地面沉降模拟计算的灰色模型

地面沉降的模拟计算属于灰色问题,灰色系统模型有多种,选择合适的沉降量与时间的关系模型对模拟计算而言是很重要的,将某市地面沉降数据分为大样本和小样本序列,分别使用GM(1,1)和灰色线性回归组合模型进行了建模、预测和精度分析.研究结果表明,利用小样本数据和灰色线性回归组合模型进行模拟计算精度更好.     

建筑物沉降预测的非等间距灰色模型

本文介绍了传统灰色GM（1,1）模型和非等间隔数列的灰色模型建模问题,并结合高层建筑物沉降观测实例进行建模、分析、预测,并与多元线性回归模型结果进行了比较,验证了该灰色模型在建筑物沉降监测分析中的实用性和有效性。     

三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

基于灰色模型GM(1,1)的海岸线变化趋势预测——以辽河口三角洲地区为例

将灰色模型GM（1,1）用于海岸线变化预测,在分析灰色系统理论的原理与方法,探讨灰色模型在海岸线变化趋势预测的可能性的基础上,以多时相Landsat遥感影像为数据源进行海岸线提取,设置原点和若干侧线,建立GM（1,1）模型的原始序列并进行模型计算,得到若干预测点和预测海岸线．最后通过残差检验和交叉检验的方式对预测结果进行了验证．结果表明：利用灰色GM（1,1）模型进行海岸线预测是合理可靠的,并且在辽宁省国土资源规划地理信息系统中得到应用和推广．     

基于AHP方法和灰色GM（1，N）模型的预测研究

灰色GM（1,1）预测模型对于小数据、贫信息的预测问题有着比较好的预测精度。但该模型仅仅依靠数据本身的内部关系进行分析而没有考虑到其他影响因素。本文以灰色GM（1,N）分析模型为基础,并用以AHP方法对数据进行处理,将GM（1,N）分析模型改造成预测模型,针对于我国2002年到2008年的GDP数据进行预测实证,结果表明该方法明显优于传统的灰色GM（1,1）预测以及回归预测。     

灰色GM(1,1)与线性回归组合模型及其在变形预测中的应用

将GM（1，1）模型和线性回归模型组合起来进行变形预测，改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势及灰色GM（1，1）模型中设有线性因素的不足，使组合模型更适用于变形的一般情况。     

灰线性回归模型在建筑物沉降分析中的应用

从GM(1,1)模型原理和GM(1,1)与线性回归组合模型原理的不同之处开始讨论,利用GM(1,1)与线性回归组合模型对广州市某小区1#楼一个沉降监测点(CJ1)进行了分析和预测,分析和预测的结果验证了GM(1,1)与线性回归组合模型在建筑物沉降变形分析中的实用性、正确性和有效性.最后对组合模型预测精度起决定性作用的灰指数v和参数m进行了分析,给出了求解灰指数v和参数m的最优值算法,应用结果表明,该方法使预测结果更可靠、准确,具有实际的参考价值.     

基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测

考虑到土石坝沉降变形因素的复杂性以及GM （1,1）灰色模型基于贫信息数据所表现出来的优势,由大坝实测数据拟合构造GM （1,1）模型。为了进一步提高大坝沉降变形的预测精度,对原始GM （1,1）模型分别进行了考虑不同数据对预测结果有不同影响的加权改进和利用指数函数变换来提高原始数据光滑度的改进。实例应用表明,加权改进的GM （1,1）模型和函数变换改进的GM （1,1）模型的预测精度均优于原始GM （1,1）模型。     

灰多元线性回归分析及其在房地产中的应用

经典多元线性回归分析不能实时跟踪响应变量的动态变化,而且在样本中会因少量病态数据的出现而影响拟合效果,基于以上原因文章提出将灰色系统理论中的GM（1,1）模型与经典多元线性回归分析相结合产生灰多元线性回归分析模型,并将其应用到陕西省的房地产业中,以预测房地产的价格,从而为房地产商提供决策信息。     

基于最优加权的组合预测模型及应用

针对各种单一的传统预测方法中存在的问题,提出了一种基于最优加权的组合预测方法．根据珠江三角洲天河水文站的水位预测要求,运用最优加权法建立了多元线性回归、灰色系统GM（1,1）和BP神经网络的组合模型．实验结果表明,组合预测方法比各单一模型有更高的预测精度．     

土地利用规划中的人口预测方法研究——以荥阳市为例

根据2002年至2009年荥阳市的人口数据,采用综合增长率法、回归分析法和GM（1,1）模型预测2020年的人口规模．并对3种方法的预测结果进行精度检验．结果表明,GM（1,1）模型预测精度最高,可以采用其预测值作为最终预测结果．     

GM（0,N）模型在河流径流量预测中的应用

河流径流量的预测对水资源的优化调度管理具有重要的意义,传统的预测方法中原始数据的随机性对预测精度具有很大的影响。对GM（0,N）模型进行了研究,建立了以河流径流量为系统特征数据序列,年平均降水量和年平均饱和差为相关因素序列的GM（0,3）模型。通过模型预测数据和实测数据的对比,说明了GM（0,N）模型具有较好预测效果;同时,为了证明GM（0,N）模型的优点,对比了其预测结果与线性回归预测模型的结果。     

灰色预测与一元线性回归预测的比较

在介绍灰色预测和一元线性回归预测基本方法的基础上,用两个例子对两种方法的预测值进行了比较,结果表明:对所用的两个例子,灰色预测的GM(1,1)模型对数据的预测值精度较一元线性回归要好。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

土石坝沉降-填筑灰色监测模型分析

为分析填筑期土石坝的沉降监测资料,探讨沉降发展与填筑施工间的因果关系,根据灰色模型建模数据量要求较少、拟和效果好的优点,以及该类模型中影响因子形式可以灰色抽象的特点,在借鉴相关沉降计算分析方法的基础上,将填筑影响下的土石坝坝体沉降影响因素分为与时效无关和与时效相关两类,采用填筑高度和等效高度作用因子为相关序列,利用灰色GM(1,h)模型建立沉降-填筑间的关系方程,以揭示填筑期间沉降规律并加以预测．算例表明,沉降-填筑安全监测模型有效地反映了土石坝施工期沉降规律以及沉降与填筑施工间的内在联系．     

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。     

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.     

灰色优化GM(1,1)和人工神经网络组合模型的江西省GDP预测应用

为了提高GDP的预测精度,结合灰色系统和人工神经网络的各自优势,建立灰色人工神经网络组合预测模型。该模型既具有灰色优化GM(1,1)模型适用发展系数范围较大的优点,也融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优点。最后以江西省GDP的预测为实例,对比了单独的灰色优化GM(1,1)模型与组合模型的预测结果,结果显示组合模型的预测精度较高。     

灰色模型GM(1,1)的稳健算法及其应用

将最小一乘法应用于微分方程变量参数求解,建立稳健灰色模型RGM(1,1),并将其应用于建筑物沉降预报和比较.研究和实际应用表明：稳健灰色模型RGM(1,1)比常规灰色模型GM(1,1)具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,根据少量的观测数据建立的RGM(1,1)模型有更好的预报应用价值.