高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。     

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)模型的改进及其在气象上的应用

讨论了灰色系统GM(1，1)模型的不足，从数学上导出了一种新的建模计算方案，并把它应用在气象领域干旱灾害预报中，取得了良好的效果．     

灰色GM（1,1）模型在医院门诊收入预测中的应用

文中采用灰色系统ＧＭ（１，１）模型，对我院某科门诊收入进预测，得到较为满意的预测效果。     

灰色马尔柯夫模型在交通量预测中的应用

交通量预测是道路交通规划与路面设计的基础,由于影响交通量生成和增长的因素具有层次复杂性、关系模糊性、动态变化随机性和指标数据不确定性等,从而导致交通量的预测结果与路面实际运营数量之间有较大差异.本文利用改进的灰色GM(1,1)预测模型和马尔柯夫随机过程理论,建立了交通量的灰色马尔柯夫预测模型.实例计算分析表明,该模型具有较强的适用性,预测得到的交通量数据具有较高的精度和可靠度.     

修正的GM(1,1)模型在预测离退休、退职人口数中的应用

离休、退休、退职人员数与制约当前社会经济发展的两大问题即就业问题和养老保险问题息息相关，因此正确地预测离休、退休、退职人员数，对国家相关政策的制定有一定的指导作用。本文运用修正的GM(1，1)模型对离休、退休、退职人员数进行了预测，取得了很好的效果。     

基于GM(1,1)模型的矿井涌水量预测

根据灰色系统理论,利用苏二煤矿2001-2008年的矿井涌水量资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对该矿的涌水量进行动态预测,为矿井防治水提供依据。     

灰色 GM(1,1)模型在可靠性工程中的应用研究

长期以来,产品可靠性寿命指标都是用实际样品作破坏性试验来获得的．因此,可靠性试验是一项费时且费用又高的工作．本文探讨了用灰色系统ＧＭ（１,１）模型对可靠性寿命试验数据进行拟合和预测,以达到减少受试样本,节省大量时间和费用的目的．实例结果表明,该方法简单、实用,模型精度高,适用于在可靠性工程领域中应用．     

GM（1,1）残差模型群与酸雨预测

根据灰色系统建模原理，提出了用ＧＭ（１，１）残差模型群进行酸雨预测的新方法，并以实例建模印证了该方法的可行性。     

灰色GM(1,1)与线性回归组合模型及其在变形预测中的应用

将GM（1，1）模型和线性回归模型组合起来进行变形预测，改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势及灰色GM（1，1）模型中设有线性因素的不足，使组合模型更适用于变形的一般情况。     

中心逼近优化GM(1,1)模型及其在数控系统故障诊断中的应用

数控机床的数控系统的可靠性对数控机床质量起着非常重要的作用 .由于故障信息量较少 ,对其故障做出合理的预测 ,就具有重要的实践意义和理论价值 .灰色系统理论是研究贫乏信息的科学理论 ,具有广泛的适应性 .本文介绍了中心逼近优化灰色GM( 1,1)模型的建模方法 .应用该模型对数控机床数控故障的预测进行应用 ,效果令人满意 ,它为数控机床故障预测提供了科学而合理的新方法 ,值得推广使用     

灰色新息GM（1，1）模型的递推算法

在研究新息ＧＭ（１，ｌ）模型传统算法的基础上，提出了灰色新息ＧＭ（１，１）模型的一种新算法─—递推算法。     

灰色GM(1,1)模型参数估计的目标规划法

在灰色G（1，1）预测模型中，参数的估计是非常重要的。本文是在考虑考虑离散后的方程两端偏差的绝对值之和达到最小确定参数，参数的估计的被转化为目标规划问题。     

提高GM（1，1）预测精度的一些措施

本文讨论了影响ＧＭ（１，１）预测精度的常见的一些原因，并相应地介绍了改进ＧＭ（１，１）预测模型，以提高预测精度的几个措施。     

灰色改进等维新息GM（1，1）模型在电力系统长期负荷预测中的应用

本文分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型用于长期负荷预测时的局限性，针对电力系统需求增长的特点，提出了灰色改进等维新息ＧＭ（１，１）模型，对江苏电网的用电量进行测算的结果表明，采用改进等维新息ＧＭ（１，１）模型进行长期负荷预测的精度高于一般灰色ＧＭ（１，１）模型的预测精度，给出了程序框图与测算结果。     

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.     

使用灰色GM(1.1)残差修正模型获得较高精度条件的探讨

从求得灰色数学模型GM(1.1)及其残差指数修正模型和残差周期修正模型函数曲线的驻点与拐点入手,导出使用这些灰色模型取得较高精度的条件,让使用者可依据初始序列数据的态势决定采用哪种数学模型,并且在结果未揭示以前便可大体上估计到拟合精度是否令人满意。     

灰色GM（1，1）模型在火灾事故预测中的应用

针对全国火灾事故的统计数据,利用灰色系统理论在不确定因素预测领域的优势,建立了一个火灾事故预测的GM(1,1)模型.论述了模型的建立和求解过程,用实例阐述了灰色预测模型的应用和局限性.结果表明,模型比较合理地反应灾害事物的发展趋势,为分析火灾事故规律和有效预测提供了科学的方法.     

GM(1,1)模型在井壁安全监测中的应用

为了对井壁安全进行合理评价,及时开展井壁的维护和治理工作,利用灰色系统理论的GM(1,1)模型,将监测到的附加应变数据视为灰色量,运用数列方法进行数据生成、拟合和预报.结合某矿实际监测数据进行预测分析,实践表明,该模型具有较高的拟合和预测精度,采用灰色预测方法对井壁附加应变进行预测是可行的.