合重庆水运货运周转量的系统灰预测模型,即GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型,通过对实际数据的预测与比较,发现嵌套模型的预测精度明显优于普通的GM(1,1)模型。最后利用该嵌套模型对2010～2012年重庆水运的货运周转量进行了预测。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。