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．     

潍坊市耕地数量变化状况及其保有量预测分析

基于1993-2012年的统计数据资料,运用变异系数、泰尔指数、相对变化率及主成分分析法对潍坊市的耕地数量变化状况及其驱动因子进行了分析;运用灰色预测法中的GM(1,1)模型对潍坊市未来20年的耕地面积变化状况进行了预测分析.结果表明,20年间潍坊市耕地面积不断下降,且区域性差异较大,各县市区的变化幅度不同;人口增加、社会经济进步和农业科技进步是影响潍坊市耕地数量变化的3个主要驱动因子;潍坊市在未来20年中耕地数量不断下降,且年递减率增大,人地矛盾突出.     

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.     

GM（1，1）耕地面积预测模型建与分析

本文以辽宁省某市1996年到2005年的耕地面积数据为时间序列,运用灰色系统理论的GM（1,1）预测模型,宏观的探讨耕地面积的变化。研究表明：GM（1,1）模型在一定期限内可以预测耕地面积的变化情况,为土地利用规划、以及耕地的合理利用与可持续发展等方面的研究提供较为可靠的耕地面积预测数据。     

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.     

非线性GM(1,1)模型在交通量数据分析中的应用

根据交通量数据变化的特点,采用非线性GM(1,1)模型对其进行预测.通过实例分析,证明NLGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型精度更高、误差更小,但对未来数据预测精度稍差.所以,该预测模型具有一定的应用价值.     

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.     

数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模

为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究.变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数.以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究.对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短.变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度.     

土地利用规划耕地预测方法对比研究——以甘肃省临夏市为例

以甘肃省临夏市1998-2008年耕地面积的土地利用变更调查数据为基础,采用头脑风暴法、趋势分析法、一元线性回归法、移动平均法、GM(1,1)模型法对临夏市历年的拼地面积的变化情况进行分析,并得出移动平均法更适用于临夏市周边其有相似地貌特征地域的耕地量的预测,为临夏市未来耕地的变化提供了一种较为可靠的预测模型.     

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.     

改进GM(1,1)模型在重力坝位移预测中的应用

针对灰色系统中经典的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的缺陷,以某工程为例,提出了一种改进的GM(1,1)模型.实质上是重新生成了序列,即对非负随机振荡序列进行加速指数变换和几何平均生成变换后使用经典的GM(1,1)模型进行建模并预测.对某工程2015年5月29日至6月10日的大坝水平位移进行了预测,并将结果与传统的线性回归模型和经典GM(1,1)模型的预测结果进行了比较,计算结果显示,改进的GM(1,1)模型预测精度较高,该方法取得了较好的效果.     

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.     

应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

非等间距GM(1,1)模型的改进及预测

论述了非等间距GM(1,1)模型的基本原理及精度评定方法,针对模型缺陷探讨了模型精度的主要影响因素,并就初值选取及模型背景值构2个方面进行改进,建立了改进的非等间距GM(1,1)模型.运用改进的非等间距GM(1,1)模型对某坝堤沉降进行预测分析,结果表明,改进后的非等间距GM(1,1)模型较改进前具有更高的预测精度,沉降预测中具有较高的应用价值.     

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.     

基于生态足迹模型的生态城市建设研究——以昆明市五华区为例

为选择适应小区域生态足迹的预测模型,以昆明市五华区建设生态城市为目标,对2005～2009年五华区生态足迹的时间序列动态变化进行研究分析,分别选用GM(1,1)预测模型和灰色神经网络CNNM(1,1)组合模型预测"十二五"期间生态足迹的变化,CNNM(1,1)组合模型优于单一的GM(1,1)模型,同时2005～2009年间五华区人均生态足迹呈上升趋势,耕地和化石燃料用地的人均生态足迹之和占人均总生态足迹的90%,人均生态承载力中,耕地和林地占着五华区主要的生态环境承载作用,已表现出生态赤字.预测结果表明到"十二五"五华区的生态足迹将达到0.8175 hm2/人,只有通过大量消耗自身资源来弥补,或者需要外界的生态系统服务,提出了使五华区实现生态城市建设的目标的对策和建议.     

非等间距GM(1,1)模型的改进及预测分析

论述了非等间距GM(1,1)模型的基本原理及精度评定方法,针对模型缺陷探讨了模型精度的主要影响因素,并就初值选取及模型背景值构造2个方面进行改进,建立了改进的非等间距GM(1,1)模型.运用改进的非等间距GM(1,1)模型对某坝堤沉降进行预测分析,结果表明,改进后的非等间距GM(1,1)模型较改进前具有更高的预测精度,在沉降预测中具有较高的应用价值.     

DGM(2,1)模型在近似饱和S型变形预测中的应用

传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型在对累计位移量进行预测时,表现出很强的"惰性"。同时在灰色发展系数的影响下,得到的预测值严重偏离实测值,其偏离程度超出允许范围。此外较多监测点的累计位移量呈现出近似饱和S型,而传统的模型只对单调递增序列具有较好的预测效果。将DGM(2,1)模型应用于位移量呈现出近似饱和S型的变形预测中,结合工程实例进行验证,并与传统的GM(1,1)、DGM(1,1)模型预测结果进行对比,结果表明DGM(2,1)模型感应数据列变化的灵敏度较高,得到的x方向预测模型中误差为0.26mm,y方向预测中误差为0.06 mm。精度远高于GM(1,1)、DGM(1,1)模型。