一种带有调节因子的背景值构造方法及在灰色系统建模中的应用

针对传统灰色GM（1,1）模型和已有的若干改进GM（1,1）模型在高增长指数序列建模时模型精度较低的问题,构造了一种带有调节因子λ的新背景值公式,提出了调节因子λ的优化方法,并应用于灰色系统建模中.大量的数字仿真表明：基于调节因子λ建立的新GM（1,1）模型,即使是在发展系数较高、且用于多步预测时精度仍然保持较高,它较传统GM（1,1）模型和已有的改进GM（1,1）Ⅰ,Ⅱ型均有显著地提高.     

基于灰色模型及其改进模型的土石坝沉降预测

考虑到土石坝沉降变形因素的复杂性以及GM （1,1）灰色模型基于贫信息数据所表现出来的优势,由大坝实测数据拟合构造GM （1,1）模型。为了进一步提高大坝沉降变形的预测精度,对原始GM （1,1）模型分别进行了考虑不同数据对预测结果有不同影响的加权改进和利用指数函数变换来提高原始数据光滑度的改进。实例应用表明,加权改进的GM （1,1）模型和函数变换改进的GM （1,1）模型的预测精度均优于原始GM （1,1）模型。     

中国城乡恩格尔系数差异度的灰色建模与预测

为了提高预测精度,利用灰色GM （1,1）预测模型对中国城乡居民恩格尔系数差异度的变动趋势进行实证研究,并利用残差灰色预测模型对原始GM （1,1）模型进行修正。修正结果表明,残差修正后的GM （1,1）模型预测精度有显著提高。同时,中国在经历了二元经济结构后,目前整体上已经达到了城乡一体化,城乡居民生活质量基本一致的状态。     

非等间隔序列的灰色模型在路基沉降中的应用研究

目前灰色系统理论中的GM（1,1）模型是应用于预测方面频率最高的模型,灰色GM（1,1）模型预测方法具有理论性强、实用价值高、计算简便等优点。本文就是在详述灰色系统基本概念、基本原理以及灰色建模理论和预测方法的基础上,以广东某高速公路沉降变形为依托,运用非等间隔GM（1,1）灰色模型对其变形进行分析,对以后的沉降量进行了预测。     

具有白指数律重合性的GM(1,1)的建模方法

利用灰色模型的级差格式的概念,找到了GM（1,1）模型的背景函数,从理论上说明了GM（1,1）模型与GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法两者的关系,GM（1,1）逐步优化直接建模加速方法是一个近似精确级差格式,而原GM（1,1）模型在模型曲线接近直线时是一近似精确级差格式。以此为基础,并通过实例说明了GM（1,1）模型的有效性,及累加生成可降低误差的影响,增强规律性。     

灰色修正模型及其在大坝监测中的应用

灰色修正模型是改善GM（1,1）模型在背景值取值上的不足,通过加权的手段来获取背景值,通过实例,得出RGM（1,1）模型预测和模拟效果相比较GM（1,1）更好。     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．     

基于改进蜂群算法和灰色模型的管道腐蚀预测

为了解决缺少大量数据样本情况下油气管道剩余寿命预测问题,采用GM（1,1）模型预测管道腐蚀趋势。考虑到GM（1,1）模型自身存在的缺陷,采用指数变换预处理原始数据和动态生成系数重构背景值两种方法改进GM（1,1）模型的建模过程,并运用改进的蜂群算法（IABC）求解全局最优动态生成系数,进而建立改进的蜂群算法优化的指数变换灰色模型（IABC-EGM（1,1））。利用弯头测厚数据进行验证分析,GM（1,1）模型的平均相对误差为4.92%,IABC-EGM（1,1）模型的平均相对误差为2.28%,表明模型的预测精度得到了提高。     

GM(1,1)的MATLAB实现及其应用

灰色GM（1,1）预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一．因此,GM（1,1）模型的应用范围很广泛．本文简要介绍了GM（1,1）模型的原理及其预测步骤,用MATLAB软件实现了GM（1,1）预测算法并给出了源代码．在此基础上,用统计年鉴上的住宿和餐饮业收入增加值数据进行了仿真,从而验证了该算法的有效性和程序的正确性。     

改进GM（1,1）模型在营养状况预测中的应用

为了提高灰色GM（1,1）预测模型的拟合和预测精度,通过初值和背景值的修正,给出了改进灰色GM（1,1）预测模型,并利用粒子群优化算法给出了模型相关参数的优化.根据中国学生体质与健康调研报告中4种营养性疾病检出率的数据资料,就10～12岁城乡男女的超重和肥胖数据,建立改进GM（1,1）预测模型对2010年和2015年的...     

利用改进的灰色模型预测巷道的围岩变形

介绍了灰色系统理论,用实例说明用GM（1,1）模型预测巷道的围岩变形是简单、有效的;并对原GM（1,1）模型进行了改进,建立了具有较小原战点误差的、改进的GM（1,1）模型,两种模型的预测结果也在文中做了比较。利用改进的灰色模型预测巷道的围岩变形@王永岩 @毕向阳 @冯长建     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

基于灰色模型GM(1,1)的海岸线变化趋势预测——以辽河口三角洲地区为例

将灰色模型GM（1,1）用于海岸线变化预测,在分析灰色系统理论的原理与方法,探讨灰色模型在海岸线变化趋势预测的可能性的基础上,以多时相Landsat遥感影像为数据源进行海岸线提取,设置原点和若干侧线,建立GM（1,1）模型的原始序列并进行模型计算,得到若干预测点和预测海岸线．最后通过残差检验和交叉检验的方式对预测结果进行了验证．结果表明：利用灰色GM（1,1）模型进行海岸线预测是合理可靠的,并且在辽宁省国土资源规划地理信息系统中得到应用和推广．     

基坑周围建筑物沉降的灰色预测

结合工程实际,采用灰色系统新陈代谢GM（1,1）模型进行对基坑周围建筑物进行沉降预测,并与普通GM（1,1）模型预测效果进行了比较,效果良好。     

灰色系统理论在隧道围岩变形预测中的应用

根据某隧道围岩变形的实际监测数据,应用灰色系统理论并建立GM（1,1）模型对围岩变形进行分阶段不同维度的预测,并在此基础上进一步比较了几种改进的GM（1,1）模型的实际预测效果。计算证明了灰色模型在围岩变形预测中的适用性。     

基于改进欧拉公式的GM（1,1）模型及其应用

本文分析了背景值是灰色模型GM（1,1）预测精度的一个重要原因,并提出了一种基于改进欧拉公式的GM（1,1）模型的背景值构造方法。实例证明了该方法的有效性。     

基于GM（1,1）模型的瓦斯涌出量预测及其计算机实现

通过采用灰色系统理论的GM（1,1）模型来预测瓦斯的涌出量.根据GM（1,1）的数学模型,用vb6编程实现了对瓦斯涌出量预测的计算机模拟。     

基于灰色马尔可夫模型的水上交通事故预测

在灰色GM（1,1）预测模型的基础上,运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1979～1998年全国水上交通事故数据来预测1999年事故量．结果表明,这种模型的预测精度高达89％,明显优于单独使用GM（1,1）模型的预测结果．     

带阶跃趋势的GM（1,1）及其在电力负荷中的应用

提出了一种带有阶跃趋势的改进型GM（1,1）模型,这种改进的灰色模型能够更好地适应带阶趋势的序列数据。同时该模型参数计算量大为减少,通过电力负荷实例的分析表明,这种改进的GM（1,1)模型更精确、合理。能够大大地提高预测精度和拓宽GM（1,1)的应用范围。这种带阶跃趋势的改进模型可以成为电力负荷预测的理想工具。     

实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法

灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程．有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度．该方法首先用GM（1,1）模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM（1,1）的预测结果,因而具有较高的预测精度．使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM（1,1）预测．实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的．