一类区间灰数预测模型直接建模法

为利用直接建模思想,推导得出了一类新信息GM(1,1)直接模型形式.传统模型只能针对实数序列进行建立模型.以区间灰数的"核序列"为基础,并结合"信息域不减"原则,构建相应的GM(1,1)区间灰数预测模型;通过以"核序列"为中心,推导出所建模型区间灰数上下界的时间响应式.实例结果表明:该改进模型可以有效提高预测精度.     

灰色理论在股市预测中的应用

灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、控制、工程等领域中。本文将灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,并将所得值与由RBF网络预测的值进行线性组合以提高预测的精度。     

灰导数优化的一类灰色预测直接建模

针对原始序列为近似非齐次指数规律,利用直接建模思想,得到NGM(1,1,K)模型的直接形式;以模型的白化方程为基础,运用梯形公式优化灰导数,改进了时间响应函数,从而对NGM(1,1,K)直接模型进行了改进.应用实例表明:该改进模型可以有效提高模型精度,也拓宽了灰色预测模型的使用范围.     

心功能曲线的灰建模研究

以信息覆盖为准则，依靠少量信息，建立了心功能曲线的灰色模型和数学回归模型，误差检验灰模型的精度明显高于数学回归模型，在分析了心功能曲线的生理特性和发展变化特点的基础上，提出了心功能曲线的闸门－激活式联合灰模型理论及计算ｋ至ｋ＋１灰区间模型值的映射量化方法。     

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。     

完全信息利用的GM（1，1）建模

证明了由GM（1，1）模型得到的还原数据模型与原始序列的第一点无关，在此基础上提出了一种利用全部已知信息的GM（1，1）建模方法。     

灰色二阶预测模型建模方法的改进

灰色二阶预测模型 ,既能反映系统的趋势性变化特征 ,又能反映系统的周期性变化特征 ,因而具有很大的应用价值。然而建立模型的传统方法所采用的近似处理 ,使得模型精度低 ,极大地妨碍了该模型的应用。针对灰色预测模型建模方法的这些不足之处 ,提出并证明了建立灰色二阶预测模型的改进方法 ,并通过一个例子对该模型进行了验证。     

灰色系统建模数据的一种变换方法

灰色模型的数据处理方法通常是累加生成、累减还原、由此建立起来的灰色模型，其精度往往因较差而不能满足实际要求，为此，许多科技工作者从理论和应用上进行了广泛深入的研究，研究成果表明，原始数据的模式及其光滑特性是影响灰色模型精度的两个主要因素，于是形成两种提高灰色模型精度的方法，对传统的ＧＭ模型修正，使之适应原始数据的模式；地原始数据进行变换，改善其光滑特性，并由此得到了一些变形的灰色模型和原始数据的变     

灰色理论在灾变预测中的应用

将基于灰色系统理论的GM（1，1）模型推广至灾变预测，并以一实例介绍涝灾预测基本步骤     

基于灰色理论的交通量预测

灰色模型可以在交通量资料缺乏的条件下建立模型进行预测,运用灰色模型对未来交通量进行预测。在灰色预测的基础上,建立了一阶单变量的交通量预测模型,运用灰色GM（1,1）模型来体现交通量的灰色性。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,成功地预测了交通量,预测结果证明了该模型的优点,该模型具有较强的适用性。本方法简便、适用,尤其能够在历史数据缺乏、离散性高、并对影响历史数据的各因素认识不十分清楚的情况下,能够得到较高精度的预测结果,利用灰色理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

灰色系统理论在福建省粮食总产预测中的应用

本文应用灰色系统理论,建立福建省粮食总产预测的数学模型,并对福建省1988—2000年的粮食年总产量进行预测。     

链球运动员顾原身体素质的灰关联分析及GM(1,1)建模预测

运用灰色理论中的关联分析法,对链球运动员顾原各项素质进行了综合分析,找出了影响运动员成绩提高的主要因素.并运用了灰色理论的灰色模型方法,建立了专项成绩的灰色GM(1,1)预测模型,运用该模型对顾原2004年和2005年的运动成绩进行了预测.     

灰秩序统计量模型及共在短期气候预测中的应用

针对灰色系统模型在处理波动较大的序列方面存在的不足,提出灰秩序统计量模型,应用此模型对云南省14个测站的5月雨量进行了拟合及预报,结果表明,此模型不仅具有较高的拟合及预报精度,同时还上有良好的稳定性。     

灰色系统建模数据的一种变换方法

灰色模型的数据处理方法通常是累加生成、累减还原,由此建立起来的灰色模型,其精度往往因较差而不能满足实际要求为此,许多科技工作者从理论和应用上进行了广泛深入的研究研究成果表明,原始数据的模式及其光滑特性是影响灰色模型精度的两个主要因素,于是形成两种提高灰色模型精度的方法：对传统的ＧＭ模型修正,使之适应原始数据的模式;对原始数据进行变换,改善其光滑特性,并由此得到了一些变形的灰色模型和原始数据的变换函数在此基础上,笔者提出一种能同时兼顾原始数据的模式及其光滑特性的灰色模型原始数据变换方法———辅助曲线变换法该方法以灰色模型残差序列的标准差最小为目标,通过约束变换后数据序列的光滑特性、模型还原后的误差,建立了寻找最优辅助曲线的一般优化模型实例表明,这种方法不会改变原始数据的特征,能适应不同模式的原始数据,显著提高模型的精度     

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。     

直接建模与累加建模灰色模型特性的比较

研究了直接建模与累加建模所建立的灰色模型的模型特性,得到了一些有价值的结论－这些结论有助于灰色预测模型在有关领域中的应用－     

灰色系统理论及其在纺织上的应用

本文对灰色系统理论进行了概述，扼要地介绍以关联分析，灰色建模与预测，灰色评估技术及其在纺织工业中的诸多应用，并就灰色决策，灰色控制及其在纺织工业中应用的可能性做了简要讨论旨在促进灰色系统理论在纺织工业中的进一步推广与应用。     

灰色系统理论在桥梁功能退化分析中的应用

本文以涪陵乌江二桥为工程背景,根据对乌江二桥的长期健康监测而积累的数据,运用灰色系统理论中的数列预测方法,对该桥工作状态进行退化预测分析。分析结果为桥梁健康状况、安全储备以及功能退化提供信息,为桥梁诊断、养护、维修加固提供理论依据,以便及早制定养护维修计划,避免出现桥梁使用功能加速恶化的趋势,降低重大事故发生的概率。     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

灰色马尔可夫链组合在预测股票价格上的应用

灰色模型适合对数据量少、波动不大的短期数据进行预测,而马尔可夫模型适用于预测波动较大的过程。通过结合灰色模型和马尔可夫模型的特点,本文提出了一种灰色马尔可夫链组合预测模型,对股票价格进行预测,与其他文献不同的是,本文在数据处理上进行了改进。实验结果表明,与一般灰色马尔可夫模型相比,改进后的模型预测精度得到了提高。