基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM（1,1）预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM（1,1）改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明：随机波动条件下的GM（1,1）改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM（1,1）模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。     

组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

根据某港的集装箱吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、改进的GM(1,1)残差模型以及组合预测方法对某港的集装箱吞吐量进行了探讨,并对未来几年某港集装箱吞吐量进行了预测.结果证明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差分别为4.5208,0.0343,49.5161,都小于单独用三次指数平滑法或改进的GM(1,1)残差模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值以及误差的标准差,达到最优的精度等级.     

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。     

建筑沉降变形的半参数GM(1,1)模型研究

针对传统GM(1,1)模型背景值的缺陷和未知模型误差对预测精度的影响,提出半参数补偿及背景值优化GM(1,1)模型。通过分析传统GM(1,1)模型、背景值优化GM(1,1)模型以及本文模型的精度,结果显示,模型残差标准差比传统GM(1,1)模型小1.13,平均绝对误差小0.62 mm,平均相对残差小1.45%,且其各项指标均显示本文模型的预测精度有所提高。     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型对钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀预测

目的提出改进新陈代谢GM(1,1)模型,提高预测钢结构使用寿命的精度.方法在全序列的基础上,置入一个由传统GM(1,1)模型得到新数据,去除一个旧的数据,建立既保证了原来的维数,而又不影响整个信息发展趋势的改进新陈代谢GM(1,1)模型.利用改进新陈代谢GM(1,1)模型对已经用传统GM(1,1)模型预测钢管混凝土拱桥涂膜腐蚀的实际工况进行重新预测,验证所提出的改进新陈代谢GM(1,1)模型在涂膜腐蚀预测中应用的可行性、有效性及预测所提高的精度.结果改进新陈代谢GM(1,1)模型的均值方差比值C为0.132 9,比传统GM(1,1)模型的均值方差比值C的值0.172 1小,改进新陈代谢GM(1,1)模型的精度比传统GM(1,1)模型的预测效果好;改进新陈代谢GM(1,1)模型的平均相对误差为3.20%,传统GM(1,1)为4.01%,提高了预测精度.结论改进新陈代谢GM(1,1)模型既保证了传统GM(1,1)模型的维数,而又不影响整个信息的发展趋势,改进新陈代谢GM(1,1)模型更合理,适用于中长期预测.     

基于Kalman滤波的灰色模型在沉降预测中的研究

针对沉降观测数据存在各种扰动,以及GM(1,1)模型的不足,提出卡尔曼滤波GM(1,1)模型,通过卡尔曼滤波去噪后,再利用GM(1,1)模型进行预测。由实验数据可得,改进模型的后验误差比值、小误差概率以及精度等级分别为0.108 0、100%、一级,而原有的3种模型中只有3次指数平滑接近改进模型,但改进模型的后验误差比值更小;从残差看,改进模型的预测残差比原有模型都小,这表明改进模型提高了沉降预测的精度。     

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.     

改进灰色模型在变压器故障预测中的应用

针对传统的灰色GM(1,1)预测模型只适用于对较强指数规律序列进行预测的局限,对传统的GM(1,1)模型进行了改进,通过引入一个m点均值算子,将波动的原始序列生成一个近似指数变化的新序列,并建立等维新息模型,缩小灰平面,从而实现对具有波动性质的序列进行有效的预测.通过对变压器油液的C2H2体积分数预测结果表明,改进GM(1,1)模型对波动的变压器油色谱液数据有良好的逼近效果,且预测精度高于传统的GM(1,1)模型.     

尾部残差修正GM(1,1)模型在煤矿百万吨死亡率预测中的应用

 煤矿安全是当前安全生产工作的重中之重。为掌握煤矿安全生产情况,降低事故损失,保证中国煤炭工业健康、快速、可持续发展,本文在传统GM(1,1)模型的基础上,建立了关于煤矿百万吨死亡率的尾部残差修正GM(1,1)模型。将该方法应用于2001—2011年全国煤矿百万吨死亡率分析,并以此为基础对2012、2013年的煤矿百万吨死亡率进行预测,与传统GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明,传统的GM(1,1)模型精度较差,最大误差达到14.35%,经修正的尾部残差GM(1,1)模型预测结果可靠,实际值与预测值平均相对误差1.14%,最大相对误差3.81%,各项指标均明显优于传统的GM(1,1)预测模型,为政府、矿山企业制定安全生产目标、政策以及建立科学高效的安全管理机制提供理论依据。     

反余弦函数变换在GM(1,1)模型中的应用分析

在对原始数据序列进行一定处理的基础上,利用反余弦函数变换来提高GM(1,1)模型的预测效果.通过理论证明这种数据变换方法可以减小光滑比,为级比压缩变换,能够保持序列凹凸性且不会增大还原误差,满足数据变换的构造准则.通过具体算例表明,基于该变换的GM(1,1)模型的预测精度优于传统GM(1,1)模型和基于幂函数变换的GM(1,1)模型,从而说明了该变换的有效性.     

基于季节性灰色Fourier模型的短时交通流预测

针对短时交通流数据的周期性、非线性和随机性的特点,提出一种基于复化Simpson公式的季节性灰色Fourier模型.在季节性GM(1, 1)模型的基础上,首先利用复化Simpson公式对背景值进行优化,然后用Fourier级数方法修正预测结果.将新模型应用于加拿大Whitemud Drive高速公路的交通流预测,数值计算结果表明:新模型的预测平均绝对值百分比误差为1.54%、拟合度为0.996 0,均优于传统的GM(1, 1)模型、季节性GM(1,1)模型和Fourier优化的季节性GM(1, 1)模型.     

灰色推陈出新GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用

以郑州1995～2000年城市道路交通噪声监测的数据,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)和推陈出新GM(1,1)预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验,结果表明,推陈出新GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高,不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型,对郑州城市道路交通噪声未来4年进行预测,其结果符合郑州城市的实际情况。     

基于GM(1,l)阳泉旅游人数预测的数学模型

本文先简要介绍了GM(1,l)模型及残差检验,并以2007年至2013年阳泉的旅游人数为基础,建立了GM(1,l)模型.通过使用MATLAB软件进行求解,得到阳泉旅游人数的规律,通过分析模型的级比、残差、相对误差,验证了该模型具有较高的精度,可以用来预测2013年以后阳泉每年的旅游人数.最后用该模型预测出了从2014年至2018年阳泉市每年的旅游人数.     

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。     

三种预测模型的比较与研究

通过对某地区自然灾害造成的损失数据的预测,针对灰色预测模型GM(1,1)预测精度问题展开了一系列研究.采用直线插值法将非等时距数据进行等时距变换.通过后验差验算线性回归模型、指数回归模型和GM(1,1)模型的预测等级,验算结果表明指数回归模型的预测等级与GM(1,1)的预测等级都处于最优级,线性回归预测等级为不合格.为进一步研究GM(1,1)和指数回归预测模型的预测精度,将两者的预测相对残差绝对值进行对比分析,结果表明GM(1,1)整体预测精度比指数回归模型略高.     

煤岩界面预测灰模型

为提高煤岩界面记忆截割检测的自动化水平，基于灰建模改进方法，采用相同的初始数据序列，建立经典GM（1，1）、新数据CM（1，1）、新陈代谢GM（1，1）三种煤岩界面预测模型，并分析其数据残差和相对误差。结果表明，三种模型的残差和相对误差均随预测步数的增加而增大，新陈代谢GM（1，1）模型的残差和相对误差最小，模型精度较高，适用于煤岩界面预测。     

利用改进的灰色模型预测软岩巷道的围岩变形

介绍了灰色系统理论,用实例说明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。