灰色模型的精度及误差检验研究

分析了灰色模型误差产生的原因，说明了模型误差发生的机理，改进了模糊精度和误差的描述方式，提出了两种新的模型精度检验及模糊误差判断方法，实例应用说明这种新方法有较大的实用价值。     

一种货运需求预测的灰色系统模型

本文以上海市货运量、货运周转量的时间序列为依据,应用灰色系统模型(Grey Dynamic Model),建立了货运中长期预测模型,并提出了至2000年的预测值。经测试,1989年的预测值与实际值相比较,吻合度高达95%以上。     

基于加权灰色统计的平顶山市空气质量分析

依据平顶山市2000—2009年环境状况公报数据,选取空气污染物SO2,NO2,PM10作为评价因子,将灰色统计方法和模糊综合评价模型相结合,建立加权灰色统计模型,对河南省平顶山市空气质量进行综合评价.结果显示:平顶山市2000—2002年空气质量综合评价Ⅳ级,为重污染;2003—2007年空气质量综合评价Ⅲ级,为轻污染;2008—2009年空气质量综合评价Ⅱ级,为尚清洁.2000—2009年(2007年除外)主要污染因子为PM10,2007年的主要污染因子为SO2.但近几年PM10对空气质量的影响呈现逐年下降趋势,NO2对空气质量的影响呈现逐年上升趋势.     

灰色模型在甘肃省人口预测中的应用

人口是一个国家和地区发展的重要因素,人口规模直接影响着区域的经济社会发展、资源利用和生态环境状况。采用合理的方法,模拟和预测城市总人口,可以在制定国民经济计划、城市土地利用总体规划、城市规划与设计、资源与环境保护和进行社会决策中起到非常重要的作用。以甘肃省2000~2008年近9年的人口数据为基础,采用灰色系统理论建立人口动态增长模型,用此模型预测甘肃省未来人口规模,并对人口增长状况进行分析。     

一种可解的量子群统计模型

研究了一种可解的SLq(2)统计模型，如果对SL（2）李代数的对角元素进行q量子化，同时采用量子迹重新定义热力学平均值，那么只能推出零能隙的序参量方程；如果对SL（2）李代数的非对角元素进行q量子化，并且保留经典迹的运算，那么可以得到超导或超流中一种半经典的q变形序参量方程，还讨论了这些统计模型的物理应用。     

基于灰色模型的水泥颗粒分布研究

本文采用灰色系统理论的关联度分析方法研究水泥各粒级范围颗粒含量对强度的影响程度,以探求不同粒径的颗粒对水泥强度的影响,建立最优化模型,以此控制最佳颗粒分布,从而指导水泥生产,达到理想的水泥粉磨效果。     

基于m序列泊松分布统计模型仿真实现

入站信号统计模型仿真是入站源模拟信号生成的关键技术指标之一,要求实现一定容量入站信号的泊松分布统计模型仿真。采用m序列伪随机函数作为信号播发的基础控制参数,保证了统计模型中播发信号的随机性,同时融入泊松分布的控制参数,实现统计模型仿真。     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

一种电梯客流交通分布的求法

分析了现有电梯交通分布求法的不足，借鉴公路交通领域里OD分布的分析方法，提出了适于电梯实时调度控制和群控客流仿真所需的OD分布的求解方法．     

地震统计预报中分布检验的软件实现浅谈

地震预测是百年来尚未解决的科学难题之一.地震的发生在时间和空间上都十分复杂,其成因仍需不断探讨和进一步研究.以概率论和数理统计学为基础的概率统计预报方法的主要依据就是地震具有随机性和重复性,因此在实际中得到了广泛应用.在概率统计预报中,往往需要建立一些数学模型,如地震发生间隔的分布模型等.而所建立的分布模型是否正确,还需进行分布检验.手工进行分布检验,由于涉及数据量大,计算麻烦、易错.用软件方法实现可以解决这一问题,大大减小工作量.本文分别用C语言和MATLAB语言实现了地震统计预报中常用的3种分布,即正态、指数、…     

一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.     

一种统计学术期刊差错的Poisson分布函数方法

学术期刊每页出现差错的个数符合离散型Poisson分布函数.对一册学术期刊先抽查一定页面,计算无差错页面的数量,以此确定Poisson分布函数的参数λ的值;以该值代入Poisson分布函数计算页面出现不同差错数目的概率,再通过总页面数可以确定不同差错数分别对应的页面.这一方法使出版单位通过抽查部分页面就可以对学术期刊编校质量差错情况有总体性的把握.     

一种提高灰色预测模型的方法

根据文献（１）提出的科技文献增长和老化灰色模型，适当改变原始数据，可以使模型精度提高。     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

移动环境下的路径分布模型

通过引入路径到达和路径持续两个随机过程,推导出移动环境下的路径分布函数,当最大路径数趋于无穷大时,路径服从包含平均路径到达率和路径平均持续时间两个参数的泊松分布,标准泊松模型与测量结果之间存在较大偏差,根据路径到达率与已接收路径数成反比,而路径持续时间与已接收路径数成正比,作者对泊松模型进行了修正,数值结果表明修正模型与实际测量结果一致性较好。     

一种基于灰色模型的数据预测优化算法

近些年来,灰色模型GM(1,1)被大量应用于小样本或穷信息的预测,操作与实现步骤简单,预测精度较高.为了进一步提高GM(1,1)的预测精度,运用遗传算法动态调整GM(1,1)中的均质生成数列分辨率系数,改变通常把灰色模型的分辨率系数设置为1/2的计算模式,使得改进后的GAGM(1,1)算法针对小样本的预测具有更高的精度和鲁棒性.通过算法的数值实验,结果表明优化算法的预测精度高于传统的GM(1,1)算法及多个基于GM(1,1)的改进算法.     

论证一重要的χ^2统计分布

简明易懂论证了若Ｇ－ＮＰ（０，∑），∑〉与Ｗ－ＷＰ（ｎ，∑），相互独立且ｐ〈ｎ时，则Ｇ∑Ｇ／ＧＷ＾－１Ｇ服从自由度为ｎ－ｐ＋１的χ＾２分布，从而使何特灵分布与Ｆ分布建立起对应关系。     

大坝监测数据的灰色系统动态检验模型

通过对大坝安全监测数据粗差产生原因的分析，提出了一种基于灰色系统理论的监测数据伪位检验方法和检验模型，它无需长序列样本，并可随着环境量的变化调整模型参数。该方法计算量小，速度快，对于监测点较多的自动化系统非常适用。