基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

无偏直接PGM（1，1）模型及其优化

无偏直接GM（1,1）模型在原始数据为纯指数序列时能保持无偏性,但在原始数据为近似指数序列时,不是最佳无偏直接GM（1,1）模型．提出了一种无偏直接PGM（1,1）模型,并以模式搜索法求解最佳权值P,同时由于无偏直接GM（1,1）模型默认经过了初始点,因此对初始值进行了修正,结合具体数据将无偏直接GM（1,1）模型与无偏直接PGM（1,1）模型进行了比较,结果表明无偏直接PGM（1,1）模型优于无偏直接GM（1,1）模型．     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于自相关的GM（1，1）与GM（1，N）联合模型优化及应用

分析基于自相关理论的GM（1,1）与GM（1,N）联合模型,将仅适合GM（1,1）模型的数据拓展到适合GM（1,N）模型。用数值积分中的Simpson公式来重建GM（1,1）与GM（1,N）的联合模型,在参数辨识过程中引入累积法,降低线性方程组系数矩阵的条件数,使联合模型求解更加稳定,提高了模拟及预测精度,并且克服了原GM（1,N）模型必须获得预报时刻点相关数据列的值的缺陷,有利于新息GM（1,N）模型的应用。数值实验结果表明,优化后模型数值稳定性好,其系数矩阵的条件数在数值上比通用的最小二乘法有所降低,且模拟平均相对误差也有所降低,预测精度得到提高。     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

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.     

改进GM（1,1）模型在营养状况预测中的应用

为了提高灰色GM（1,1）预测模型的拟合和预测精度,通过初值和背景值的修正,给出了改进灰色GM（1,1）预测模型,并利用粒子群优化算法给出了模型相关参数的优化.根据中国学生体质与健康调研报告中4种营养性疾病检出率的数据资料,就10～12岁城乡男女的超重和肥胖数据,建立改进GM（1,1）预测模型对2010年和2015年的...     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

灰色-小波神经网络在高层建筑物沉降预测中的应用

滑动GM(1,1)模型对沉降的整体趋势有较好的预测结果,小波神经网络能够对非线性随机数据进行有效的预测,将两者结合起来能够提高预测精度。利用高层建筑物的沉降监测数据,构建GM(1,1)、滑动GM(1,1)和灰色-小波神经网络模型对高层建筑物沉降变形进行预测与分析。结果表明,灰色-小波神经网络预测效果优于滑动GM(1,1)和GM(1,1)模型且具有较高的精度。     

平顶山市“十二五”规划期间人口发展预测

根据最新人口统计资料,分别建立长、中、短不同维度的GM（11,）模型、增量GM（11,）模型和灰色Verhulst模型,对2005-2009年平顶山市人口总量进行检验性预测,通过对比分析,发现短维度GM（1,1）模型的预测效果要好于其他模型.最后,在充分采纳新信息的基础上建立5维GM（1,1）模型,对十二五期间平顶山市...     

基于改进欧拉公式的GM（1,1）模型及其应用

本文分析了背景值是灰色模型GM（1,1）预测精度的一个重要原因,并提出了一种基于改进欧拉公式的GM（1,1）模型的背景值构造方法。实例证明了该方法的有效性。     

非线性GM(1,1)模型在交通量数据分析中的应用

根据交通量数据变化的特点,采用非线性GM(1,1)模型对其进行预测.通过实例分析,证明NLGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型精度更高、误差更小,但对未来数据预测精度稍差.所以,该预测模型具有一定的应用价值.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的建筑物沉降预测的研究

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义.针对传统灰色GM(1,1)模型存在的模型精度不高的问题,提出了灰色残差GM(1,1)模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析.通过与原始模型的对比分析可以发现,灰色残差模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值.     

基于函数变换的GM(1,1)模型及其应用

基于函数变换理论,本文尝试使用复合函数变换来提高原始数据序列的光滑性,从而提高模型的拟合精度.并将此方法应用于全国人均主要工农业产品产量(发电量)的建模中.应用结果表明,该方法所建模型的拟合精度高于传统的GM(1,1)模型和对数函数变换GM(1,1)模型的精度.建模结果表明本文提出的改进方法的有效性.     

NEGM（1，1）模型预测精度的检验方法研究

介绍了非等间隔GM（1,1）模型预测精度检验的四种方法,研究了四种检验方法的原理,提出了解决预测模型精度不高的处理措施。有利于预测模型更加有效提供决策．     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

基于GM（1,1）模型的瓦斯涌出量预测及其计算机实现

通过采用灰色系统理论的GM（1,1）模型来预测瓦斯的涌出量.根据GM（1,1）的数学模型,用vb6编程实现了对瓦斯涌出量预测的计算机模拟。     

灰色模型与自回归模型组合在钟差短期预报中的应用研究

研究卫星钟差预报的精度及稳定性对增强卫星导航系统的导航、授时等功能有重要作用。针对GM(1,1)模型在卫星钟差短期预报时存在的问题,引入AR模型对其预报结果进行修正,以提高钟差预报结果的精度和稳定性。实验结果表明：组合模型的预报精度较单一GM(1,1)模型有一定提高,其中铷钟的精度提高较为明显,铯钟的精度则提高较少;此外,组合模型的误差变化趋势与GM(1,1)模型相似,但稳定性相对更高。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的中药材罗汉果价格预测

在采用定性分析的方法对影响中药材罗汉果价格的主要因素进行分析的基础上,使用灰色系统理论对罗汉果的价格建立拟合精度与预测精度较高的GM(1,1)模型,并应用样本长度为4的GM(1,1)模型对罗汉果的季度平均价格进行实际预测。     

一次函数变换GM(1,1)模型分析及直接离散GM(1,1)模型的建立

分析了基于一次函数变换的GM(1,1)模型提高预测精度的实质,即模拟序列从原有的纯指数序列变成了非齐次指数序列,并指出提高光滑度并不是提高预测精度的决定性条件,建立了模拟序列为非齐次指数序列的直接离散GM(1,1)模型.该模型不对原始数据做任何改变,实例应用结果表明其预测精度同一次函数变换的GM(1,1)模型相当,指出了改变模拟序列特征使其更接近于原始数据的发展,对于提高预测精度更具意义.