基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于优化方法的GM(1,1,λ)模型

对GM(1,1)模型背景值进行分析,给出了GM(1,1,λ)模型,利用MATLAB优化函数进行单值λ优化和多值λ优化得到λ的最佳取值,最终求解出该模型.     

山西省人口GM(1,1)模型预测

根据2001年至2009年的山西人口变化特征,选择GM(1,1)模型的指数模型并借助EXCEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用该模型对山西省人口总量开展预测.通过检验分析,模型的预测精度大于99.9%,并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西人口总量到2020年预计将增加到3 652.047万人.     

基于GM(1,1)模型的天虹公司销售额预测

本文在传统数据分析方法基础上,运用GM(1,1)模型对天虹公司1999-2008年的销售额进行分析,预测了该公司未来五年销售额变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

基于GM(1,1)理论的昆明市房地产价格预测

房地产价格是房地产市场最重要和最直接的反映,而房地产价格受诸多因素的影响,使得房价与影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用精确的数学表达式来描述.以昆明市作为研究对象,建立GM(1,1)模型,采用理论与实证相结合的方法进行研究,以历史价格数据预测未来价格,并检查其精度,为昆明市房地产投资决策管理提供一定的科学性借鉴.     

基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

提高GM（1,1）模型精度的探讨

GM（1,1）模型是最常用的灰模型,在实际应用中,为了提高模型精度,很多学者作了大量的研究和分析,并提出了各种各样的提高模型精度的方法。本文在对插值法精度分析的基础上提出了分段GM（1,1）模型的思想。     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省农村劳动力预测

基于河南省统计年鉴2006—2013年的数据,运用灰色预测理论,建立了河南省农村总人口以及农村劳动力的灰色预测模型.结果显示:在未来几年,河南省农村总人口及农村劳动力人口将有所减少,劳动力的比重呈现下降趋势,但是供应规模依然较大.     

灰色GM（1,1）模型的改进

在分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上,导出了背景值构造法中权值p的精确表达式.由于GM(1,1)模型拟合式默认经过了初始点,与实际情况并不一定相符,因此在初始值中加入了扰动因子m,并以遗传算法求取了m值的大小.实例证明了模型的改进可以提高预测精度.     

基于灰生成空间的高阶GM(1,1)模型

在AGO-IAGO灰生成空间的基础上，给出了r阶GM（1，1）灰色模型的一般建模方法，并且用实例证明了该方法能够提高GM（1，1）模型的精度。     

基于GM(1,1)灰色系统的公路货运量预测模型的研究

灰色系统理论已成功运用于工业、农业、经济、能源、交通等领域,利用灰色系统理论建立的我国公路货运量预测模型精度高,计算值和统计值吻合程度较好.根据预测模型计算出的未来几年我国公路货运量对我国汽车工业、能源工业和交通部门都具有较高的参考价值.     

数控机床热误差变参数GM(1,1)的建模

为提高数控机床的加工精度,减少热误差对零件加工质量的影响,对热误差变参数灰色GM(1,1)在线预测模型进行研究.变参数灰色GM(1,1)在线预测模型能直接运用热误差时间序列值进行单序列建模,并给出模型参数的逐步迭代公式,根据不断输入的新数据,变参数模型能利用迭代公式,及时修正模型参数.以某精密卧式加工中心为研究对象,对所提出的变参数灰色GM(1,1)模型进行应用验证,并与传统的,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型进行对比研究.对比分析的结果表明:变参数灰色GM(1,1)模型很好地解决了传统的GM(1,1)模型难以预测大样本数据和非线性变化趋势的问题,且比新陈代谢GM(1,1)模型建模运算量小、求解时间短.变参数灰色GM(1,1)模型的预测值与实验结果对比表明,该模型预测精度高、通用性好,适用于机床热误差建模预测,进而提高机床的加工精度.     

一种改进的动态灰色GM(1,1)模型在深基坑形变监测中的预测分析

针对传统GM(1,1)模型在处理浮动较大数据时精度不高的问题,提出了一种基于背景值优化和残差改进的动态GM(1,1)模型。利用复化Simpson3/8求积公式取代传统的算数均值计算模式,再通过原始序列的新陈代谢来实现模型的动态更新,在此基础上联立残差GM(1,1)模型,得到改进后的GM(1,1)模型。结合某地铁深基坑沉降观测数据,并对比于传统GM(1,1)模型的预测结果,发现提出的改进后GM(1,1)模型具有更高的精度和更好的适用性。     

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GM(1,1)模型的堤防沉降建模分析

分析了GM(1,1)的建立、检验和残差GM(1,1)模型.利用加固堤防的沉降监测数据,建立了基于GM(1,1)模型的堤防沉降预测模型,并将其应用于堤防的沉降监测.与实际监测结果的对比表明,该模型精度较高.将该模型应用于堤防沉降分析,发现加固堤防趋于缓慢沉降状态,并逐渐趋于稳定.     

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。