交通事故预测的灰色GM（1，1）模型

通过对道路交通事故分析、预测方法的研究，指出了其缺陷．在分析道路交通事故的灰色性和中国道路交通安全数据库薄弱性的基础上，给出了灰色GM（1，1）模型，并对道路交通事故的死亡人数、交通事故数进行了预测，其结果是可信的．     

GM（1，1）模型分析股价趋势

用GM（1，1）等维新陈代谢模型来分析股价短期趋势，并根据GM（1，1）等维新陈代谢模型显示的趋势变化，指出了买入股票的最佳时机。     

灰色GM（1，1）优化模型

在分析了GM（1,1）模型的建模机理的基础上,指出了传统建模方法存在的问题,同时给出了基于GM（1,1）的逐步优化模型的方法,该方法提高了模型的精度和适应性。     

基于GM（1．1）模型的尾矿坝变形趋势预测

尾矿坝变形趋势预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容．为了实现对尾矿坝变形趋势的预测,在深入分析尾矿坝变形机理并充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上,采用灰色GM（1．1）模型对尾矿坝的变形进行预测,并结合某金矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测．结果表明,模型精度满足要求,灰色GM（1．1）模型用于尾矿坝变形趋势预测具有很好的适用性．     

基于灰色理论GM（1，1）模型的vb程序实现及其验证

随着计算机的应用和普及，它与人们的生活、生产关系越来越密不可分，为我们带来了极大的便利。因此更好地驾驭计算机，我们才能更多地享受它为我们生活带来地便利，而对于我们工程人员来说提高我们计算机的使用水平使它服务于生产更是尤为地重要。提高计算机的操作水平是必须的，但有时这往往是不够的，很多情况我们所面临的问题没有现成的软件可供我们使用，需耍我们自己去利用计算机语言编写程序来提高我们的工作效率，并且可以将一些新的理论吸收进来被我们所用。     

GM（1，1）模型在田径成绩预测中的运用

GM（1，1）预测模型是根据过去及现在已知的或非确知的信息建立一个从过去引申到将来的GM模型，从而确定系统在未来发展的趋势。它具有需原始数据少，精度高的特点，操作简单易行，打破了传统的建立离散的递推模型预测方法，也克服了传统预测方法的局限性。田径运动是一个明显的灰色系统，所以该方法预测田径成绩（如奥运会田赛成绩）是可行的，具有实际研究意义。     

灰色GM（1，1）模型参数的优化方法

灰色GM(1，1)模型的建模机理上，给出了模型参数的优化方法。提高了模型的预测精度。为实际应用提供了新的方法。     

改进的GM（1，1）模型在人口总量预测中的应用

应用一种新的动态GM（1,1）增量模型对中国未来人口总量进行了动态预测．实例表明,该模型具有较高的预测精度,结果符合实际．     

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。     

一种基于灰色理论组合预测方法的研究与应用

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）,并将其应用到组合预测中,并运用遗传算法调整组合预测权系数得到最优解。通过实例证明,该方法是正确的,算法是有效的。     

基于GM（1,1）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.     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

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。     

灰色GM（1，1）模型在火灾事故预测中的应用

针对全国火灾事故的统计数据,利用灰色系统理论在不确定因素预测领域的优势,建立了一个火灾事故预测的GM(1,1)模型.论述了模型的建立和求解过程,用实例阐述了灰色预测模型的应用和局限性.结果表明,模型比较合理地反应灾害事物的发展趋势,为分析火灾事故规律和有效预测提供了科学的方法.     

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。     

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.