泉水月流量预报模型研究

泉水系统属非线性动力系统,泉水月流量序列具有季节波动的特点.借助季节变动模型建模思想,采用灰色趋势预测模型与神经网络模型,分别对其长期变动趋势与季节变动的非线性进行估计,经实例验证,表明提出的灰色季节神经网络耦合模型,其拟合、预测精度均优于独立应用灰色季节模型或神经网络模型的精度.     

测量仪器校准间隔的滚动灰色自助融合预测

针对测量仪器校准间隔的预测问题,在小样本条件下,采用滚动灰色自助融合模型进行校准间隔预测。滚动灰色自助融合模型综合灰色预测方法和自助再抽样方法,在灰微分方程建模时,通过自助再抽样,充分挖掘出系统信息。采用滚动灰色自助融合模型进行测量校准间隔预测,不仅能较准确地预测瞬时值,而且能够预测置信区间,克服了其他校准间隔预测模型仅仅预测瞬时值的缺点,降低了预测风险。实验表明,与其他校准间隔预测模型相比,滚动灰色自助融合模型的预测瞬时值、预测上限值和下限值都较好地描述出历史校准数据的波动趋势,预测可靠性更高,适合用于测量仪器校准间隔的预测。     

灰色马尔科夫链的宁德旅游总收入预测模型优化研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型预测随机波动数据的局限性,采用残差修正方法优化GM(1,1)预测模型,并通过马尔科夫链对优化的模型进一步改进,建立了一种优化的灰色马尔科夫链的预测模型。优化模型可以有效提升预测的准确性和稳定性,通过预测宁德市旅游总收入的实例验证新模型的有效性,拓展了灰色预测模型的应用范围,为宁德市旅游事业发展的决策支持提供了一种新方法。     

灰色马尔可夫链组合在预测股票价格上的应用

灰色模型适合对数据量少、波动不大的短期数据进行预测,而马尔可夫模型适用于预测波动较大的过程。通过结合灰色模型和马尔可夫模型的特点,本文提出了一种灰色马尔可夫链组合预测模型,对股票价格进行预测,与其他文献不同的是,本文在数据处理上进行了改进。实验结果表明,与一般灰色马尔可夫模型相比,改进后的模型预测精度得到了提高。     

基于灰色马氏链模型的农村居民人均收入预测

对农村居民人均收入变化趋势进行研究,将灰色模型与马氏链模型相结合,建立灰色马氏链预测模型,对河南省新乡市农村居民人均收入进行预测.与灰色预测模型相比,灰色马氏链模型能够提高预测精度.利用灰色马氏链模型对2017—2025年新乡市农村居民人均收入进行了预测,结果表明,该市农村居民人均收入有明显的上升趋势.     

基于灰色增量的陕西省人口组合预测模型

利用陕西省人口原始数据资料,建立了陕西省人口数量的灰色增量预测模型,并给出了模型的检验。在此基础上,利用单个灰色增量预测模型建立了陕西省人口数量的组合预测模型。预测结果表明未来4年陕西省人口数有逐年缓慢上升的趋势。     

灰色马尔可夫模型在城市电力消费预测中的应用

传统的灰色预测模型只能反映月用电量的总体变化趋势,不能反映月用电量随季节的波动特征.为此,基于马尔可夫理论提出了灰色马尔可夫修正预测模型,研究了同时考虑两种趋势的城市月用电需求的预测问题.算例表明,与传统的预测方法相比,灰色马尔可夫修正的预测方法较好的提高了预测精度.     

基于BFGS-FA优化的分数阶灰色模型的中长期负荷预测

针对部分灰色预测模型如GM(1,1)不满足新信息优先原则和整数阶灰色模型在扰动相等的情况下,解的扰动界随原始样本量的增大而增大,预测精度易受到输入样本波动而降低等问题,提出了一种采用BFGS-FA优化的分数阶灰色预测模型对中长期负荷进行预测。利用BFGS-FA寻优算法对分数阶灰色预测模型的阶数进行寻优,得到最优阶数的分数阶灰色预测模型。采用优化后的模型在MATLAB平台上对某地2010年至2012年的售电量进行仿真得到预测值,并将该方法与其他文献的方法进行了对比分析,研究结果表明基于BFGS-FA优化的分数阶灰色模型能提高中长期负荷预测的精度。     

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测

由于商品房价格变化呈现随机性波动特征,分析房价变化与未来房价走势对于决策部门而言十分重要。本文将灰色系统预测模型与马尔可夫链有机结合,构成灰色马尔可夫链预测模型,对未来某一时段的房价进行预测,结果表明,灰色马尔可夫链模型能有效提高预测的精度和效果,符合实际要求。     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了ＧＭ（１,１）的修正模型,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型。灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点。计算结果表明,城市污水排放量的预测值很好地吻合了实际值。     

灰色预测模型在机械设备运行状态趋势分析中的应用

灰色理论以其新颖的思路及广泛的适用性,在理论及工程领域日益引起人们的高度重视,并迅速被成功地应用于诸如社会、经济及工程等许多领域。灰色理论中,灰色预测是其重要的组成部分之一。由于其方法上的特点,灰色预测模型有可能成为机械设备状态监测、故障诊断及趋势分析中的一种新的有效工具。本文首先简单介绍了灰色预测模型的有关概念;其次给出了建模的一般过程及模型应用于趋势分析的基本原理;进而总结了用灰色预测模型进行趋势分析的一般特点及大致步骤;最后,提供了两个应用实例,结果表明,分析结论与实际情况基本吻合。     

基于时序分解和SSA-LSTM-Attention模型的尾矿坝位移预测

针对尾矿坝位移变形的动态特性和传统预测模型在进行尾矿坝位移预测中的不足,提出了一种基于时序分解和麻雀搜索算法-长短时记忆-注意力机制(sparrow search algorithm-long short-term memory-attention mechanism, SSA-LSTM-Attention)模型的尾矿坝位移预测方法。首先,通过改进的自适应噪声完备集合经验模态分解算法(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)将尾矿坝位移监测数据进行分解为趋势项和波动项;其次,一方面采用高斯拟合方法对趋势项进行拟合预测,另一方面通过灰色关联度进行波动项相关影响因子筛选,并将注意力机制与LSTM相结合,建立了基于注意力机制及LSTM的波动项位移预测模型,同时利用SSA对该模型的超参数寻优;最后,将趋势项与波动项叠加得到总的位移预测值。以攀西地区尾矿库为例对模型性能进行了验证,并与反向传播(back propagation, BP)、LSTM、LSTM-Atte...     

双重改进灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测

为科学预测物流园区的物流量,对灰色马尔可夫预测模型进行双重改进,利用灰色波动多项式替代灰色模型中的指数型曲线,采用滑动转移概率矩阵改进传统的马尔可夫链.利用某物流园区物流量的调研数据对最大相对误差、平均相对误差、残差平方和等因素进行分析.结果表明,双重改进的灰色马尔可夫模型能够更好地预测物流园区的物流量.     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

基于BP网络与WPGM(1,1)组合模型的地面沉降预测

文章针对区域性地面沉降问题,从传统灰色模型出发,对其背景值进行改进,建立动态定权灰色模型,并结合BP神经网络建立组合预测模型。该组合模型克服了单一灰色模型或BP网络模型不能很好地处理原始沉降数列波动较大的问题。对某地一水准点的连续多年沉降量建立组合模型,对后期沉降进行预测,将预测结果与二等水准测量结果进行比较,主要采用后验差检验法和相对误差比较对模型模拟和预测结果进行了检验,结果表明该组合预测模型可以大大提高预测精度和鲁棒性。     

中长期电量预测的傅里叶-马尔科夫修正模型

灰色模型在中长期电量预测中只对电量呈近似指数规律单调增长的序列才有较高的预测精度.随着电量变化随机波动性的增强,建立新的修正预测模型是十分必要的.针对灰色模型抗干扰能力差的问题,提出了灰色预测的傅里叶-马尔科夫修正模型,先利用傅里叶级数法,提取周期信息,优化电量变化的指数率,再采用马尔科夫链法,将电量波动随机性嵌入模型之中,从而对灰色预测的原始残差进行二重修正,提高预测模型的适应性和灵活性.通过实例分析以及对比验证表明,该模型有效地提高了预测精度.     

基于灰色马尔可夫模型的施工质量成本预测

针对随机波动较大的施工质量成本预测问题,结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型,并以实例证明灰色马尔可夫预测模型对随机波动性较大的施工质量成本的数据列的预测,具有较高的准确性.     

地下水水质预测的有机灰色神经网络方法

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,结合灰色理论中的GM（1,1）,和灰色残差GM（1,1）和RBF神经网络的特点,提出一种新的灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。以某地区地下水水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高。