一种提高灰色预测模型的方法

根据文献（１）提出的科技文献增长和老化灰色模型，适当改变原始数据，可以使模型精度提高。     

基于均值滤波的灰色预测模型及其应用

在变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,由于影响变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使得变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于均值滤波的GM预测模型,即先用均值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于均值滤波的GM预测模型可以有效地提高变形预测的精度和可靠性。     

一种新的组合灰色神经网络预测模型

对GM（1，1）灰色和几种灰色组合模型进行了讨论，针对多个相关序列预测的问题，提出了组合灰色GM（1，1）神经网络预测模型。此方法采用灰色模型对各序列进行预测，然后利用神经网络对预测值进行校正，得到最终预测值。实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度。     

一种基于神经元的灰色动态预测模型在工程实践中的应用

在陶瓷生产领域，陶瓷产品由于各自的工艺性能不同，对其烧结温度都有严格的要求。电窑是目前行业中普遍采用的烧结设备。作者通过采用人工神经网络中的BP模型和应用灰色系统理论中的GM（1，2）模型，建立电窑温度动态预测系统，运用此系统可以根据电窑进出口的炉温实时预测炉内温度，对电窑的安全，高效运行和预测设备使用寿命都有一定指导意义。     

灰色组合预测模型应用研究

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,它的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况,对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价,有效地控制各影响因素,达到减少交通事故的目的．可构建适应道路交通系统多属性特点的道路交通事故预测模型：灰色预测及其改进模型、神经网络预测模型、灰色神经网络组合预测模型．实证结果表明,灰色组合预测模型能够充分发挥各单一模型的优点,同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想,精度更高．     

灰色预测模型

对灰色GM(1,1)和GM(2)建模的机理及缺陷进行了分析,得到了GM(1,1)和GM(2)模型的适用预测对象,从而为改进模型的预测精确度提供了有效的方法.     

系统云灰色预测模型及其应用

将灰色系统云理论引入到滑模变结构控制中,设计了一种新型的灰色模糊滑模控制器。该控制器将灰色预测与模糊推理的相结合对滑模控制器的控制策略进行预测输出。能有效地解决滑模控制系统中由于系统惯性引起的切换滞后所带来的抖动问题。将此控制器应用到交调速系统中,仿真研究表明交流调速系统能获得优良的动态和静态性能。     

灰色模糊马尔柯夫预测模型及其应用

本文建立了灰色模糊马尔柯夫预测模型，并以此预测了１９９５年邮发期刊价格及以后数年（到２０００年）的发展态势。     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

基于时间加权的改进灰色预测模型及其应用

本文就GM（1,1）传统模型及其辨识值求解模型做了一定探讨。GM（1,1）传统模型的本质是曲线拟合,然而此曲线对于各历史点的拟合是最优的,但对于预测未来值不一定最优;传统灰色预测辨识值求解模型采用等权最小二乘法,认为各已知历史点的一次累加值与实测值累加值的误差对辨识值模型的权值均为1,未考虑时间因素,在理论上存在一定缺陷。本文提出一种时间加权辨识值求解模型,用加权最小二乘求解辨识值,进而求出系统预测方程,并用MATLAB语言编写了改进的灰色预测模型程序。将本文提出的模型应用到超高层建筑物的变形预测中,将改进预测模型预测结果与传统方法得到的预测结果进行比较,证明本文提出的改进模型具有较好的实用性和参考价值。     

有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

应用改进的灰色模型预测民航管制员数量

建立了灰色预测模型,进而运用马尔可夫链理论对灰色预测模型进行了改进。针对我国近年来民航管制员的数量变化,分别应用两种模型进行了预测。结果表明,通过马尔可夫链理论修正的预测模型,预测精度得到了较大的改善,结果更为准确,预测结果能为民航各级人事决策者提供依据。     

改进的新灰色模型在边坡变形预测中的运用

通过对边坡表面变形观测系统反馈信息特性的充分认识,采用灰色理论,沿用新陈代谢思想,从优化原理出发,进行逐层推导,得到了具有一定针对性的MAMUGM（1,1,w,η）预测模型,并在工程实例中进行验证,结果表明该模型具有一定模拟和预测精度,对变形非渐变点具有优越的处理能力,通过设置误差限,利用残差控制和样本重构两方面的优化选择,可以使模型能够进一步得到改进,为评估浅表层坡体的稳定提供了依据,具有一定的适用性.     

灰色模型在郑州市人口预测中的应用

采用灰色模型法,对郑州市2011—2025年人口发展趋势进行了预测.明确了郑州市未来人口发展趋势的特点,揭示了郑州市未来面临的主要人口问题,并据此提出了有针对性的对策建议,既可供相关部门进行人口与经济社会发展宏观规划时参考,也可为郑州市政府制定发展决策提供支持.     

基于灰色系统理论的沥青路面使用性能预测

采用灰色系统理论方法,分别对路面强度指数、路面状况指数和路面平整度指标进行了建模和预测.利用实际路面检测数据进行模型的检验和修正,并与传统的回归分析模型进行对比.结果表明,对于公路路面这种比较离散的技术状况评价指标值,采用灰色预测方法精度有较大的提高,能够满足路面使用性能预测的要求.     

基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM（1,1）模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

灰色神经网络组合模型在区域水质预测中的应用

针对神经网络用于水质预测时需要大量数据才能获得较为准确的预测结果的局限性,为降低预测时对数据的依赖引入灰色模型,从而建立两者最优组合模型,以用于数据贫瘠时的情况.将该模型用于珠江支流的水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

基于灰色预测的有源滤波器预测控制技术

为了有效地补偿非线性负载中的谐波电流,针对数字化的有源滤波器(APF)内部结构固有的延迟特点,提出基于灰色预测的APF预测控制方案;利用灰色系统理论建立负载谐波电流的灰色预测模型,并将其用于APF谐波补偿控制装置．通过仿真,将所提出的基于灰色预测的方法与目前常用的非预测控制方法进行比较,结果表明文中所提出的控制方法是可行的．