基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新 GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统 GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。
     

基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。     

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.     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型.本文首先利用APdMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型.预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势.     

基于粒子群优化算法的灰色模型在电力负荷预测中的应用

传统的灰色预测模型GM(1,1)在预测增长速度较快的电力负荷变化时,预测精度会大幅下降。针对GM(1,1)的这一局限性,本文引入了粒子群优化算法与传统的GM(1,1)相结合来求解灰色模型中的参数。通过对三组不同电力负荷的实例仿真,证明该模型在预测增长速度较快的电力负荷时具有较高的预测精度。     

非线性GM(1,1)模型在交通量数据分析中的应用

根据交通量数据变化的特点,采用非线性GM(1,1)模型对其进行预测.通过实例分析,证明NLGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型精度更高、误差更小,但对未来数据预测精度稍差.所以,该预测模型具有一定的应用价值.     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法

针对复杂环境下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法.该算法利用显著性检测算法对序列图片进行检测,生成视觉显著图,然后利用二阶自回归模型对目标状态进行预测,再根据中心强化-四周弱化的机制,生成最终显著图.利用视觉显著图中目标区域像素值较大的特点,提取视觉显著性特征,与颜色特征进行自适应融合,从而完成跟踪.实验结果表明,该算法能够有效应对跟踪过程中出现的场景光照变化和目标姿态变化等问题,具有较强的鲁棒性.     

基于数据融合算法优化的GM(1,1)负荷预测模型

为了提高中长期电力负荷预测的精度,改进传统灰色GM(1,1)模型在中长期负荷预测中因部分原始背景数据的偶然性偏差而导致预测精度降低的问题,提出了将数据融合算法与GM(1,1)模型相结合以形成数据融合算法优化下的GM(1,1)模型.首先对特定年采用多个不同历史数据进行GM(1,1)模型预测,利用数据融合算法对多次预测值进行优化分析,获得优化后的预测结果,最后通过对某电力系统年用电负荷进行实例分析,证明数据融合优化下的GM(1,1)模型具有较高预测精度.实践证明所建立的模型对电力系统中长期负荷具有良好预测能力.     

基于振荡序列的GM(1,1)幂模型建模研究

对于数据变化并不是呈单调趋势,变化无规律的振荡序列,建模难度较大,预测效果不太理想.若采用时间跨度较大的数据进行建模,数据变化较大,其预测精度不高.采用时间间隔较小的数据建模,则数据的统计特征不能充分反映.为尽量保证建模预测的可靠性,利用灰色系统建模理论建立GM(1,1)幂模型,该模型体现了灰色系统的能量特征,充分利用数据特征,采用信息覆盖思想设定幂指数的白化公式,并给出GM(1,1)幂模型参数求解方法,较好地解决了模型参数计算的问题,拓展了GM(1,1)模型的使用范围.实证表明,GM(1,1)幂模型与GM(1,1)模型相比有效提高了模型的预测精度.     

系统灰预测在货运周转量中的应用

在对重庆水运发展现状研究的基础上,建立了适合重庆水运货运周转量的系统灰预测模型,即GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型,通过对实际数据的预测与比较,发现嵌套模型的预测精度明显优于普通的GM(1,1)模型。最后利用该嵌套模型对2010～2012年重庆水运的货运周转量进行了预测。     

基于灰色预测的我国人口预测模型分析

通过对2001～2005人口年鉴的统计数据的分析,首先建立了死亡率和出生率与年龄、地区及时间之间的函数关系;然后根据人口密度与死亡率、出生率的关系,对人口密度加权求和得到微观人口离散模型;再对死亡率按年龄归一化处理,对地区进行加权,建立死亡率及出生率与时间的函数关系,从而得到了宏观人口的差分模型．该模型的结果显示：我国未来50a的人口在中短期内将持续缓慢上升,到2028年左右达到峰值14．3亿人,随后会缓慢下降;老年人口将缓慢增多,中年人口稳定,青少年人口缓慢减少;同时出生性别比有增大的趋势。     

基于熵权组合模型的风电功率预测

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。     

厄尔尼诺事件预测

根据大洋地壳跷跷板理论～([1]),厄尔尼诺引起的东西太平洋海面高度的反向变化,将导致太平洋地壳的跷跷板运动,强潮汐是火山、地震和厄尔尼诺现象的激发因素～([2,3])。这是环太平洋地震火山活动与厄尔尼诺同时发生的原因。据东方网2001年7月4日消息,厄瓜多尔的通古拉瓦火山2001年7月3日喷发。据新华网2001年8月5日和17日报道,埃特纳火山7月17日     

有关梅森素数的预测

梅森素数是一种特殊的素数,探究梅森素数的分布规律历来是数论研究的热点与难点;对梅森素数的分布规律作了简略研究,同时也对梅森素数研究的前景进行了展望。     

基于衰变-Markov模型的沥青路面性能预测研究

为解决在路面使用性能各项指标的预测过程中,预测值与实测值间误差波动较大这一问题,采取同济大学孙立军教授提出的标准衰变方程作为预测模型的基础,充分调查浙江省S101省道嘉兴段现有路况,根据收集的公路路面结构、厚度和交通量轴载数据等资料,对其沥青路面性能变化进行预测,即对路面损坏状况指数PCI和行驶质量指数RQI这两个在路面使用性能指数PQI中占较大权重的指标进行预测,继而采用Markov模型对其预测结果进行修正,建立与养护策略相对应的Markov转移矩阵而得到衰变-Markov预测模型,为之后能准确掌握沥青路面使用性能变化趋势并得到合理的养护决策提供可靠依据.     

基于灰色预测的有源滤波器预测控制技术

为了有效地补偿非线性负载中的谐波电流,针对数字化的有源滤波器(APF)内部结构固有的延迟特点,提出基于灰色预测的APF预测控制方案;利用灰色系统理论建立负载谐波电流的灰色预测模型,并将其用于APF谐波补偿控制装置．通过仿真,将所提出的基于灰色预测的方法与目前常用的非预测控制方法进行比较,结果表明文中所提出的控制方法是可行的．     

电力系统短期负荷新型Volterra预测模型研究

针对电力系统负荷短时预测问题,从分析负荷数据的混沌特性入手,利用相空间重构理论对负荷数据进行重构,构建了一种新型的Volterra模型对电力系统负荷进行预测。该模型采用二次线性微分方程方法对原Volterra级数进行变换,与以往Volterra级数相比,该模型无截断误差,包含了系统更多精确的信息。最后,以某地区实际用电负荷数据为对象进行验证,结果表明:该模型2d和4d用电负荷预测结果和实际结果误差不超过5%,完全能够满足电力调度需求,同时也为电力公司制定经济模型和实时电价调整提供了理论支持。     

基于灰色预测模型的重庆市入境旅游客流量预测

灰色预测模型在研究入境旅游客流量预测上有很高的精度.依据灰色预测模型的建模过程和模型精度检验的方法,对重庆市1997—2007年的入境旅游客流量进行分析,选取2004—2007年的入境旅游客流量作为原始数据,建立了重庆市入境旅游客流量和时间的数列预测GM(1,1)模型,经检验该模型预测精度可靠.依据该模型,计算出了2008—2012年重庆市的入境旅游客流量,预计2008—2012年重庆市入境旅游客流量会继续迅速上升,有望在2009年突破100万人次.     

最优组合预测及其在瓦斯浓度预测中的应用

瓦斯浓度预测是预防煤矿瓦斯事故的关键技术之一,以预测误差平方和最小为准则确定最优组合预测模型中的权系数,实现瓦斯浓度预测模型的最优组合,利用实际数据、通过与单一时间序列模型、线性回归模型及人工神经网络模型的预测精度对比分析,验证了瓦斯浓度最优组合预测模型的有效性和实用性。