基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

灰色GM(1,1)模型在变形预测中的应用研究

本文讨论GM(1,1)沉降预报模型的建立以及应用问题,并使用建立的预报模型对沉降监测点沉陷量进行预报。通过实例证明采用GM(1,1)模型进行预报具有理论的可行性和现实意义,说明灰色理论在地表沉降预报领域具有实用价值。     

应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR

在趋势项提取法中,针对逐步回归法比较烦琐及灰色模型预测精度低的缺点,结合灰色预报系统的灰色性和时变性,根据变形体的实际变形规律,将时变参数a(t),b(t)及灰色理论应用于时序模型建模中,提出并建立时变参数灰序模型TGM-AR.时变参数灰色模型用于提取趋势项部分,时序模型用于提取随机部分.将模型应用于隧道地表的沉降分析和预测,结果表明模型预报精度高,且趋势项的物理意义明确.     

灰色马尔可夫模型的改进及农业受灾面积预测应用

针对传统的GM(1,1)模型对波动性较大的数据预测精度较低的问题,进行了2次改进并分别与马尔可夫链预测相结合建立了灰色马尔可夫模型.将各模型应用于江西农业受灾面积预测,结果表明,改进的灰色模型和灰色马尔可夫模型拟合精度较传统方法均有明显提高,验证了改进的灰色马尔可夫模型的有效性.     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

内变量参数辨识的灰色电价预测模型

为了改善传统的电价预测灰色模型GM(1,1)的预测精度,提出一种内变量参数辨识的电价预测模型--PSOGM(1,1)模型.首先采用灰色微分方程建立模型内变量(发展系数、灰作用量、背景值权重系数、边值)与预测值之间的非线性内涵表达式,然后采用粒子群算法(PSO)对内变量参数进行辨识,得到问题的最优解,建立PSOGM(1,1)模型.与GM(1,1)模型相比较,PSOGM(1,1)模型具有较快的收敛速度和更好的预测精度.对北欧NORDPOOL电力市场历史电价数据的分析实验表明,PSOGM(1,1)模型的短期电价平均预测精度为94%,较已有的几种典型改进GM(1,1)模型预测精度提高了1%～3%.     

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．     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM(1,1)模型

GM(1,1)模型是灰色预测控制器的重要组成部分,它是有偏差的模型.提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM(1,1)模型,结合具体数据将无偏直接GM(1,1)模型和GM(1,1)模型进行了比较,结果表明无偏直接GM(1,1)模型优于GM(1,1)模型.将无偏直接GM(1,1)模型替代GM(1,1)模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果.     

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。     

灰色模型GM(2)的建立及实际应用

对灰色模型GM ( 1 ,1 )的缺陷进行了分析 ,引入新的预测模型GM ( 2 ) ,并将两种模型进行比较 ,对于变化幅度较大的序列 ,GM ( 2 )优于GM ( 1 ,1 ) ,这为实际应用提供了一种有效的预测方法。     

用灰色理论模型预测供电量

应用灰色理论 ,建立GM( 1 ,1 )分段优化模型 ,对新会市 1 986～ 2 0 0 0年供电量进行模型拟合计算 ,两者能较好的吻合。运用此建立分段优化GM( 1 ,1 )模型的方法对新会市 2 0 0 1～ 2 0 1 0年的供电量进行了预测     

带阶跃趋势的GM（1,1）及其在电力负荷中的应用

提出了一种带有阶跃趋势的改进型GM（1,1）模型,这种改进的灰色模型能够更好地适应带阶趋势的序列数据。同时该模型参数计算量大为减少,通过电力负荷实例的分析表明,这种改进的GM（1,1)模型更精确、合理。能够大大地提高预测精度和拓宽GM（1,1)的应用范围。这种带阶跃趋势的改进模型可以成为电力负荷预测的理想工具。     

一种新的灰色无偏GM(1,1)模型建模方法

通过分析GM（1，1）白化方程的解析表达式，建立了无偏的GM（1，1）模型，给出了估计模型参数的新方法。该模型具有白指数律重合性，它突破了|α|较大对GM（1，1）模型不能应用的禁区，提高了模型的实用性和模型的精度。     

离散GM(1,1)参数估计的三种方法比较

针对离散灰色模型GM(1,1)中参数估计方法及模型稳定性问题,选取3种估计参数的方法进行讨论——最小二乘法、最小一乘法和累积法;为了更好地比较不同估计方法的差异,统一赋以相同的初值,并以拟合误差、关联度和条件数作为评价指标,借助MATLAB软件对两类实例数据进行分析——递增序列和递减序列;实验结果表明:在误差方面,累积法优于最小一乘和最小二乘,在模型稳定性方面,累积法优于最小二乘法,总之,对于递增和递减序列数据,累积法估计GM(1,1)中参数最优。     

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

灰色系统建模方法的研究

提出了估计ＧＭ（１，１）模型参数的新方法。并给出了ＧＭ（１，１）模型的显著性检验的方法。实例分析表明，新方法提高了预测模型的精度     

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。