基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM（1,1）预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM（1,1）改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明：随机波动条件下的GM（1,1）改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM（1,1）模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基于马尔克夫的灰色残差GM(11)模型在塑料老化行为预测中的应用

针对数据的离散程度较大时灰色GM(11)模型的预测精度较差这一问题引入残差修正在采用马尔克夫过程确定预测值的残差修正值正负号的基础上通过对灰色GM(11)模型得到的模拟值和预测值进行修正构建了基于马尔克夫的灰色残差GM(11)模型。以大气自然老化环境下LDPE棚模的拉伸强度的预测为例研究所建模型在塑料老化行为预测中的适用性。结果表明：由所建模型得到的LDPE棚模老化18个月和21个月的拉伸强度预测值与实际值的相对误差分别为1.49%和4.96%预测精度明显高于灰色GM(11)模型(相对误差分别为3.40% 和6.75%)可用于塑料老化行为的预测。马尔克夫的灰色残差GM(11)模型所需实验数据少预测精度高为塑料老化行为的预测提供了一种简易而可靠的新途径。     

高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。     

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.     

基于改进蜂群算法和灰色模型的管道腐蚀预测

为了解决缺少大量数据样本情况下油气管道剩余寿命预测问题,采用GM（1,1）模型预测管道腐蚀趋势。考虑到GM（1,1）模型自身存在的缺陷,采用指数变换预处理原始数据和动态生成系数重构背景值两种方法改进GM（1,1）模型的建模过程,并运用改进的蜂群算法（IABC）求解全局最优动态生成系数,进而建立改进的蜂群算法优化的指数变换灰色模型（IABC-EGM（1,1））。利用弯头测厚数据进行验证分析,GM（1,1）模型的平均相对误差为4.92%,IABC-EGM（1,1）模型的平均相对误差为2.28%,表明模型的预测精度得到了提高。     

灰色残差修正模型在中长期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。本文在应用GM（1,1）模型的基础上,建立了两种应用残差对预测数据进修正的模型。实例表明本文提出的方法较传统GM（1,1）模型有更高的精度。     

基于BP神经网络改进的GM（1,N）模型在经济预测中的应用——以河南省经济为例

论文就修正GM（1,N）预测模型的误差,提出了新方法。使用BP神经网络对预测模型的残差进行预测,得到的残差预测值对所建模型的预测值进行残差修正,以减少因子变量预测误差对行为变量预测的影响。实践表明这些改进模型可以有效地提高GM（1,N）模型的预测精度。     

基于自相关的GM（1，1）与GM（1，N）联合模型优化及应用

分析基于自相关理论的GM（1,1）与GM（1,N）联合模型,将仅适合GM（1,1）模型的数据拓展到适合GM（1,N）模型。用数值积分中的Simpson公式来重建GM（1,1）与GM（1,N）的联合模型,在参数辨识过程中引入累积法,降低线性方程组系数矩阵的条件数,使联合模型求解更加稳定,提高了模拟及预测精度,并且克服了原GM（1,N）模型必须获得预报时刻点相关数据列的值的缺陷,有利于新息GM（1,N）模型的应用。数值实验结果表明,优化后模型数值稳定性好,其系数矩阵的条件数在数值上比通用的最小二乘法有所降低,且模拟平均相对误差也有所降低,预测精度得到提高。     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

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.     

基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测

根据核电设备运行参数的历史数据,利用灰色系统GM（1,1）预测模型建立动态微分方程,并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大,则用BP神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正,以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例,对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明,用BP 神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正相比较GM（1,1）预测模型,预测精度得到了显著提高。     

残差修正的GM(1,1)模型预测路基沉降量

用普通GM(1,1)模型进行路基沉降预测时,有时会出现较大偏差,甚至完全失效。为此提出了改进措施,引入残差修正的GM(1,1)预测模型,用于高速铁路某试验段路基的沉降预测。工程实例表明,残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于普通GM(1,1)模型。在路基沉降预测中有明显的优势,值得在工程中推广应用。     

隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。     

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.     

优化GM(1,1)模型在江西省GDP预测中的应用

本文详述了优化GM(1,1)模型,并以江西省GDP数据为实例,验证了优化GM(1,1)预测模型可用于经济指标GDP的预测:最后对模型进行了分析。     

基于灰色-模糊马尔可夫链模型的滑坡变形预测

滑坡演变表现出力学参数及力学现象具有明显的不确定性和随机性,使得滑坡位移变形分析成为工程技术难题之一．在传统的灰色GM（1,1）模型基础上,对误差修正方面运用模糊数学思维,采用GM（1,1）-Fuzzy—Markov模型对相对误差进行二次预测．在对云阳凉水井滑坡变形监测成果的分析中,上述模型在一定程度上避免了单-GM（1,1）理论无法预测波动性的局限,实现了较好的预测,整体精度进一步得到提高,证明了该模型在滑坡变形预测方面的可行性与适用性,为滑坡变形预测问题的解决提供了有益的思考与探索．