基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

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.     

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.     

GM(1,1)模型灰色预测法预测城市人口规模

以1992-2001年呼和浩特市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)人口预测模型,统计检验和误差分析表明,模型精度较高．用该模型预测了呼和浩特市2005-2009年城市人口规模,并对预测结果进行了分析．     

基于GM(1,1)模型的天虹公司销售额预测

本文在传统数据分析方法基础上,运用GM(1,1)模型对天虹公司1999-2008年的销售额进行分析,预测了该公司未来五年销售额变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

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GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

基于GM(1,1)模型和灰色关联度的组合预测新方法

在一般GM(1,1)灰色预测模型的基础上,为了及时补充和利用灰信息,采用等维灰色递补的方法从而得到n-m个单个灰色预测模型进行组合预测建模,然后基于灰色关联度这一相关性指标来确定权重,得出组合预测模型值.最后,通过实例分析和精度检验表明它是一种有效的组合预测方法,且结果比较理想.     

基于GM(1,1)模型的国内旅游需求规模预测

利用灰色模型对2012-2015年国内旅游需求规模进行了预测。通过计算,预测出2012-2015年国内旅游人数每年以2亿人次左右的数量增长,年均增长率为9%。研究表明:中国国内旅游需求规模是不断上升的,国内旅游将呈现良好发展的势头。     

基于GM（1,1）模型的变形预测研究

变形监测是大型建筑物、构筑物安全运营的保障性工作,而要避免灾害的发生,则需要进行相应的预测预警。从变形监测理论出发,探讨了当前变形预测的模型,开发了基于MATLAB的GM（1,1）模型计算程序,结合某沉降变形监测数据进行了预测分析,给出了预测精度评价和对比图,对GM（1,1）模型在变形预测中的应用是一次很好的实践。     

基于GM（1,1）灰色模型的湖南省人口规模预测研究

人口增长、资源耗竭、环境污染问题是当今社会面临的重大问题,而人口问题是实现人口、资源、环境可持续发展的前提.人口规模是否合理,对一个地区未来的资源、环境、经济与社会可持续发展影响深远.针对人口预测中信息不充分的特点,运用GM（1,1）灰色增长模型对湖南省2009年～2020年的人口规模做出了科学预测,在分析湖南省人口发展所面临问题的基础上,尝试性地提出了对策,为湖南省在新的历史机遇期科学地制定相关社会经济发展战略与规划、实现人口与资源环境的可持续发展提供参考.     

基于灰色模型GM（1,1）的疲劳寿命预测

将疲劳现象看作是存在于一个灰色系统中,运用GM(1,1)灰色预测模型对某试样的疲劳寿命进行预测,采用此方法使预测误差由原来的57.5%减小到24.2%,预测结果趋于安全,这是传统疲劳寿命计算方法所无法办到的。     

基于GM（1，1）模型的趋势预测方法及其应用

基于灰色理论中GM(1，1)模型提出了一种新的预测方法(趋势预测)，再将其应用到组合预测中，运用遗传算法调整组合预测权系数从而得到最优解。通过实例证明，该方法是正确的，算法是有效的。     

基于GM(1,1)模型的矿井涌水量预测

根据灰色系统理论,利用苏二煤矿2001-2008年的矿井涌水量资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对该矿的涌水量进行动态预测,为矿井防治水提供依据。     

基于改进GM(1,1)模型的弹道导弹位置信息预测

针对弹道导弹速度快、雷达反射截面积小,预警雷达很难全程跟踪预警的问题,提出了使用改进的GM(1,1)模型对其位置信息进行预测。从初始序列光滑度、背景值构造方式和初始条件3方面进行综合改进,建立了新的改进模型,明确了建模步骤。仿真结果表明,改进后的模型比传统GM(1,1)模型适用范围更广,精度更高,可以用于弹道导弹的位置信息预测。     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省城镇化水平预测

首先根据河南省人口城镇化数据的特点,将2008—2012年的城镇化水平作为原始数据,建立河南省人口城镇化水平灰色预测模型;其次采用残差估计进行模型检验,结果表明该模型的预测结果较好;最后,根据GM(1,1)模型预计2020年河南省城镇化水平将达到58%左右.     

尾部残差修正GM(1,1)模型在煤矿百万吨死亡率预测中的应用

 煤矿安全是当前安全生产工作的重中之重。为掌握煤矿安全生产情况,降低事故损失,保证中国煤炭工业健康、快速、可持续发展,本文在传统GM(1,1)模型的基础上,建立了关于煤矿百万吨死亡率的尾部残差修正GM(1,1)模型。将该方法应用于2001—2011年全国煤矿百万吨死亡率分析,并以此为基础对2012、2013年的煤矿百万吨死亡率进行预测,与传统GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明,传统的GM(1,1)模型精度较差,最大误差达到14.35%,经修正的尾部残差GM(1,1)模型预测结果可靠,实际值与预测值平均相对误差1.14%,最大相对误差3.81%,各项指标均明显优于传统的GM(1,1)预测模型,为政府、矿山企业制定安全生产目标、政策以及建立科学高效的安全管理机制提供理论依据。     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

一种初值修正的非等间距GM(1,1)模型及其等价模型

通过为白化微分方程是{dx(1)(t)/dt+ax(1)(t)=u x(1)(k1)=x(0)(k1)的非等间距GM(1,1)模型选取修正初值x(0)(k1)+β,建立了白化微分方程为{dx(1/dt+ax(1)(t)=u x(1)(k1)=x(0)(k1)=x(0)(k1)+β的一种新的初值修正非等间距GM(1,1)...