含分数阶微积分的非等间距灰色模型及其应用

相比于等间距灰色模型,非等间距灰色预测模型适用范围更广.然而,现有的非等间距灰色模型的预测响应值容易受到主观数据的干扰,导致预测结果出现偏差.因此,本文提出了具有分数阶微积分的非等间距灰色残差修正模型.首先,基于非等间距分数阶积分序列得到非等间距灰色模型的参数估计.然后,对时间响应函数进行分数阶求导得到模型的预测还原式.最后,使用不累加的非等间距灰色模型对积分残差进行修正.在一定条件下,本文改进模型与传统非等间距灰色模型是近似的.案例分析结果表明,具有分数阶微积分的非等间距灰色残差修正模型可以有效用于非等间距序列的预测建模,具有很高的模型精度和预测响应性.     

多变量非等间距GM(1,m)模型及其应用

对于多变量非等间距数据序列,建立了一类GM(1,m)预测模型。基于灰色模型的指数特性和积分定义,提出了构造多变量非等间距序列的GM(1,m)模型背景值的方法。该方法可以提高GM(1,m)模型的拟合精度和预测精度,拓广了灰色模型的应用范围。应用该方法,建立了中国农村青少年生长水平的灰色预测模型,结果理想可靠,有较好的实际意义。     

设备部件延寿的灰色多指标畸变预测模型

针对设备部件延寿预测问题，首先，提出了上下限两种异常畸变指标，并给出灰色多指标延寿畸变预测模型的架构图和延寿预测示意图。其次，运用灰色系统方法分别构建了两阶段灰色预测模型，在第一阶段构建了灰色上下限畸变预测模型，得到下一次发生畸变的日期；在第二阶段构建了GM(1,1)模型，对设备部件延寿以及上下限指标的异常值进行预测。同时，对模型的预测精度进行检验和分析，并根据模型的预测结果确定了设备部件延寿的时间。最后，以半导体制造业设备靶材延寿为实际应用案例，验证了该模型的有效性和可行性，为合理制定部件的最优维护更换时间以及对降低企业运维成本具有重要指导意义。     

基于自适应遗传算法的油田产量灰色预测模型

应用灰色预测建模理论，使用精确差分格式和改进拟合参数的方法，对呈波动变化的数据系列，建立了改进的灰色预测模型,由于拟合参数与误差之间存在着明显的非线性关系，选用自适应遗传算法求取拟合参数最优值，通过对油田产量预测的实例计算表明，改进的灰色模型预测精度明显提高。     

非等间距近似非齐次指数序列的灰色建模方法及其优化

传统的GM(1,1)模型在拟合非齐次指数序列时往往存在较大偏差, 针对现实中大量存在的非等间距近似非齐次指数序列, 本文首先根据非等间距灰色模型建模机理, 提出一个非等间距非齐次灰色模型, 推导出模型参数的最小二乘估计及时间响应函数表达式; 其次, 关于模型初始条件, 建立无约束优化模型; 最后, 实证分析表明, 该改进模型在拟合精度和实用性上均有明显改善, 从而拓宽了灰色模型适用范围.     

基于模糊分类-灰色马尔可夫的陀螺仪漂移预测

针对标准灰色马尔可夫预测模型抗干扰能力差的局限性,提出了一种基于模糊理论和灰色马尔可夫模型的预测方法。将模糊理论引入预测模型中,从分类方法上对标准灰色马尔可夫模型进行改进,该算法可以有效提高灰色马尔可夫预测模型的预测精度。将这种方法用于某型导弹陀螺仪的漂移预测中,实验证明了这种方法的有效性和可行性。     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

山西省粮食产量的预测

本文分析了灰色ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫预测模型的应用条件，并将粮食产量分解为趋势产量与随机产量两部分。从而提出了一个较优的粮食产量预测模型－－灰色马尔柯夫链预测模型。并对山西省１９９２年、１９９３年的粮食单位产量进行了预测。     

离散灰色模型的拓展及其最优化求解

目的:探讨灰色预测模型中不同的迭代初始值点对模型的影响及其解决方法,探讨非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;方法:采用理论证明和图形分析相结合的方法,比较迭代初始值分别为始点、中间点和终点三种不同形式对离散灰色模型的影响,构建新的灰色预测模型和参数求解公式;结果:迭代初始值的不同确实对离散灰色模型的模拟和预测产生影响;构建了优化离散灰色模型和无约束参数求解公式,建立了非齐次指数增长序列情况下的离散灰色模型;结论:新建立的优化灰色模型解决了迭代初始值点的不同对模型的影响问题,可以取代GM(1,1)模型和离散灰色模型进行模拟和预测,离散灰色模型得到了拓展,应用于非齐次指数增长序列的情形.     

灰色微分动态多变量预测模型及其应用

针对数据驱动建模方法在表征系统特性时的不足,提出了灰色微分动态多变量预测模型.新模型将系统特性的行为序列与影响序列用于建模,增强了系统动态性和非线性性;同时运用最小二乘原理获得模型参数估计式,利用拉普拉斯变换推导模型的近似时间响应式.在此基础上,将新模型应用于欧洲货币联盟、中东与北非及撒哈拉以南非洲三个典型地区的碳排放量预测,应用实例表明:灰色微分动态多变量预测模型预测效果优于其它三种经典的灰色预测模型,能有效预测三个地区未来五年的碳排放量.与此同时说明新模型能够更好地描述多因素系统动态性问题,从而有效地提升传统灰色多变量模型的建模精度.     

基于灰色马尔可夫SCGM(1 ,1) C 模型的空难人数预测

空难事故预测是航空安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测和马尔可夫链理论的优点,提出了一种灰色马尔可夫SCGM(1,1)C模型.用单因子系统云灰色SCGM(1,1)C模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔可夫预测.对1979~2003年全球空难人数进行了预测分析,结果表明该模型既能揭示了空难人数变化的总体趋势,又能克服了随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性.     

基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型及应用

在处理预测问题时,常有原始数据为区间数组成的随机波动性较大的区间数列的状况。为进一步提高区间灰数预测精度,提出基于核和灰度的灰色马尔可夫预测模型。该方法以区间灰数核序列为依托建立预测模型,实现区间灰数核的预测;又根据“灰度不减公理”,由灰数核为中心延伸得出区间灰数的上下界;在保持区间灰数独立完整的前提下,构建了区间灰数预测模型,在此基础上用马尔可夫预测模型修正预测结果。该模型在航空货运量的趋势预测中显示马式链修正结果较区间灰数预测数据呈低估状态。结果有助于加强市场参与者对航空货运市场的宏观认识,并为经济决策行为提供参考。     

基于智能优化灰色模型的电子固废预测

针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模     

山西省农业结构灰色系统回归预测研究

采用灰色聚类分析的方法研究山西省农业内部结构,明确影响山西省农业结构的主要因素。基于灰色聚类分析的结果,建立了山西省农业总产值的灰色系统回归预测模型,旨在为山西省农业结构战略性调整和农业总产值精确预测提供更为科学的依据。图1,表3,参8。     

血吸虫病蔓延周期的灰色预测模型

对血吸虫病蔓延高峰期的预测具有深远的意义。本文建立一种新的灰色预测模型,对该病蔓延发展的高峰期进行预测,通过实例计算分析,预测结果正确,模型拟合精度为优。     

灰色MGM(1,m,N)模型的构建及其在雾霾预测中的应用

针对传统MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型均未能反映多个系统行为变量在多个因素变量影响下的模拟预测问题,本文根据两个模型各自特点对传统MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型进行拓展,构建了灰色MGM(1,m,N)模型.研究该模型的建模机理及过程,并解决在多个因素变量的影响下多个系统行为变量的模拟预测问题.最后,将三种模型应用于雾霾的模拟预测中,结果表明,MGM(1,m,N)模型预测精度高于传统的MGM(1,m)模型和GM(1,N)模型,这主要是由于该模型能够较好地描述和反映多个系统行为变量受多个因素变量的影响.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法

为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题,提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法。依据应急物资需求量预测思路,利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论,层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型,实现受灾人数的动态预测;利用安全库存理论,构建应急物资柔性需求预测模型,实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题;运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测,结果表明：该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%,预测精度明显优于基本的灰色模型,预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。     

含时变时滞函数的GM(1,1|τ_i)模型及其应用

针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题,现有模型通常假设时滞期为固定值,忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性,本文考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法,推导出GM(1,1|τ_i)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度,还可充分利用时滞参数函数的数学性质,进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后,将GM(1,1|τ_i)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测,并将建模预测结果与经典的GM(1,1)模型和GM(1,1,τ)模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时,GM(1,1|τ_i)模型具有更高的建模精度,能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况,扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.     

无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型

为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。     

电信行业时间序列预测系统设计与实现

预测分析是电信行业知识管理系统中的一个重要部分 .利用数据仓库中存储的庞大信息 ,通过回归分析、指数平滑、灰色预测以及神经网络组合预测算法对电信行业各种数据信息进行合理的组织和预测计算 ,供决策者参考 .文中简要介绍电信行业时间序列预测系统的结构设计 ,算法设计以及预测结果的分析方法.