基于灰色BP网络的卫星钟差预报

精密卫星钟差是精密定轨的重要因素之一.将BP神经网络模型引入卫星钟差预报,分别对少量及大量的卫星钟差数据进行预报,将其预报精度和灰色模型GM(1,1)预报结果进行分析比较,证明BP神经网络模型适于卫星钟差预报.通过对IGU超快速星历中的卫星钟差进行预报,发现前期预报精度很高,验证了其实际有效性.     

灰色组合预测模型及其在人口预测中的应用

分别以原始数据的一次累加生成序列中的每个数据作为初始条件,建立了多个GM（1,1）预测模型,进一步建立了线№组合预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定．最后给出了我国人口数量的组合预测模型,计算结果表明,灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于单个传统预测模型．     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

基于不等间隔接收机钟差组合预报模型的辅助定位方法

在典型城市或室内应用等情况下,卫星导航信号由于被频繁遮挡变而变得微弱甚至不可用,使得传统的定位模式难以满足连续定位的要求。针对此问题,分析接收机钟差辅助定位的可行性,建立原点插值条件下使残差平方和最小的多项式钟差预报模型和改进的非等间距灰色系统钟差预报模型,并提出一种基于不等间隔接收机钟差解算值序列的动态加权组合预测模型及相应的钟差辅助定位算法。该模型通过权值的合理选取可实现单一模型的最优组合,具有更高的预测精度和稳健性。实测结果表明:该组合模型对钟差解算值序列的预测是可行和有效的;对于50 s内的短时钟差辅助定位,定位误差与连续正常定位接近,仅降低2.76%,可有效提高可见卫星不足4颗时的定位连续性。     

时钟校准过程中的组合钟差预报模型

时间同步技术在分布式系统中应用广泛,时钟校准是时间同步的前提。针对时间校准过程中所需的时间信号可能出现传递失效等问题,在时间校准过程中引入钟差预报技术。同时为提高钟差预报模型的预报精度,提出一种GM-BP神经网络的钟差预报组合模型,首先利用已测钟差数据建立多个不同维数的GM(1,1)钟差预报模型,并对某时段的钟差进行预报,发挥多个不同GM(1,1)模型的优点;然后利用训练好的BP神经网络对预报结果进行非线性组合,最终的预报结果为BP神经网络非线性组合后的钟差。利用衰减器模拟对流层散射信道,设计对流层散射单向时钟校准试验,利用试验过程中实测的钟差数据进行组合模型精度验证。仿真结果表明,组合模型较单一预报模型,预报误差更加平稳,精度上提高53%~95%。     

基于灰色模型的节水灌溉面积非线性组合预测

对数据进行建模预测分析时,较多采用单个模型,而单个模型难以全面反映数据的变化规律.为发挥单个模型自身优势,利用组合原理将单模型组合形成组合预测模型,以提高预测精度.组合模型中常采用线性组合方法,然而被组合模型拟合值与原始数据不具有线性关系时采用该方法效果较差.利用神经网络的高度非线性拟合能力,构建BP神经网络的非线性组合模型,并应用到我国节水灌溉面积年度数据预测上.实证表明,非线性组合预测模型精度优于单模型及基于最优加权的线性组合预测模型.     

灰色系统在干旱灾害预报中的应用

介绍了灰色系统理论,提出了灰色GM(1,1)数列预测模型,把它应用到干旱灾害预报中,取得了良好效果.     

北斗卫星星载原子钟的短期钟差预报模型参数选取分析

高精度实时卫星钟差改正数据的获取一直是实现精密单点定位技术的关键问题.针对短期钟差预报模型参数设定对预报精度的影响,详细分析了多项式模型和灰色模型的基本原理,通过对精密星历文件中钟差数据的计算,分析阶数和已知数据个数对2种预报模型精度的影响,评估了此2种预报模型的优劣.实验结果表明:多项式模型应采用的已知点数量和阶数分别为7和2,而灰色模型的已知点数量应设为11;灰色模型总体上优于多项式模型.     

灰色模型在地区 GDP 预测中的应用

采用灰色系统法,建立灰色经济预测模型,利用最小二乘法确定模型中的参数,并用建立的模型对山东省潍坊市2013-2015年的GDP进行预测,分别为2013年42．79 h亿元,2014年48．66 h亿元,2015年55．32 h亿元．分别比上一年增长20．8％,13．7％和13．69％．对误差的计算显示模型的相对残差不超过3．57％,模型精确度较高．     

无偏灰色RBF神经网络组合模型在药品销售预测中的应用

针对药品销售的非线性和随机性;单一预测模型不能全面反映药品销售变化规律等缺陷;提出了一种无偏灰色GM(1,1)RBF神经网络组合预测模型.组合模型兼顾无偏灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型的优点;并运用该模型对某种降压药销售进行仿真实验;结果表明;相对于单一预测模型;组合预测模型更加科学、可靠;更能准确描述药品销售的变化规律;提高了药品销售的预测精度;在药品销售预测中具有一定的实用价值.     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

灰色GM(1,1)模型在青海省卫生人员预测中的应用

卫生人员预测在卫生事业管理中占有重要地位,是卫生人力资源配置的重要依据.应用灰色预测GM(1,1)模型,以2007~2013年青海省卫生人员为历史数据,求解模型得到2007~2013年青海省卫生人员预测值,将实际值与预测值进行对比分析,检验结果表明模型预测结果较好,精度较高,误差率小.用该模型得到2014~2018年青海省卫生人员预测值,为青海省卫生人力资源规划提供依据.     

一种基于灰色理论组合预测方法的研究与应用

基于灰色理论中GM（1,1）模型提出了一种新的预测方法（趋势预测）,并将其应用到组合预测中,并运用遗传算法调整组合预测权系数得到最优解。通过实例证明,该方法是正确的,算法是有效的。     

基于改进的变权缓冲灰色模型在沉降预测中的应用

针对灰色模型在中后期沉降预测中的精度问题,提出了单、双权幂函数弱化缓冲算子,并结合变权背景值建立改进的变权缓冲GM(1,1)模型。证明了新算子能提高光滑性、缩小级比偏差,实现对原始沉降数据的预处理。对于模型中的权值采用以还原值与原始值平均相对误差最小为目标的粒子群优化算法确定。最后,以高填方机场地表沉降数据预测为例,验证所提改进模型的有效性。结果表明：新算子能够有效弱化沉降序列受到的冲击扰动影响,结合变权背景值能显著提高灰色模型在中后期沉降预测中的精度。此外,对新算子的权值进行限定后,可得到两种不同的变权弱化缓冲算子。     

图书借阅量的灰色回归组合模型研究

将灰色预测模型GM(1,1)和线性回归预测模型相结合,采用"误差平方和最小"作为最优准则,建立了图书借阅量的组合预测模型.结果表明,用该模型对图书借阅量进行预测,其预报精度优于各个子方法,具有很好的应用价值.     

电力系统可靠性原始参数的优化GM(1,1)预测

考虑到可靠性原始参数的缺乏对电力系统可靠性评估结果的真实性和有效性影响很大,用优化的GM(1,1)模型预测可靠性原始参数,开发小样本系统。优化的GM(1,1)模型在以最小二乘法优化初值的基础上,分别求取不同时间段的原始参数序列的拟合数列,再以各拟合数列与原始数列之间的模糊贴近度为权重系数对预测值进行优化加权组合。此模型既能体现数据的最新变化态势,又能体现总体发展趋势,充分挖掘原始参数包含的信息量,克服传统GM(1,1)模型预测可靠性参数随预测点推移预测精度下降较快的缺点,尤其适用于新投入元件可靠性原始参数的多点预测。     

灰预测模型在连续梁桥施工监控中的应用研究

为保障桥梁施工线形与设计线形一致性及施工过程的安全性,采用灰色系统理论,以实际连续刚构桥梁施工过程中不同工况下的挠度及应力数值模拟结果及现场实测结果作为原始微分序列建立GM(1,1)模型,以Matlab作为计算工具编制相应的计算程序,预测悬臂施工过程中的挠度及应力变化,并以此来指导桥梁现场施工.结果表明:预测结果与现场实际测试结果较为吻合,施工过程各节段应力均在设计容许范围内,最终成桥线形与设计线形保持了较好的一致性.     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省城镇化水平预测

首先根据河南省人口城镇化数据的特点,将2008—2012年的城镇化水平作为原始数据,建立河南省人口城镇化水平灰色预测模型;其次采用残差估计进行模型检验,结果表明该模型的预测结果较好;最后,根据GM(1,1)模型预计2020年河南省城镇化水平将达到58%左右.     

自回归语音信号模型参数的韧性估计算法及在共振峰检测中的应用

使用牛顿算法的韧性（Ｒｏｂｕｓｔ）Ｍ估计方法来估计自回归（ＡＲ）语音信号模型的线性预测参数，该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，能有效地抑制异常值（ｏｕｔｌｉｅｒ）的影响。使用所提出的韧性线预测算法来检测共振峰，获得了比使用常规线性预测方法更准确的结果