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。     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

GM(1,1)模型灰色预测法预测城市人口规模

以1992-2001年呼和浩特市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)人口预测模型,统计检验和误差分析表明,模型精度较高．用该模型预测了呼和浩特市2005-2009年城市人口规模,并对预测结果进行了分析．     

基于GM(1,1)灰色预测模型的营养液控制仿真研究

应用灰色预测控制理论中的GM(1,1)模型对营养液状态量进行预测,在此基础上进行营养液控制系统的预测控制仿真.仿真结果表明,灰色预测控制能很好地解决营养液系统的非线性、滞后问题,提高系统的控制水平和精度,具有鲁棒性好、跟踪快速和抑制干扰能力强等特点.     

非等间隔无偏GM(1,1)幂模型及其应用

为了使GM(1,1)幂模型适合于非等间隔数据建模,构建了一类新的非等间隔GM(1,1)幂模型,利用变量代换,将非等间隔GM(1,1)幂模型的白化方程化为GM(1,1)模型的线性白化方程形式,从而通过灰微分方程的正确构建,建立了非等间隔无偏GM(1,1)幂模型。将非等间隔无偏GM(1,1)幂模型应用到单桩极限承载力预测中,预测结果显示非等间隔无偏GM(1,1)模型适合于渐近极限荷载预测,非等间隔无偏GM(1,1)幂模型适合于预测按沉降控制法得到极限承载力。     

灰色模型GM(1,1)在益阳市耕地预测中的应用

以湖南省益阳市2000～2006年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM（1,1）模型,探讨了耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考．结果表明,GM（1,1）模型对益阳市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势．因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务．     

基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

GM(1,1)模型在大气质量预测中的应用

为了研究阜新市大气污染物的变化规律,应用GM(1,1)模型及阜新市1996-2000年总悬浮颗粒物(TSP)的监测数据,对阜新市的大气污染物的变化情况进行预测,并对预测结果进行检验.结果表明:GM(1,1)模型建模简单,精度高,对于大气环境质量的预测效果比较好.研究结论可为控制该地区的大气环境质量提供依据.     

基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测

为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符.     

基于灰色模型GM（1,1）的疲劳寿命预测

将疲劳现象看作是存在于一个灰色系统中,运用GM(1,1)灰色预测模型对某试样的疲劳寿命进行预测,采用此方法使预测误差由原来的57.5%减小到24.2%,预测结果趋于安全,这是传统疲劳寿命计算方法所无法办到的。     

可调式灰色GM(1,1)模型

灰色模型是灰色系统理论的重要内容,灰色预测、灰色决策、灰色评估等许多理论都是通过建立灰色模型来处理的,由于离散函数的导数不存在,因此,如何处理导数信号,是建立灰色模型的关键。本文根据灰色ＧＭ（１,１）模型的建模机理,指出现行建立模型方法的不确定切之处,给出处理导数信号即背景值的方法,由此导出可调节灰色ＧＭ（１,１）模型。     

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.     

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.     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

无偏GM(1,1)模型与指数方程模型的比较

无偏GM(1，1)模型是在传统GM(1，1)模型基础上的一种改进，它实际上是一无偏差的指数模型，相对于用回归法进行曲线拟合建立指数方程模型这样一种建模方法，该方法可认为是一种新的指数模型建模方法，通过理论分析和实例计算对这两种模型进行了比较。     

灰色新息GM（1，1）模型的递推算法

在研究新息ＧＭ（１，ｌ）模型传统算法的基础上，提出了灰色新息ＧＭ（１，１）模型的一种新算法─—递推算法。     

一次函数变换GM(1,1)模型分析及直接离散GM(1,1)模型的建立

分析了基于一次函数变换的GM(1,1)模型提高预测精度的实质,即模拟序列从原有的纯指数序列变成了非齐次指数序列,并指出提高光滑度并不是提高预测精度的决定性条件,建立了模拟序列为非齐次指数序列的直接离散GM(1,1)模型.该模型不对原始数据做任何改变,实例应用结果表明其预测精度同一次函数变换的GM(1,1)模型相当,指出了改变模拟序列特征使其更接近于原始数据的发展,对于提高预测精度更具意义.