基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的导弹备件需求预测

 为了提高预测间断性需求导弹备件的精度,提出一种基于Logistic回归、Markov过程和改进灰自助法的组合预测模型。将样本序列划分为解释变量序列和自相关序列,对解释变量采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,把这两方面组合得到提前期非零需求发生概率,再运用改进灰自助法进行需求分布确定,得到最终的提前期需求。改进灰自助法先进行Bootstrap抽样,进行GM(1,1)二次数据拟合,既克服了Bootstrap法在小子样下的重复抽样问题,又克服,Bootstrap法在小子样下仿真结果不可信的问题。实例表明,提出的组合预测方法降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

太阳能热水器市场销售趋势的灰色系统分析

根据灰色系统理论，建立了我国太阳能市场销售分析预测模型，包括GM(1，1)模型、残差修正模型、新息滚动模型等。该模型群以时序预测结果作为初步值，然后按近期发展趋势和政策分析进行修正，并通过不断输入新的信息进行滚动，以提高预测精度和可信度，使预测结果能更好地反映未来的发展和变化。     

非等间隔灰色预测模型的二次优化

为提高非等间隔序列数据的预测精度,采用一种新的加权方法对非等间隔序列数据进行处理,将其化为等间隔序列,在此基础之上使用初始条件的自适应性寻优函数对模型进行二次优化,得到最终的灰色预测模型.并用此模型对实测数据进行建模、分析和预测,计算残差平方和的平均数MSE的来比较该模型与其他模型的精度情况.研究结果表明:该模型在非等间隔数据处理中具有较好的预测精度.     

基于灰色支持向量机的矿山安全事故预测研究

为了提高矿山安全事故预测的可靠性,在灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM的基础上,提出了矿山安全事故次数的灰色支持向量机G-SVM的组合预测模型.首先采用GM(1,1)进行数据趋势预测,然后对于残差序列采用支持向量机预测进行捕获,最后将两种模型的结果进行融合,得到组合预测结果.结果表明,组合模型比单一的GM(1,1)模型和SVM模型具有更高的预测精度.     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

道路超限超载预测的灰色马尔可夫模型

文章针对超限超载预测数据量小、随机性大、影响因素复杂等特点,采用灰色模型预测和马尔可夫预测相结合,提出了一种超限超载预测的灰色马尔可夫预测方法.该方法利用历史信息建立超限超载的灰色预测模型,根据结果把超限超载划分为若干状态,再根据马尔可夫模型建立状态转移模型进行预测.应用该方法对某省的道路超限超载趋势进行了预测,实验表明,由于灰色马尔可夫模型充分利用历史数据信息,模型的预测精度高于灰色模型预测精度,可用于道路超限超载预测.     

青岛港物货吞吐量预测模型

根据青岛港货物吞吐量的历史数据,分别利用指数趋势模型、GM(1,1)灰色预测模型以及组合预测模型对青岛港货物吞吐量进行分析和预测.结果表明:在青岛港货物吞吐量预测方面,组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,可以降低误差,提高预测精度.     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析

为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。     

基于灰色模型GM（1,1）的疲劳寿命预测

将疲劳现象看作是存在于一个灰色系统中,运用GM(1,1)灰色预测模型对某试样的疲劳寿命进行预测,采用此方法使预测误差由原来的57.5%减小到24.2%,预测结果趋于安全,这是传统疲劳寿命计算方法所无法办到的。     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

基于改进直接灰色模型的泵车摆缸泄漏预测

提出一种基于参数和时间响应序列的改进直接灰色模型IDGM(1,1),对泵车摆缸泄漏的趋势进行预测分析,并与传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测结果进行比较。结果表明,该方法可以准确地预测摆缸泄漏故障的劣化趋势,其预测精度明显优于传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测精度,可为摆缸泄漏故障的主动维护提供重要理论依据。     

基于离散灰色模型的优化方法研究

为了改进离散灰色模型的预测精度,对离散灰色模型进行了修正,建立了离散灰色优化模型。离散灰色优化模型的核心在于对1阶累加生成序列(first order-accumulating generator operator(1-AGO)sequence)的平移变换。其中,最佳平移值可以通过最优化方法得到。算例的对比结果显示,DGOM(1,1)模型的模拟精度高于DGM(1,1)模型的模拟精度。进一步的研究表明,将DGOM(1,1)模型与其他优化模型相结合,可以使模型的模拟精度更高。文中讨论了DGOM(1,1)模型的特征,包括平移变换提升模拟精度的机理、DGOM(1,1)模型与其他优化模型之间的关系等。工作丰富了灰色预测理论,并且提出了一些新的灰色预测模型。     

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。     

灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型

结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫概率预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型。并且以郑州市降雨量的预测作为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的数据列的预测具有较高的精度。     

新息与等维新息非等间距GM(1,1)模型及其应用

为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测的新信息补充到原始序列,能很好的反映系统的发展;而等维新息模型随着系统的发展,不仅添加新信息,而且除去老信息,这样的处理方式比仅仅添加新信息的方式具有更好的预测效果;这些结论丰富了灰色系统的模型,为灰色理论的运用提供了一个有效的方法。     

灰色系统理论在无检测器交叉口交通流量预测中的应用

为解决一般预测方法要求原始数据量较大，而无检测器交叉口所能获得的交通流量数据又非常有限的矛盾，提出了利用灰色系统理论预测无检测交叉口交通流通的方法，并建立了一种新的自适应GM（1，1）模型，利用编制的计算机程序对常熟市无检测器交叉口交通流量进行预测计算分析，结果表明自适应GM（1，1）模型可以根据有限的交通流量数据进行预测，且预测精度较之全数据GM（1，1）模型有显著提高，实践证明，该方法是有效的。