基于变权聚类与条带式GM(1,1)模型的矿山资源管理研究

考虑到矿山资源综合利用率由主要矿产品资源利用率和附生矿产品资源利用率构成,而各种矿产品的资源利用率又由矿石贫化率,矿石回采率以及选矿回收率决定,利用灰色聚类理论对历年矿山资源综合利用情况进行了变权聚类.根据聚类结果结合矿山实际情况对历年矿山资源综合利用情况进行了分级,针对原有的灾变式GM(1,1)模型只能对上灾变序列和下灾变序列进行预测,预测信息有限的情况,将灾变式GM(1,1)模型改进成条带式GM(1,1)模型,利用条带式GM(1,1)模型对矿山资源综合利用情况较差的年份进行了分级预测,对不同级别的预测年份,分别采取了不同的应对措施,为矿山提前应对提供了科学依据.     

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.     

两类离散GM(1,1)模型及其软件缺陷预测建模

为了拓广离散GM(1,1)模型的应用范围,建立了近似非齐次指数序列的离散GM(1,1)模型,NDGM(1,1)模型和直接离散GM(1,1)模型,即DDGM(1,1)模型,证明了其可以完全拟合非齐次指数序列,最后将两类离散GM(1,1)对软件进行缺陷预测建模,结果显示,DDGM(1,1)模型具有较高预测精度,可以对后续软件开发中缺陷的存在情况做出相应预测.     

改进GM(1,1)模型在城市流动人口预测中的应用

利用泰州市2003-2009年流动人口数据,建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型对流动人口数量进行预测.并用多种方法检验了三种模型的拟合效果.结果表明三种模型均能合理地对流动人口数量变化进行预测,但残差GM(1,1)模型和动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于一般的GM(1,1)模型.     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型对钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀预测

目的提出改进新陈代谢GM(1,1)模型,提高预测钢结构使用寿命的精度.方法在全序列的基础上,置入一个由传统GM(1,1)模型得到新数据,去除一个旧的数据,建立既保证了原来的维数,而又不影响整个信息发展趋势的改进新陈代谢GM(1,1)模型.利用改进新陈代谢GM(1,1)模型对已经用传统GM(1,1)模型预测钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀的实际工况进行重新预测,验证所提出的改进新陈代谢GM(1,1)模型在涂膜腐蚀预测中应用的可行性、有效性及预测所提高的精度.结果改进新陈代谢GM(1,1)模型的均值方差比值C为0.132 9,比传统GM(1,1)模型的均值方差比值C的值0.172 1小,改进新陈代谢GM(1,1)模型的精度比传统GM(1,1)模型的预测效果好;改进新陈代谢GM(1,1)模型的平均相对误差为3.20%,传统GM(1,1)为4.01%,提高了预测精度.结论改进新陈代谢GM(1,1)模型既保证了传统GM(1,1)模型的维数,而又不影响整个信息的发展趋势,改进新陈代谢GM(1,1)模型更合理,适用于中长期预测.     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM(1,1)模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析.工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷载的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度.同时新信息GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型比老信息GM(1,1)模型预测的结果更精确.     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是灰色预测控制器的重要组成部分,它是有偏差的模型.提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM(1,1)模型,结合具体数据将无偏直接GM(1,1)模型和GM(1,1)模型进行了比较,结果表明无偏直接GM(1,1)模型优于GM(1,1)模型.将无偏直接GM(1,1)模型替代GM(1,1)模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果.     

基于数据融合算法优化的GM(1,1)负荷预测模型

为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM(1,1)模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM(1,1)模型相结合以形成数据融合算法优化下的GM(1,1)模型.首先对特定年采用多个不同历史数据进行GM(1,1)模型预测,利用数据融合算法对多次预测值进行优化分析,获得优化后的预测结果,最后通过对某电力系统年用电负荷进行实例分析,证明数据融合优化下的GM(1,1)模型具有较高预测精度.实践证明所建立的模型对电力系统中长期负荷具有良好预测能力.     

基于模糊回归理论的GM(1,1)模型优化

文章将传统的GM(1,1)模型与模糊回归模型相结合,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型,保留了传统GM(1,1)模型的所需建模数据少和具有预测功能的优点;利用定义的三角模糊数的左、中、右距离公式,得到了基于模糊回归理论的GM(1,1)优化模型的求解方法.     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

灰色改进等维新息GM（1，1）模型在电力系统长期负荷预测中的应用

本文分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型用于长期负荷预测时的局限性，针对电力系统需求增长的特点，提出了灰色改进等维新息ＧＭ（１，１）模型，对江苏电网的用电量进行测算的结果表明，采用改进等维新息ＧＭ（１，１）模型进行长期负荷预测的精度高于一般灰色ＧＭ（１，１）模型的预测精度，给出了程序框图与测算结果。     

基于GM（1，1）-Markov模型的桥梁耐久性预测

为了使桥梁管养部门能够以最低的成本进行养护维修,提出了将GM(1,1)-Markov模型应用于桥梁耐久性预测中,GM(1,1)-Markov模型将灰色理论与马尔可夫链有机结合起来,利用二者的优点充分反映桥梁耐久性状况的整体退化趋势与呈现波动的特性,最大限度地利用历史信息,解决了传统的退化模型和概率模型无法考虑不确定因素对桥梁耐久性状况的影响和局限性问题.最后通过对江苏省高速公路上某桥的耐久性状况进行预测分析,介绍了其在项目实践中的应用.     

船舶航行GPS定位轨迹的新预测模型

为了提高海上船舶航行轨迹的预测精度,根据船舶航行的GPS定位轨迹特征,构建一套适用于航行轨迹预测优化算法模型,研究内容包括轨迹数值预处理、预测计算、结果精度分析3个部分.运用离散小波变换对船舶航行轨迹数值的分辨预处理,在灰色预测GM（1,1）算法的基础上,运用非线性规划方法动态调整GM（1,1）算法均质生成数列中的发展系数,构建基于时间序列的数值预测优化算法,最后通过算法模型的实验比较和应用测试.结果表明,本预测模型计算结果精确度高,优于多个其它预测算法或模型.     

关于GM（1,1）与GM（1,2）的拟合精度的注记

通过一些实际应用比较了GM(1,1)与GM(1,2)的拟合精度并提出了改善拟合精度的相互弥补方法。     

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.     

基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

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。     

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.