GM(1,1)模型在田径成绩预测中的运用

GM(1,1)预测模型是根据过去及现在已知的或非确知的信息建立一个从过去引申到将来的GM模型,从而确定系统在未来发展的趋势.它具有需要原始数据少,精度高的特点,操作简单易行,打破了传统的建立离散的递推模型预测方法,也克服了传统预测方法的局限性.田径运动是一个明显的灰色系统,所以该方法预测田径成绩(如奥运会田赛成绩)是可行的,具有实际研究意义.     

深圳卫生填埋淤堵排放的灰色预测模型

灰色预测中的核心GM（1，1）模型将无规律的原始数据生成为有规律的数据序列后进行预测，本文对GM（1，1）模型加以改进，将灰色预测GM（1，1）模型与跳变灰过程理论结合，建立了淤堵试验渗透系数的跳变预测模型。跳变预测模型具有灰色系统只需少量数据即可建模的优点，又有跳变灰过程可处理异常值的特点。采用某填埋场淤堵试验资料，经验证表明，该方法精度较高，将灰色模型引入填埋场衬垫系统渗透系数预测切实可行。     

基于自相关理论的GM(1,1)和GM(1,N)联合预测

通过引入自相关分析，将GM（1，1）与GM（1，N）两者的优点有机结合，运用GM（1，1）预测模型所需的数据量，达到GM（1，N）预测模型所具有的预测精度，减少灰色模型的预测误差。     

基于灰色预期的山东省就业人口预测分析

灰色预测是指根据过去及现在已知的或非确知的信息，建立一个从个过去延伸到将来的GM模型（灰色模型），从而确定系统在未来发展变化的趋势，并为规划决策提供依据。     

对灰色模型GM（1,N）的建模改进

灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授提出的一种新型理论，已成功地应用到社会经济的各个领域。就整个理论体系看，灰色模型GM（1，N）应为灰色系统理论的核心部分，它是预测、决策和控制的基础。在笔者学习灰色模型理论和实际建模时发现，GM（1，N）模型对变量变化率王背景值的处理还有些武断，本文对此提出改进办法，供商榷。一、对GM（1，N）的建模改进GM（1，N）是一阶微分方程型的模型，它仅涉及一个变量的变化率。不失，般性，可以只讨论最简单的GM（1，1）模型。GM（1，1）模型的化形式是：dX于十ax一如．＿＿＿＿＿，，＿，＿d…     

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。     

用灰色理论模型预测供电量

应用灰色理论，建立GM（1，1）分段优化模型，对新会市1986－2000年供电量进行模型拟合计算，两者能较好的吻合。运用此建立分段优化GM（1，1）模型的方法对新会市2001－2010年的供电量进行了预测。     

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     

商品房销售面积的灰色预测

文章介绍了灰色预测方法GM（1，1）模型的构造，同时蛤出了对中长期预测精度较高的等雏灰色递补GM（1，1）模型，并结合北京市过去几年的商品房销售面积，预测未来几年北京市商品房的销售面积，用预测数据来说明2008年北京奥运会将对北京市的商品房销售市场所带来的波动．     

一种新的组合灰色神经网络预测模型

对GM（1，1）灰色和几种灰色组合模型进行了讨论，针对多个相关序列预测的问题，提出了组合灰色GM（1，1）神经网络预测模型。此方法采用灰色模型对各序列进行预测，然后利用神经网络对预测值进行校正，得到最终预测值。实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度。     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

灰色GM（1，1）优化模型

在分析了GM（1,1）模型的建模机理的基础上,指出了传统建模方法存在的问题,同时给出了基于GM（1,1）的逐步优化模型的方法,该方法提高了模型的精度和适应性。     

交通事故预测的灰色GM（1，1）模型

通过对道路交通事故分析、预测方法的研究，指出了其缺陷．在分析道路交通事故的灰色性和中国道路交通安全数据库薄弱性的基础上，给出了灰色GM（1，1）模型，并对道路交通事故的死亡人数、交通事故数进行了预测，其结果是可信的．     

灰色残差修正模型在中长期负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础。本文在应用GM（1,1）模型的基础上,建立了两种应用残差对预测数据进修正的模型。实例表明本文提出的方法较传统GM（1,1）模型有更高的精度。     

基于灰色系统理论的变形数据处理方法

根据灰色系统理论,提出了应用1-AGO灰色预测方法。建立GM（1,1）模型对变形数据进行分析预测。该模型具有削弱原始数据的随机性、预测精度高等特点,并通过实例进行说明。     

基于GM（1．1）模型的尾矿坝变形趋势预测

尾矿坝变形趋势预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容．为了实现对尾矿坝变形趋势的预测,在深入分析尾矿坝变形机理并充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上,采用灰色GM（1．1）模型对尾矿坝的变形进行预测,并结合某金矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测．结果表明,模型精度满足要求,灰色GM（1．1）模型用于尾矿坝变形趋势预测具有很好的适用性．     

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。     

基于灰色预测模型GM（1，1）的矿井瓦斯涌出量预测及其参数研究

本文解释了GM（1，1）模型中的发展系数（a）与灰作用量（b）的意义，并对其在GM（1，1）的白化方程中的作用和对预测的影响进行了研究，根据这些结果，对GM（1，1）模型在矿井瓦斯涌出量预测方面进行了计算，肯定了GM（1，1）在矿井瓦斯涌出量预测方面的应用前景。     

GM(1,1)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

基于灰色理论的城市燃气负荷预测

城市燃气负荷与城市工业发展,城市人口等因素密切相关,由于传统的城市燃气负荷GM（1,1）预测模型仅与历史数据有关,预测结果并不能真实反映燃气负荷在未来的变化趋势。应用灰色GM（1,N）模型,将工业产值和城市人口两个因子引入燃气负荷预测模型,建立一个一阶3个变量的灰色GM（1,3）模型,进行预测。实例预测计算结果表明该模型能够准确预测城市燃气负荷,而且该模型考虑了影响燃气负荷的主要因素,使得预测模型和结果更为合理。