改进的灰色预测模型的应用

提出了对原始数据作指数变换与优化灰导数相结合的方法对GM（1,1）模型进行了改进．使预测精度大为提高,通过实例验证了所建模型的实用性与可靠性．     

基于指数三角函数的灰色预测模型研究与应用

基于函数变换理论,提出了对建模数据进行αcos(x)(α>1)变换,理论上证明了这种变换可以有效地提高建模数据序列的光滑度.拓广了灰色模型的应用范围,实例验证了所建GM(1,1)模型精度优于"对数幂函数"法所建模型,说明了该方法的有效性.     

一种改进的灰色预测模型在人口预测中的应用

城市人口的发展关系着其经济、环境及资源的利用,因此,准确预测未来人口发展趋势及其规模,对制定合理的人口规划具有现实意义.本文以传统的GM(1,1)模型为理论基础,利用对数变换提高数据的光滑度,通过分析方程解的表达式,从背景值和初值两个方面提高模型精度,最后依据银川市2001年—2007年人口数据建立预测模型进行实证研究,结果表明模型预测效果理想.     

灰色预测模型的改进

一、引言灰色系统理论是由创始人邓聚龙教授创立的,由于它的建模方法简单,所需样本少,以及预测精度高等许多优点,自该理论创立以来,已被广大科技工作者广泛地应用于社会、经济、生态等领域,取得了很好的效果.由于灰色预测模型已被得到广泛的应用,所以在应用该模型前,应对动态模型的应用条件作一分析,并研究如何提高预测的精度.本文想通过讨论动态GM(1,1)模型的建模原理的基础上,进一步探索GM(1,1)模型存在的问题,并提出改进的方法,以提高模型对实际问题的预测精度.二、灰色预测模型的建模原理GM(1,1)预测模型是最常用的一种灰色动态预测模型,其建模原理是:     

一种改进的灰色预测模型

针对实际工作中出现不等时距的情况,依据灰色模型的建模机理提出了一种不等时距序列的灰色预测模型背景值的新的计算方法,并建立了新的不等时距序列的灰色预测模型,通过算例表明其效果优于传统的做法,有较高的拟合和预测精度.     

灰色预测模型的数据处理及应用

简要分析灰色预测方法的优缺点,针对其不足之处,在建立灰色预测模型过程中提出了3种数据处理方法:指数平滑法、包络曲线法、灰模块法,应用情况表明比原方法有较好的结果。     

磨削力的灰色预测模型

运用灰色系统理论预测磨削过程削力，利用实测值建立反映磨削力变化的在色预测模型。     

基础沉降的灰色预测模型

用灰色理论建立了基础沉降变形的ＧＭ（１,１）预测模型。在建模中考虑了沉降观测时间的不等步长性以及荷载变化对沉降过程的影响。通过实例计算,证明了该法的可行性。     

用Excel建立灰色数列预测模型的研究

灰色系统在上个世纪八十年代首次提出后已经得到了广泛的应用，对社会、经济各领域作出了极大的贡献。灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分，但由于其建模时需要进行大量复杂的数学运算，增加了数据处理的难度，本文通过Excel提供的矩阵运算和规划求解功能实现了用Excel软件建立灰色数列预测模型PGM（1，1），并提高了预测精度。     

短期负荷周期差值灰色预测模型

考虑到时负荷的周期性,利用灰色系统理论,提出了周期差值预测模型,对未来２４小时负荷进行预测。该方法使用方便,经实例运算,具有较好预测效果。     

灰色模型数据序列光滑比的改进及应用

由于GM(1,1)模型在建模过程中的问题,造成模型的应用具有一定的局限性,为改变这种局限性,本文从提高原始数据序列光滑比的角度出发,提出一种新的改进方法,从而拓宽了灰色预测模型的应用范围,并提高了模型的拟合精度和预测精度.     

用灰色理论模型预测供电量

应用灰色理论 ,建立GM( 1 ,1 )分段优化模型 ,对新会市 1 986～ 2 0 0 0年供电量进行模型拟合计算 ,两者能较好的吻合。运用此建立分段优化GM( 1 ,1 )模型的方法对新会市 2 0 0 1～ 2 0 1 0年的供电量进行了预测     

泰安市GDP预测的灰色模型

运用灰色理论研究了泰安市国内生产总值(GDP)1990～2003年的变化规律,建立了泰安市国内生产总值预测的灰色模型,对2004～2009年泰安市国内生产总值作了预测,得出了2007年泰安市国内生产总值将超过1000亿的结论。利用灰色关联度分析,分析了泰安市第一、二、三产业对国内生产总值的影响程度。     

两种改进的电力负荷灰色预测模型的应用

以本地区某县级电网的用电负荷的预测为例,对比分析了GM-Malkov模型和改进的等维递补灰色模型两种模型的预测结果和单纯的灰色GM(1,1)模型的预测结果。预测结果表明,灰色-Malkov链改进方法及中等维数的等维递补灰色预测模型的预测精度较之单纯的GM模型都有较大提高。     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.     

基于改进灰色预测模型的电力需求预测研究

当建模序列具有随机振荡特征时灰色预测模型的模拟及预测精度较差,实际上序列越光滑模型的模拟精度就越高;本文通过改善建模序列的光滑性以提高灰色预测模型的模拟精度,研究了一种压缩随机振荡序列振幅的算法,推导了基于随机振荡序列的灰色预测模型^x(t)=Fβt-31-(-1)tE-T;最后应用该模型预测我国西部某城市的电力需求,并与其他灰色预测模型的模拟精度进行了比较(新模型的模拟精度为7%,其他模型的精度均为12%),表明新模型具有更好的模拟效果,研究成果对丰富与完善灰色预测理论体系,促进灰色模型与电力需求预测的对接,具有积极意义。