等维灰数递补动态预测

本文提出一种等维灰数递补动态预测技术。通过对所获信息的不断有效利用,将灰色动态GM(1,1)模型中灰参数逐次加以修正,使模型不断得到改进,从而提高了预测精度。应用实例表明,用本预测技术可取得较满意的结果。     

基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM（1,1）模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.     

运用等维灰数递补动态模型对我国蝶泳纪录跟踪预测的研究

本文运用灰色系统理论中的等维灰数递补动态模型方法建立了我国蝶泳纪录的预测模型,并进行了后验差检验,结果表明预测模型精度较高。同时,运用该模型对2002年的我国蝶泳纪录的发展趋势进行了预测。     

基于自相关性分析的等维灰数递补动态预测模型及其应用

为探求时序数据间的相关性与灰色模型的模拟预测效果之间的关系,提出了先对时序数据进行自相关分析,在判断自相关程度高低的基础上,建立等维灰数递补动态模拟预测模型.并分别对渭河流域的林家村站和华县站1983-2000年的年径流数据以及安徽省1989-2006年的工业和生活废水排放量数据进行了实例分析,发现自相关程度越高,精度越高.最后根据时序的自相关程度和精度检验的高低,给出了确定进行短期预测或者中短期预测的建议.     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用——以浙江省为例

介绍了GM(1,1)灰色模型的建模过程,应用等维递补方法对其进行修正,得到等维灰数递补模型,采用该模型对2010- 2020年浙江省总人口进行了动态预测.精度检验结果表明,模型预测精度较高、预测结果可靠.     

基于等维灰数递补GM(1,1)与发展带模型的我国安全生产事故预测研究

通过选取我国安全生产事故数列,文章构建了等维灰数递补GM(1,1)模型和发展带反映式模型,模型精度达到1级。预测了我国“十四五”期间安全生产事故的点估计、区间估计（精度94%以上）与发展态势,即我国十四五期间除重特大事故死亡人数呈波动微升态势,其他事故数据预计均呈不同程度的下降;提出预测事故数据的最高值和最低值可作为我国2021-2025年安全事故预防的上界警戒值和下界最优值,而等维灰数递补GM(1,1)模型的预测值和发展带预测的基本值可作为同期安全生产事故数的目标参考值和评价值;提出了不同维数安全生产事故数据级比检验,映射出近几年来我国安全生产行为系统在全面发展与改革的扰动因素作用下发生了根本系统性变化。研究为政府相关部门制定安全生产规则、安全生产发展规划及开展安全生产行动方案提供基础支撑数据。     

灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。     

路堤沉降的灰色动态预测

本文将实测的路堤沉降数据采用灰色等维新息模型进行预测,通过不断的补充新数据,摒弃旧数据,从而实现了对路堤沉降的动态预测,为工程人员的施工提供了指导依据。     

区间型灰数矩阵及其运算

本文给出了区间型灰数矩阵的定义;讨论了区间型灰数矩阵的基本运算.为进一步研究灰色系统的预测、决策、控制等问题提供了一种数学工具.     

灰数序列关联分析

定义了取数一致(或取数相反)和取数顺序一致(或取数顺序相反)的离散灰数,指出了两者之间的关系.通过定义灰关联度的白化值为灰数比较序列的白化序列与灰数参考序列的白化序列的关联度给出了灰关联度定义.进一步给出了灰关联度最小、最大白化值的一种计算方法和一些比较序列与参考序列的关联序的一种排法.对取数一致的灰数序列,给出了一种计算灰关联度的简便方法.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究.最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

基于灰色理论的地下水水质预测

针对地下水水质难以预测的问题,运用灰色理论对地下水水质进行预测,并用Matlab语言编制了程序,通过对实例的计算,得到的预测值与实际值的对比,证明了该方法的可行性。同时评价了GM(1,1)模型与等维灰数递补模型对于非单调变化的地下水水质的预测精度。预测结果表明:在地下水水质非单调变化情况情况下,等维灰数递补模型的预测精度要优于常规灰色模型GM(1,1)。     

泛灰集与泛灰数的代数运算

本文从灰色信息的内涵出发,给出了泛灰集与泛灰数概念.并在此基础上定义了泛灰数的四则代数运算法则,讨论了泛灰数的序关系、泛灰数的代数运算性质以及简单灰代数方程的求解问题,为灰色信息的定量描述提供了新途径.     

华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测

本文根据灰色系统理论，建立了华北电网最大负荷及峰谷差的灰色等维递补预测动态模型，并计算出了直到２０００年的最大负荷及峰谷差预测值。经检验此方法具有预测精度高、计算速度快及使用方便等优点，不失为一种实用的负荷预测方法。     

动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM（1，1）和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程，并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明，等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息，提高了灰区间的白色度，预测效果最好；等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果，淡化了灰平面的灰度，使预测结果有所改善；GM（1，1）模型由于是静态地反映系统的变化趋势，预测的精度最低。因此，动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。     

基于心态指标的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入决策者心态指标,把区间灰数序列转化为带有心态指标的序列,并且当心态指标确定时,带有心态指标的序列就转化为体现决策者心态的实数序列,然后通过对体现决策者心态的实数序列建立灰色预测模型,从而得到了一种基于心态指标的区间灰数预测模型。由于决策者可以通过调整其心态指标建立灰色预测模型,因而使得模型预测更加符合实际。