基于归一化的非等距灰色预测模型

本文提出了一类基于归一化映射的非等距灰色预测GM(1,1)模型,利用定积分得到了背景值的计算公式,弥补了传统的等时距和非等间距GM(1,1)预测模型的不足,提高了灰色预测的精度。实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义。     

非等间距GM(1,1)模型背景值构造方法及应用

背景值是影响灰色系统理论建模精度的重要因素之一。为提高灰色模型的预测精度,对非等间距GM(1,1)模型中的背景值构造进行了研究,提出了用x(1)(t)在区间[ki,ki 1]上的中点实际值作为背景值。该背景值计算简洁,适应性强,提高了非等间距GM(1,1)模型精度,拓广了非等间距GM(1,1)模型的适用范围。并应用改进的非等间距GM(1,1)对钛合金疲劳强度随温度变化的关系进行建模,取得了满意的效果,数据拟合精度高达98.8%。建模结果表明了该文提出的方法的有效性。     

隧道围岩变形经验模态分解灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型,使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响;并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

隧道围岩变形EMD灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型, 使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响,并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明：EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

非等间距GM(1,1)模型的改进及预测分析

论述了非等间距GM(1,1)模型的基本原理及精度评定方法,针对模型缺陷探讨了模型精度的主要影响因素,并就初值选取及模型背景值构造2个方面进行改进,建立了改进的非等间距GM(1,1)模型.运用改进的非等间距GM(1,1)模型对某坝堤沉降进行预测分析,结果表明,改进后的非等间距GM(1,1)模型较改进前具有更高的预测精度,在沉降预测中具有较高的应用价值.     

非等间隔GM(1,1)在挡土墙变形预测中的研究

本文以某市中石油储备库北区金属网箱挡土墙的监测数据为时间序列,由于监测时间要求及施工和天气等多方面的因素,使得此数据序列为非等间隔序列。文中通过非等间隔序列建立灰色GM(1,1)预测模型,研究金属网箱挡土墙的变形趋势。研究表明:非等间隔序列灰色GM(1,1)模型在一定时期内能比较准确的预测挡土墙的变化趋势,可为金属网箱挡土墙的防护提供较为可靠的依据。     

非等间距GM(1,1)模型的改进及预测

论述了非等间距GM(1,1)模型的基本原理及精度评定方法,针对模型缺陷探讨了模型精度的主要影响因素,并就初值选取及模型背景值构2个方面进行改进,建立了改进的非等间距GM(1,1)模型.运用改进的非等间距GM(1,1)模型对某坝堤沉降进行预测分析,结果表明,改进后的非等间距GM(1,1)模型较改进前具有更高的预测精度,沉降预测中具有较高的应用价值.     

非等间隔序列的灰色模型在路基沉降中的应用研究

目前灰色系统理论中的GM（1,1）模型是应用于预测方面频率最高的模型,灰色GM（1,1）模型预测方法具有理论性强、实用价值高、计算简便等优点。本文就是在详述灰色系统基本概念、基本原理以及灰色建模理论和预测方法的基础上,以广东某高速公路沉降变形为依托,运用非等间隔GM（1,1）灰色模型对其变形进行分析,对以后的沉降量进行了预测。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

基于灰色理论的地下水水质预测

针对地下水水质难以预测的问题,运用灰色理论对地下水水质进行预测,并用Matlab语言编制了程序,通过对实例的计算,得到的预测值与实际值的对比,证明了该方法的可行性。同时评价了GM(1,1)模型与等维灰数递补模型对于非单调变化的地下水水质的预测精度。预测结果表明:在地下水水质非单调变化情况情况下,等维灰数递补模型的预测精度要优于常规灰色模型GM(1,1)。     

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１,１）模型的方法,弥补了等时距ＧＭ（１,１）模型的不足．通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义．     

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)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

灰色组合预测模型及其在人口预测中的应用

分别以原始数据的一次累加生成序列中的每个数据作为初始条件,建立了多个GM（1,1）预测模型,进一步建立了线№组合预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定．最后给出了我国人口数量的组合预测模型,计算结果表明,灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于单个传统预测模型．     

具有白指数律重合性的GM(1,1)的建模方法

利用灰色模型的级差格式的概念,找到了GM（1,1）模型的背景函数,从理论上说明了GM（1,1）模型与GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法两者的关系,GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法是一个近似精确级差格式,而原GM（1,1）模型在模型曲线接近直线时是一近似精确级差格式。以此为基础,并通过实例说明了GM（1,1）模型的有效性,及累加生成可降低误差的影响,增强规律性。     

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.     

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。     

灰色模型GM(2)的建立及实际应用

对灰色模型GM ( 1 ,1 )的缺陷进行了分析 ,引入新的预测模型GM ( 2 ) ,并将两种模型进行比较 ,对于变化幅度较大的序列 ,GM ( 2 )优于GM ( 1 ,1 ) ,这为实际应用提供了一种有效的预测方法。     

上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型

通过对上海市主要境外旅游客源市场游客数量的分析 ,根据客流量与时间的关系 ,利用灰色系统理论建立了GM( 1 ,1 )灰色预测模型 ,其研究模型不仅与实际客流量相吻合 ,还可以对未来几年客流量进行预测