基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM（1,1）模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。     

基于灰色预测模型的新疆丰枯水年份预测研究

本文以新疆1960年～2012年的年降水数据为研究对象,运用经典GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型分析预测新疆降水的丰枯年份,并对建立的几个预测模型进行了残差检验和后验差检验等精度分析.结果表明,经典GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型对新疆丰水年的预测都具有很好的预测精度,均为一级;在新疆降水枯水年份预测中,经典GM(1,1)模型的预测精度为一级,优于灰色Verhulst预测模型.从整体来看,新疆降水丰水年份的预测效果好于枯水年份的预测.     

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。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

滑坡监测预警云平台系统的设计及应用

设计一套滑坡监测预警的云平台系统,采用模块化设计方式建立云平台系统网络,开发独立的监测管理软件系统;在云平台中建立灰色Verhulst模型,对实测数据进行处理,通过灰色Verhulst模型对边坡的变形趋势进行预测,预测边坡可能产生滑坡的时间,实现对滑坡的提前预警.系统经过调试后部署于广西百色市田林县公路两旁的边坡进行实测,结果表明:滑坡云平台系统能够有效地监测边坡的变形,通过灰色Verhulst模型可实现对山体滑坡的预警.     

基于神经网络灰色Verhulst算法的装备研制费用预测模型

为了提高装备寿命周期费用LCC(life cycle cost)中研制费用的预测精度,对于呈S型的研制费用累加序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式对,利用BP神经网络对灰色Verhulst预测结果进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用灰色Verhulst模型所得到的结果总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度.     

平顶山市“十二五”规划期间人口发展预测

根据最新人口统计资料,分别建立长、中、短不同维度的GM（11,）模型、增量GM（11,）模型和灰色Verhulst模型,对2005-2009年平顶山市人口总量进行检验性预测,通过对比分析,发现短维度GM（1,1）模型的预测效果要好于其他模型.最后,在充分采纳新信息的基础上建立5维GM（1,1）模型,对十二五期间平顶山市...     

运用等维灰数递补动态模型对我国蝶泳纪录跟踪预测的研究

本文运用灰色系统理论中的等维灰数递补动态模型方法建立了我国蝶泳纪录的预测模型,并进行了后验差检验,结果表明预测模型精度较高。同时,运用该模型对2002年的我国蝶泳纪录的发展趋势进行了预测。     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明：改进的灰色Verhulst模型较好地反映了告诉公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

基于灰色系统理论的科技人才需求预测

科技人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对芜湖市科技人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.     

模袋砂堤防沉降量预测的分数阶灰色模型

为获得更优的模袋砂堤防沉降预测结果,基于灰色模型,提出一种分数阶灰色模型。运用MATLAB语言编写了相关程序,实现微分阶次到分数阶的改变,并运用该模型对模袋砂滩涂围垦测试的沉降结果进行实例分析。分数阶灰色模型与灰色Verhulst模型、残差GM模型、GM(1,1)模型对比分析表明:(a)分数阶灰色模型预测结果更精确,其不仅具有GM(1,1)模型前期预测效果好的优点,而且具有灰色Verhulst模型后期预测效果好的优点;(b)分数阶灰色模型的中长期预测结果稳定性比残差GM模型好。     

灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用——以浙江省为例

介绍了GM(1,1)灰色模型的建模过程,应用等维递补方法对其进行修正,得到等维灰数递补模型,采用该模型对2010- 2020年浙江省总人口进行了动态预测.精度检验结果表明,模型预测精度较高、预测结果可靠.     

基于自组织模型的城市人口分布动态演化

根据耗散结构理论自组织建模原理,在费尔哈斯模型(Verhulst model)的基础上,以城市区域的人口为状态变量,考虑城市区域人口的相互迁移作用和环境竞争约束因素,尝试建立城市人口区域分布演化模型来进行城市系统演化的讨论.在广州市历史人口数据的基础上,利用基于自组织原理的城市人口区域分布动态模型,模拟预测了广州市未来50年4个区域人口动态演化趋势,其结论可以为现实的广州市人口预测提供参考依据.     

灰色预测GM(1,1)模型的研究与应用

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.本文通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.     

基于灰色Verhulst模型的粮食物流量预测

针对粮食物流量预测的特点,引入灰色Verhulst预测模型理论,并分析此理论应用于粮食物流量预测的可行性,在此基础上建立粮食物流量预测的Verhulst模型。通过实际案例分析,及与其他方法预测结束的对比,表明灰色Verhulst模型在粮食物流量预测方面具有较高的预测精度。