基于振荡序列的GM(1,1)幂模型建模研究

对于数据变化并不是呈单调趋势,变化无规律的振荡序列,建模难度较大,预测效果不太理想.若采用时间跨度较大的数据进行建模,数据变化较大,其预测精度不高.采用时间间隔较小的数据建模,则数据的统计特征不能充分反映.为尽量保证建模预测的可靠性,利用灰色系统建模理论建立GM(1,1)幂模型,该模型体现了灰色系统的能量特征,充分利用数据特征,采用信息覆盖思想设定幂指数的白化公式,并给出GM(1,1)幂模型参数求解方法,较好地解决了模型参数计算的问题,拓展了GM(1,1)模型的使用范围.实证表明,GM(1,1)幂模型与GM(1,1)模型相比有效提高了模型的预测精度.     

灰色-小波神经网络在高层建筑物沉降预测中的应用

滑动GM(1,1)模型对沉降的整体趋势有较好的预测结果,小波神经网络能够对非线性随机数据进行有效的预测,将两者结合起来能够提高预测精度。利用高层建筑物的沉降监测数据,构建GM(1,1)、滑动GM(1,1)和灰色-小波神经网络模型对高层建筑物沉降变形进行预测与分析。结果表明,灰色-小波神经网络预测效果优于滑动GM(1,1)和GM(1,1)模型且具有较高的精度。     

基于双向差分GM(1,1)模型当季国内生产总值预测

以灰色系统理论建模中的GM(1,1)模型为基础,结合双向差分原理,建立基于双向差分的GM(1,1)模型.该模型克服了大数据建模中对数据量的限制,为"贫数据"及"数据信息不确定"的这类数据提供一种建模思路.实证分析表明,基于双向差分的GM(1,1)模型预测精度优于灰色GM(1,1)模型及大样本建模中的ARMA模型.     

基于小波变换与组合模型的网络流量预测算法

针对网络流量在以不同时间尺度分析时呈现不同特性给流量精确预测带来的困难,提出一种基于快速小波变换和季节差分自回归滑动平均组合模型的多分辨分析预测算法.采用小波方法对网络历史流量进行分解以分析不同时间尺度下的流量相关结构,根据不同时间尺度下的流量时间序列的周期性和自相似性,分别选择合适的模型建模用于预测.使用小波方法对各序列的预测值进行重构,得到原始流量的预测结果.仿真结果表明,所提预测方法比同类预测方法具有更高的精度.     

具有灰指数律数据序列建模方法研究

通过对灰色系统理论建模机理的分析,建立了对于具有灰指数律数据序列的EGM模型,通过模拟试验,验证了该模型对于具有灰指数律数据序列的预测精度高于GM(1,1)模型,表明该模型对具有灰指数律数据序列的预测有效性与适用性.     

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.     

完全信息利用的GM(1,1)建模方法

通过对GM(1，1)模型的协调性分析，证明GM(1，1)模型的还原数据模型与原始序列的第一点无关，并在此基础上提出了一种可以完全利用全部已知信息的GM(1，1)建模方法，完善了灰色建模理论．实例证明完全信息利用的GM(1，1)建模方法能够获得较好的预测效果。     

一种提高灰色模型拟合精度的简便方法

GM(1,1)模型是一种应用广泛的呈指数增长趋势的灰色系统模型.它的拟合精度与建模数据序列的光滑度有关.建模数据序列光滑度越高,灰色系统模型的精度越高.根据线性函数变换和逆变换的知识,提出了通过对建模数据进行线性函数y=px q变换来提高灰色模型拟合精度的一种简便方法,并且从理论上证明了这种变换可以有效提高建模数据序列的光滑度.算例分析的结果表明,对建模数据序列进行线性函数y=px q变换的方法在提高灰色GM(1,1)模型拟合精度方面是有效的.     

基于复合辛普森公式的GM(1,1)模型背景值的优化

背景值是导致GM(1,1)模型产生系统误差的主要原因之一,为提高模型的模拟效果和预测精度,根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建灰色系统模型。基于GM(1,1)模型背景值的几何意义,结合复合辛普森求积公式和动态序列模型,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。实例表明,基于复合辛普森公式的背景值优化算法所建立的GM(1,1)模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性。     

基于GM(0,N)模型的煤自然发火期预测

为科学准确预测煤自然发火期,运用灰色系统理论,基于灰色关联分析,选取煤样工业分析中的灰分、挥发分和元素分析中的C、H、O、S含量作为系统相关因素,建立了预测煤最短自然发火期的GM(0,7)模型,经后验差检验,模型精度为优;通过与多元线性回归模型预测结果对比,GM(0,7)模型预测煤自然发火期的平均相对误差为2%,多元线性回归模型预测的相对误差为10.35%.经外来数据回代检验,GM(0,7)模型预测结果的相对误差在2%左右,多元线性回归模型预测结果相对误差达26.27%,说明GM(0,7)模型预测结果优于多元线性回归模型.研究结果表明:利用灰色关联分析选取适当参数建立GM(0,N)模型能够较好预测煤最短自然发火期.     

基于小样本的非等距加速应力试验寿命预测方法

对非等距灰色GM(1,1)模型作进一步的改进,给出了一种新的非等距GM(1,1)模型.该模型与传统的非等距模型生成方式不同,在数据生成处理时,不是直接利用原始数据进行建模预测,而是通过对原始数据取对数变换,作降幅平滑处理,然后再对背景值加权处理.背景值加权的权重不是传统的绝对距离,而是相对距离,可以有效地避免改变原始数据列的性质.实例表明,对于非等距加速应力试验寿命预测,改进后的模型与Arrhenius模型及传统的非等距GM(1,1)模型相比,具有更好的建模精度和较强的适应性.     

基于GM(1,N)改进模型的瓦斯水合物相平衡预测

研究瓦斯水合物相平衡的条件是实现瓦斯水合物储运技术的关键.利用水合物相平衡测定装置得到的动态相平衡数据,采用基于残差修复的灰色残差GM(1,N)模型的数据修复方法,建立残差GM(1,N)模型.以瓦斯水合物相平衡压力值为研究对象,以水合物相平衡温度值为参数列,采用灰色GM(1,N)理论,建立组分((φ))为CH455％、C2H610％、C3H810％、CO22％、N223％的瓦斯气样在不同温度条件下的压力值预测模型.结果表明:基于残差GM(1,N)模型的数据修复算法更加有效、可靠,并且具有良好的实用性,明显提高了灰色预测模型的预测精度,为瓦斯水合物相平衡研究提供了准确的数据支持,具有一定的应用价值和实际意义.     

一种新型的基于灰色模型的动调陀螺随机漂移建模方法

为了减少动调陀螺仪(DTG)随机漂移的建模误差，提出了一种基于灰色理论的新型混合建模方法．此方法将小波分析理论引入到灰色模型中，旨在提高单变量一阶灰色模型GM(1，1)的建模能力．原始的DTG漂移数据首先经小波变换处理后，其冲击干扰噪声被抑制，然后用预处理后的漂移数据建立灰色模型，最后再施以小波逆变换．用实测的DTG漂移数据对此方法的有效性进行验证，结果表明该混合建模方法能够给出满意的建模特性．     

灰色预测模型的改进

一、引言灰色系统理论是由创始人邓聚龙教授创立的,由于它的建模方法简单,所需样本少,以及预测精度高等许多优点,自该理论创立以来,已被广大科技工作者广泛地应用于社会、经济、生态等领域,取得了很好的效果.由于灰色预测模型已被得到广泛的应用,所以在应用该模型前,应对动态模型的应用条件作一分析,并研究如何提高预测的精度.本文想通过讨论动态GM(1,1)模型的建模原理的基础上,进一步探索GM(1,1)模型存在的问题,并提出改进的方法,以提高模型对实际问题的预测精度.二、灰色预测模型的建模原理GM(1,1)预测模型是最常用的一种灰色动态预测模型,其建模原理是:     

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…     

基于AHP方法和灰色GM（1，N）模型的预测研究

灰色GM（1,1）预测模型对于小数据、贫信息的预测问题有着比较好的预测精度。但该模型仅仅依靠数据本身的内部关系进行分析而没有考虑到其他影响因素。本文以灰色GM（1,N）分析模型为基础,并用以AHP方法对数据进行处理,将GM（1,N）分析模型改造成预测模型,针对于我国2002年到2008年的GDP数据进行预测实证,结果表明该方法明显优于传统的灰色GM（1,1）预测以及回归预测。     

灰色模型GM(1.1)在高层建筑沉降监测中的应用

介绍了灰色模型系统,并重点论述了灰色模型GM(1.1)在高层建筑的沉降预测中的应用.通过对高层建筑不同周期得到的沉降预测数据与实际数据进行对比分析,成果精度均符合要求,结果表明该模型在高层建筑的沉降监测具有很好的适用性.     

基于灰色系统理论的科技人才需求预测

科技人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对芜湖市科技人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.     

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。     

非等间距GM(1,1)模型背景值构造方法及应用

背景值是影响灰色系统理论建模精度的重要因素之一。为提高灰色模型的预测精度,对非等间距GM(1,1)模型中的背景值构造进行了研究,提出了用x(1)(t)在区间[ki,ki 1]上的中点实际值作为背景值。该背景值计算简洁,适应性强,提高了非等间距GM(1,1)模型精度,拓广了非等间距GM(1,1)模型的适用范围。并应用改进的非等间距GM(1,1)对钛合金疲劳强度随温度变化的关系进行建模,取得了满意的效果,数据拟合精度高达98.8%。建模结果表明了该文提出的方法的有效性。