渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型与应用

在渔船备件费用灰色预测的基础上,结合马尔可夫链预测方法,建立渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型。实例计算证明：试模型的预测精度高于灰色预测模型预测精度,模型可以用于渔船备件费用预测。     

改进灰色马尔可夫模型在湖南省粮食产量预测中的研究

通过选取湖南省2001年至2017年间的粮食产量数据,采用灰色系统理论、背景值优化、新陈代谢原理、结合马尔可夫模型建立等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型对湖南省粮食产量进行预测。结果显示:等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型的预测精度远高于传统的灰色预测模型,该模型更适合中短期粮食产量预测。     

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。     

基于反余弦函数变换的优化GM(1,1)模型应用研究

研究了有关提高灰色GM(1,1)模型预测精度问题。在对原始数据序列进行标准化处理基础上,结合反余弦函数变换与灰色预测模型的新陈代谢思想建立优化GM (1,1)预测模型,并用实例验证了优化GM(1,1)模型比优化模型的单个条件能获得更高的预测精度。     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

基于灰色BP神经网络的装备保障费用预测模型

装备的保障费用是装备全寿命周期费用的重要组成部分,为了科学合理地预测武器装备的保障费用,通过分析装备保障费用的构成及其影响因素,考虑到装备保障费用数据量有限、复杂多变、非线性,用单一预测模型预测精度不高,因此建立了基于灰色系统理论和BP神经网络的组合预测模型,将灰色系统模型善于处理小样本数据和BP神经网络优于解决复杂非线性问题的优点有效地结合起来,对基于非线性时间序列的保障费用进行预测。仿真实例表明该组合模型的预测结果比传统单一模型所得到的预测结果总体误差要小,可以有效提高装备保障费用的预测精度。     

动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM（1，1）和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程，并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明，等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息，提高了灰区间的白色度，预测效果最好；等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果，淡化了灰平面的灰度，使预测结果有所改善；GM（1，1）模型由于是静态地反映系统的变化趋势，预测的精度最低。因此，动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。     

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.     

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。     

灰色预测理论在数学建模中的应用

灰色系统理论在自动控制领域中已取得了广泛的应用,本文针对灰色预测理论的特点,分析了它在数学建模中的具体应用。首先,本文对如何将实际问题转化为灰色GM(1,1)预测模型给了具体的步骤,同时针对模型的特点,可以对其的预测精度进行后验差检验,随后,针对基本灰色GM(1,1)预测模型单调性的特点,我们可以采用改进的等维灰数递补模型,这样可以大大的提高模型对实际问题的预测精度。     

航空活塞发动机火花塞积铅分析与预测

针对使用高铅汽油的航空活塞发动机火花塞积铅的问题,分析了四乙基铅的化学反应过程。得出了火花塞积铅的机理。从发动机维护和使用的角度,分析了影响火花塞积铅的因素。提出了5种减少积铅的措施。为揭示火花塞积铅量的变化规律,采用灰色系统理论分别建立了火花塞积铅量预测的传统GM(1,1)模型和等维新信息GM(1,1)模型。试验验证结果表明,灰色预测模型的计算值与实测值较吻合。等维新信息GM(1,1)模型比传统GM(1,1)具有更高的预测精度,更适合于火花塞积铅量的预测。火花塞积铅量的灰色预测模型可为科学制定火花塞积铅的清洗计划提供理论依据。     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．     

装载机销售量的优化Verhulst直接模型研究

利用灰色系统理论,研究了装载机销售量的优化Verhulst GM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距和非等间距数据建模.计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广使用.表1,参9.     

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...     

新息与等维新息非等间距GM(1,1)模型及其应用

为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测的新信息补充到原始序列,能很好的反映系统的发展;而等维新息模型随着系统的发展,不仅添加新信息,而且除去老信息,这样的处理方式比仅仅添加新信息的方式具有更好的预测效果;这些结论丰富了灰色系统的模型,为灰色理论的运用提供了一个有效的方法。     

GM(1,1)和GM(1,N)联合模型在自来水厂自动加矾系统预测中的应用

通过引入自相关分析,将GM(1,N)模型预测精度高的优点和GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,两者有机结合形成一个联合预测模型,运用于自来水厂自动加矾系统,进一步提高灰色模型的预测精度,并证明了该方法在实际应用中的可行性.     

灰色系统理论在无检测器交叉口交通流量预测中的应用

为解决一般预测方法要求原始数据量较大，而无检测器交叉口所能获得的交通流量数据又非常有限的矛盾，提出了利用灰色系统理论预测无检测交叉口交通流通的方法，并建立了一种新的自适应GM（1，1）模型，利用编制的计算机程序对常熟市无检测器交叉口交通流量进行预测计算分析，结果表明自适应GM（1，1）模型可以根据有限的交通流量数据进行预测，且预测精度较之全数据GM（1，1）模型有显著提高，实践证明，该方法是有效的。     

完全信息利用的GM(1,1)建模方法

通过对GM(1，1)模型的协调性分析，证明GM(1，1)模型的还原数据模型与原始序列的第一点无关，并在此基础上提出了一种可以完全利用全部已知信息的GM(1，1)建模方法，完善了灰色建模理论．实例证明完全信息利用的GM(1，1)建模方法能够获得较好的预测效果。     

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。