灰色预测在高层建筑沉降中的应用

针对已获得的高层建筑沉降的监测数据,运用灰色系统理论建立了沉降的灰色预测模型,从而对系统进行未来隐患的预测。     

堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型

结合堆石坝变形的特点,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型。计算分析表明新模型提高了拟合精度,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理。     

灰色时序组合模型的改进及高校报名趋势预测

剖析了高校报名人数时间序列数据的特点,发现其序列数据兼具趋势性和随机波动的特点,传统模型中的灰色时序组合模型拟和这类数据有一定的优势,通过实验发现该模型的误差还是较大的,对该组合模型在组合方式上进行了创新性的改进,为了检验模型,将其应用于高考报名的趋势分析,发现无论是模型的拟和精度还是预测能力都有了较大提高.     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

小波在金融时序预测中的应用

利用小波函数的局部化性质,对非平稳时间序列股票开盘价数据进行分解,然后再进行M allat重构。这样就得到了原始数据的近似信号,再应用传统时间序列预测方法ARMA（p,q）模型对重构后的数据进行预测,将预测结果与实际值进行比较,可得小波分析方法预测效果比较理想。     

灰色模型GM(1.1)在高层建筑沉降监测中的应用

介绍了灰色模型系统,并重点论述了灰色模型GM(1.1)在高层建筑的沉降预测中的应用.通过对高层建筑不同周期得到的沉降预测数据与实际数据进行对比分析,成果精度均符合要求,结果表明该模型在高层建筑的沉降监测具有很好的适用性.     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

组合模型在机械故障预测中的应用

机械故障预测中,反映系统变化的特征参数往往含有多种趋势成分.引入组合预测模型,用灰色模型描述机械故障发展中的确定性趋势,用AR时间序列模型描述机械故障中的随机趋势.实践证明,较单一模型具有更高的预测精度.     

灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用

本文通过实例介绍了灰色残差GM(1，1)模型在道路交通量预测中的应用，预测结果表明，该方法是正确的，算法是有效的。     

灰色系统模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

为解决抚顺西露天矿边坡沉降变形问题,运用灰色系统模型结合曲线拟合对抚顺西露天矿边坡沉降变形进行预测分析.在传统灰色系统的基础上,运用对数变换的数学方法对实测数据进行改进,建立改进的灰色系统模型,并对露天矿边坡沉降变形进行预测.结果表明:改进的灰色系统模型最大误差仅为0.7%,低于传统灰色理论模型的平均相对误差2.3%,模拟预测效果好,能够满足沉降预测的预报要求.因此,改进的灰色系统模型可用于露天矿边坡变形预测中.     

综合模拟和预测方法在工程沉降中的应用

文章尝试应用最优综合模型对常规的灰色模型(GM模型)和支持向量机模型(SVM模型)的预测结果进行优化,将综合模拟和预测方法应用于天津某高层建筑基坑开挖过程中引起周围建筑物沉降的研究,对建筑物的沉降趋势作出预测,取得了较好的拟合精度和预测可靠度,该方法对于工程施工具有重要的指导作用,也为今后同类研究提供一定的参考。     

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。     

Dynamic prediction of building subsidence deformation with data-based mechanistic self-memory model

This paper describes a building subsidence deformation prediction model with the self-memorization principle.According to the non-linear specificity and monotonic growth characteristics of the time series of building subsidence deformation,a data-based mechanistic self-memory model considering randomness and dynamic features of building subsidence deformation is established based on the dynamic data retrieved method and the self-memorization equation.This model first deduces the differential equation of the building subsidence deformation system using the dynamic retrieved method,which treats the monitored time series data as particular solutions of the nonlinear dynamic system.Then,the differential equation is evolved into a difference-integral equation by the self-memory function to establish the self-memory model of dynamic system for predicting nonlinear building subsidence deformation.As the memory coefficients of the proposed model are calculated with historical data,which contain useful information for the prediction and overcome the shortcomings of the average prediction,the model can predict extreme values of a system and provide higher fitting precision and prediction accuracy than deterministic or random statistical prediction methods.The model was applied to subsidence deformation prediction of a building in Xi’an.It was shown that the model is valid and feasible in predicting building subsidence deformation with good accuracy.     

基于灰色马尔可夫模型的采煤机生产率的预测

生产率是衡量采煤机工作性能的一项重要指标,对煤矿开采的科学决策以及发展规划具有重要的指导意义.通过建立采煤机生产率的指标评价体系,运用灰色GM (1,1)模型以及灰色马尔可夫模型分别进行了预测,经过比较可发现,灰色马尔可夫模型预测的准确率和预测精度都优于GM(1,1)模型,尤其对波动性和随机性大的数据具有很好的拟合和预测效果,为具有多因素影响的采煤机生产性能预测评价提供了一种有效的途径和方法.     

灰色系统模型在千车故障率问题中的应用

整车或某个部件的“千车故障率”是一个很重要的指标，常用于描述轿车的质量。文中采用灰色系统模型对千车故障率问题进行了分析处理，最终获得理想的处理结果。     

重庆市建设用地预测模型探讨

运用灰色系统分析方法预测城市建设用地是可行的，为满足建要求，应以城市建设用地存量为基础，采用累加方法建立生成数列，１９９１～２０００年重庆市发和地预测模型为Ｘｔ＋１＝１１５６２６．４５３８ｅ＾０．０９４３８２９４１ｔ－１０４５７２．０５３８平均每年城市建设用地增量为１７２７．８８ｈｍ＾２，预测结果符合该市土地利用总体规划控制目标。     

基于灰色系统理论的大连城市建设用地需求预测

建设用地既是城市发展的基础,也是区域实现城市化的基本物质保障,而城市建设用地需求量的预测则是城市土地利用的重要依据.基于灰色系统模型对城市建设用地驱动因子进行关联分析,建立GM(1,1)模型和灰色线性回归模型对大连市各个类型建设用地规模及城市建设用地总规模做出预测.认为大连市建设用地规模的变动受到人口、经济和社会等各个方面因素影响,非农人口数量的增加是影响大连城市建设用地增长的最主要因素.预测结果显示,2012—2020年大连市各个类型的建设用地呈现平稳增长趋势,城市建设用地总规模呈现较大幅度变动,但其增长的范围仍在土地利用规划控制目标范围以内.     

微机编程在灰优势模型上的应用

概述了灰优势模型的建模方法及设计过程,利用灰优势分析的方法对社会各个系统诸如教育、农业、工业、经济等系统中能影响势态发展的许多因素进行分析,找出其中能够决定发展方向的优势因素,利用微机编程进行数据处理,对各系统的决策者提供可靠的科学依据,使各项决策建立在科学、可靠、可操作的基础上。     

基于灰色理论的水泥稳定碎石冲刷量模型

为了有效确定水泥稳定碎石在工程中达到冲刷量设计标准的最佳材料组成,采用灰色系统理论方法,选取集料分形维数、水泥28d砂胶强度、水泥剂量、含水量为建模参数,建立了基于灰色系统理论的水泥稳定碎石28d冲刷量预测模型,并给出骨架密实和悬浮密实2种结构的水泥稳定碎石28d冲刷量预测模型简化式。适用性验证表明：2种结构的水泥稳定碎石冲刷量预测值和实测值的相对误差均较小,说明基于灰色理论的水泥稳定碎石预测模型可以较为准确地预测其28d冲刷量值。