改进的灰色Verhulst模型

针对灰色Verhulst模型预测函数中参数c的求解问题,提出了一种优化预测函数的新方法。该方法以累加生成序列的倒数与其倒数模拟值的差值平方和最小为目标函数,构建了一个非线性无约束优化模型,来求解灰色Verhulst模型预测函数中的参数c,并给出了灰色微分方程时间响应式的解析式。实验分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善。     

灰色Verhulst模型在隧道拱顶沉降预测中的应用

隧道施工中,受各种不确定因素的影响,隧道围岩变形特征极其复杂。因而必须通过对现场监测数据的处理和分析,及时了解围岩动态,确定合理的支护时间。对围岩变形监测数据的处理有很多方法,但是由于数据本身的贫乏性、不确定性,对以后的预测很难达到理想的效果。灰色系统理论特有的处理“小样本、贫信息、不确定“问题的特点使得其在这个领域应用具有一定的优势。本文以某高速公路隧道为例,通过引入灰色系统理论,利用Verhulst模型对拱顶沉降量进行了预测,为类似工程提供了参考和借鉴。     

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上，通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式，提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型，工程实例分析表明，灰色Verhulst模型的预测精度较高，具有良好的适应性。     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。     

基于背景值和初值改进的灰色Verhulst 模型

针对灰色Verhulst模型的理论缺陷,在优化背景值的基础上,将X(1)的第n个分量作为灰色Verhulst模型的初始条件,改进灰色Verhulst模型.应用实例表明,在一定程度上,改进的灰色Verhulst模型消除了灰色Verhulst模型在背景值获取和初值选取时造成的误差,具有较高的模拟精度.     

地区电网负荷预测的灰色Verhulst与系统动力学组合模型

为解决传统地区电网负荷预测中单一模型预测误差较大的风险和无法充分利用历史数据的缺陷,提出一种地区电网负荷预测的线性组合模型——灰色Verhulst与系统动力学组合模型。以社会用电量历史数据为原始数据,先后建立灰微分方程和白化微分方程并进行求解,得到基于灰色Verhulst模型的负荷预测时间序列,该模型适用于负荷按照S形曲线增长或负荷增长处于饱和阶段的预测;综合考虑经济、人口、能源替代和再电气化等对社会用电量的影响,建立负荷预测的经济子系统、人口子系统、能源替代和再电气化子系统、电力消费子系统,得到基于系统动力学的负荷预测模型,该模型适用于结构复杂、原始信息丰富、子系统之间联系紧密的负荷预测。在不增加复杂性的基础上,通过最小方差准则对单一模型进行线性组合,建立地区电网负荷预测的组合模型。采用枣庄市所有地块进行算例分析,结果表明:在充分利用了负荷历史数据后,71%的地块的预测精度较单一模型的有所提高;在采用最小方差准则对单一模型进行线性组合后,29%的地块产生较大预测误差的风险较单一模型的有所降低。     

石膏矿采空区顶板下沉量的灰色Verhulst预测

采空区顶板下沉量预测是采用空场类采矿方法的矿山安全生产管理的重要内容之一,也是实现采空区重大危险源有效监控的基本要求.在充分认识采空区顶板下沉特性的基础上,采用灰色Verhulst方法,建立了顶板下沉量预测模型.用该模型对某石膏矿采空区顶板监测的实际数据进行了分析,结果表明该矿采空区已进入危险期.模型精度能满足要求,说明灰色Verhulst模型用于采空区顶板下沉趋势预测具有很好的适用性.     

灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

装载机销售量的Verhulst直接模型的研究

研究了装载机销售量的Verhulst GM（1,1）直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距或非等间距数据建模。计算实例表明,该预测模型和其它建模相比之下,有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广使用。     

双重改进灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测

为科学预测物流园区的物流量,对灰色马尔可夫预测模型进行双重改进,利用灰色波动多项式替代灰色模型中的指数型曲线,采用滑动转移概率矩阵改进传统的马尔可夫链.利用某物流园区物流量的调研数据对最大相对误差、平均相对误差、残差平方和等因素进行分析.结果表明,双重改进的灰色马尔可夫模型能够更好地预测物流园区的物流量.     

装载机销售量的二次拟合Verhulst直接模型研究

研究了装载机销售量的二次拟合Verhulst GM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距数据建模,也适合于非等间距建模。计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广。     

装载机销售量的优化Verhulst直接模型研究

利用灰色系统理论,研究了装载机销售量的优化Verhulst GM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距和非等间距数据建模.计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广使用.表1,参9.     

基于GM(1,1)-灰色Verhulst模型的图像去噪组合算法研究

图像获取过程中,受到噪声的影响,会导致图像质量下降,给后期处理带来困难,为此提出一种基于GM(1,1)-灰色Verhulst组合模型的图像去噪算法.首先分析了噪声的性质,为了更好的利用图片的有效信息,构建预测值代替原始值的灰色模型.其次,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型间的结构差异,结合两种模型给出一种去除噪声的组合算法.最后,比较中值滤波、GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型处理效果.实验结果表明,采用这种组合算法得到的处理结果能有效去噪,较好地保持图像对比度和边缘信息,验证了该算法的有效性.     

装载机销售量的二次拟合优化Verhulst模型研究

“贫乏“信息系统随处可见.如何根据已知信息挖掘有用信息是相当重要的,基于模型的信息挖掘方法是其中一类重要方法.本文利用灰色系统理论,研究了装载机销售量的二次拟合优化VerhulstGM(1,1)直接模型,该模型不需要累加生成和累减生成,适合于等间距数据建模,也适合于非等间距建模.计算实例表明,该预测模型有更好的适应性和更高的精度,使用方便,值得推广使用.     

基于神经网络灰色Verhulst算法的装备研制费用预测模型

为了提高装备寿命周期费用LCC(life cycle cost)中研制费用的预测精度,对于呈S型的研制费用累加序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式对,利用BP神经网络对灰色Verhulst预测结果进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用灰色Verhulst模型所得到的结果总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度.     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

GM(1,1)模型和Verhulst模型的改进及其应用

基于残差修正对GM(1,1)模型和Verhulst模型进行改进,利用所改进的模型分别对湖南省固定资产投资和水稻产量进行预测.预测结果表明,改进后的模型模拟精度明显优于原来模型模拟精度,改进的方法分别更适合于固定资产投资和水稻产量的预测.     

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用Matlab App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明：基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。     

新信息Verhulst直接模型区间灰数预测

针对传统Verhulst模型以实数序列为建模对象,而对区间灰数的预测还比较缺乏的问题,利用直接建模思想,得到一利新信息Verhulst直接模型形式;在核与灰半径的基础上,构建相应的区间灰数预测模型;通过核与灰半径,推导出所建预测模型区间灰数上下界的时间响应式.应用实例表明:区间灰数预测模型具有很好的有效性和实用性,拓宽了灰色预测模型的使用范围.