铅黄铜组织和性能的改善

通过对不同回火温度、冷却条件下C3604铅黄铜的组织性能研究,为生产提供了热处理的理论依据.研究发现：冷却速度越快,β相越多、越大;反之,β相越少、越细小,Pb分布也越均匀、弥散;500℃回火,晶粒长大较多,抗拉强度和硬度急剧下降;400℃以下回火,晶粒长大不明显,抗拉强度和硬度下降很少.     

基于灰色理论的奥运会奖牌预测

通过对近6届奥运会中国获奖牌数的建模分析,利用灰色理论预测了2012年伦敦奥运会中国将获得奖牌数为93或94枚．     

基于灰色理论的机械设备智能状态预测

提出了基于灰色理论并与神经网络有机结合的机械设备智能状态预测方法，着眼于机械设备“内在”规律的研究，根据机械设备自身历史数据建立动态微分方程，并预测自身的发展，具有数据量小，计算简单、预测准确的特点，该方法已在实际工程中应用，结果表明方法是行之有效的。     

基于灰色理论的设备状态预测

针对一般GM(1,1)多步预测方法的不足,提出了一种基于代谢递补GM(1,1)的状态预测方法.该方法首先对原始信号进行预处理,再通过递补思想进行多步预测,然后利用更新数据进行代谢预测,最后计算设备状态的预测值与真实值误差,根据预测值的趋势判断设备的未来状态.实例分析结果表明,该方法所需数据样本少且数据训练时间短,后八步的预测精度可满足工程精度,能有效地应用于设备的中长期在线状态预测.     

基于灰色理论的蓄电池容量预测

为进一步满足电力、通信、铁路、交通管理等系统对直流电源可靠性的要求,加强对蓄电池组的在线监测及容量预测评估,针对蓄电池容量存在随温度等外部条件而产生周期性变化的特点,提出了实时在线、新陈代谢GM(1,1)预测模型,研究了GM(1,1)模型的建模方法及误差精度检测与评定方法.计算机实际模拟证明,新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测可靠程度,从而实现蓄电池容量的早期预测评估.     

灰色理论在股市预测中的应用

灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、控制、工程等领域中。本文将灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,并将所得值与由RBF网络预测的值进行线性组合以提高预测的精度。     

基于灰色理论的交通量预测

灰色模型可以在交通量资料缺乏的条件下建立模型进行预测,运用灰色模型对未来交通量进行预测。在灰色预测的基础上,建立了一阶单变量的交通量预测模型,运用灰色GM（1,1）模型来体现交通量的灰色性。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,成功地预测了交通量,预测结果证明了该模型的优点,该模型具有较强的适用性。本方法简便、适用,尤其能够在历史数据缺乏、离散性高、并对影响历史数据的各因素认识不十分清楚的情况下,能够得到较高精度的预测结果,利用灰色理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

塑料自然老化力学性能的灰色预测

塑料自然老化力学性能的预测研究对塑料制品的设计,应用及改进具有重要意义,在原始数据极少,同时又无明显的分布特征时,难以用回归分析方法进行研究,本文提出了基于灰色预测理论的塑料自然老化力学性能的预测方法,通过实例证实了这种方法具有良好的精度。     

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)。     

基于灰色系统理论的中国就业结构预测分析

由于就业结构存在定和为1的限制,采用非映射变换方法首先进行降维处理,在此基础上结合灰色GM(1,1)模型对中国就业结构"十二五"期间发展趋势进行预测。结果表明:采用该方法研究中国就业结构预测问题,预测精度较高,且克服了采用传统预测方法进行建模得到的预测结果数据总和通常不为1的缺点;"十二五"期间中国就业结构调整将实现突破,由目前第一产业居主导地位的"一、三、二"格局转变为"三、一、二"格局,第三产业成为未来吸纳就业人员最多的产业。     

合金元素Ni对铸态铝黄铜组织性能的影响

研究了Ni对铸态铝黄铜组织、抗拉强度、硬度和导电性能的影响规律。结果表明一定含量的Ni能有效细化合金晶粒,提高合金综合性能。     

灰色理论在化学研究中用作建模与预测新的方法

研究了灰色理论作为一种有用的化学计量学多元建模与定量预测新方法的可行性，将其应用于某些不确定关系如电泳迁移率，色谱保留值和农药需求量等建模，定量预测结果良好。     

灰色预测模型在高校非正常伤亡事件中的应用

高校非正常伤亡事件日渐增多,对高校正常的管理模式提出了严峻的考验。由于非正常伤亡事件的发生时间具有不确定性或随机性,故针对这一特点,依据云南某高校2002至2012年之间在其校园内发生的非正常伤亡事件的数据,通过利用灰色模型GM(1,1)来预测未来发生伤亡事件的年份,得出该校下次出现较严重非正常伤亡事件的年份是2014年,为此提出高校务必加强防范管理的一些措施。     

热处理工艺对C46500黄铜脱锌腐蚀性能的影响

研究了热处理工艺对C46500黄铜显微组织及其抗脱锌腐蚀性能的影响.结果表明：C46500黄铜挤压坯为α+β两相组织,经高温退火处理后,组织中β相向α相转变,在480℃时,固溶度达到极值,且β相由网状结构向等轴状转变;C46500黄铜经480℃+6 h退火处理后,具有良好的抗脱锌腐蚀性能.     

基于灰色PSO-ANFIS模型的船舶横摇运动预报分析

为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(Grey Particle Swarm Optimization-Adaptive Neural-fuzzy Inference System, GPSO -ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统,再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船“育鲲”轮的横摇数据进行仿真实验,实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。     

城市道路交叉口高峰小时流量的灰色预测

利用原有的交叉口高峰小时流量的统计数据,吸收灰色理论中的累加生成及等维灰数递补的方法,采用灰色预测中GM(1,1)模型代替原有的增长系数法,使交叉口高峰小时流量的预测值具有较高的可信度。     

基于灰关联熵的网络安全态势kalman预测算法

在评估当前网络安全态势的基础上,掌握未来一段时间的网络安全态势,能够为网络管理者做出安全防护的决策提供有效的信息。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,提出一种基于灰关联熵的网络安全态势卡尔曼预测算法。首先应用灰关联熵分析方法对网络安全态势的各种影响因素做关联度分析,由此选出关键影响因素,接着根据这些影响因素建立相应的过程方程和预测方程。最后应用卡尔曼滤波递推地进行网络安全态势预测。实验结果表明该算法的预测精度优于传统的GM(1,1)算法和普通卡尔曼算法,算法适应性和实时性优于RBF算法。