灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用

本文通过实例介绍了灰色残差GM(1，1)模型在道路交通量预测中的应用，预测结果表明，该方法是正确的，算法是有效的。     

灰色GM(1,1)与线性回归组合模型及其在变形预测中的应用

将GM（1，1）模型和线性回归模型组合起来进行变形预测，改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势及灰色GM（1，1）模型中设有线性因素的不足，使组合模型更适用于变形的一般情况。     

灰色GM（1,1）模型在医院门诊收入预测中的应用

文中采用灰色系统ＧＭ（１，１）模型，对我院某科门诊收入进预测，得到较为满意的预测效果。     

修正的GM(1,1)模型在预测离退休、退职人口数中的应用

离休、退休、退职人员数与制约当前社会经济发展的两大问题即就业问题和养老保险问题息息相关，因此正确地预测离休、退休、退职人员数，对国家相关政策的制定有一定的指导作用。本文运用修正的GM(1，1)模型对离休、退休、退职人员数进行了预测，取得了很好的效果。     

灰色 GM(1,1)模型在可靠性工程中的应用研究

长期以来,产品可靠性寿命指标都是用实际样品作破坏性试验来获得的．因此,可靠性试验是一项费时且费用又高的工作．本文探讨了用灰色系统ＧＭ（１,１）模型对可靠性寿命试验数据进行拟合和预测,以达到减少受试样本,节省大量时间和费用的目的．实例结果表明,该方法简单、实用,模型精度高,适用于在可靠性工程领域中应用．     

灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

灰色GM(1,1)模型的改进及其在气象上的应用

讨论了灰色系统GM(1，1)模型的不足，从数学上导出了一种新的建模计算方案，并把它应用在气象领域干旱灾害预报中，取得了良好的效果．     

GM(1,1) 模型的边值分析

GM（1,1）模型中边值条件对于生成列微分方程中参数的估计值没有影响,但是对于生成序列和原始序列的预测值却有着指数修正效用,使用均方程差和最小准则,针对生成序列和原始序列给出了确定边值修正项的两种方法,实例表明,考虑边值修正项可以大大地降低预测误差。     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

基于GM(1,1)模型的矿井涌水量预测

根据灰色系统理论,利用苏二煤矿2001-2008年的矿井涌水量资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对该矿的涌水量进行动态预测,为矿井防治水提供依据。     

GM(1,1)模型建模的一种方法

根据ＧＭ（１ ,１） 模型的特点,通过在原始数据序列前加一个数的方式,提出了ＧＭ（１ ,１） 模型建模的一种方法－ 该方法克服了直接用原始数据序列建立模型的原有方法不能利用第一点数据的缺陷,提高了原始数据利用率,在短数据序列的场合可得到改善的模型结果     

基于灰生成空间的高阶GM(1,1)模型

在AGO-IAGO灰生成空间的基础上，给出了r阶GM（1，1）灰色模型的一般建模方法，并且用实例证明了该方法能够提高GM（1，1）模型的精度。     

基于GM(1,1)灰色系统的公路货运量预测模型的研究

灰色系统理论已成功运用于工业、农业、经济、能源、交通等领域,利用灰色系统理论建立的我国公路货运量预测模型精度高,计算值和统计值吻合程度较好.根据预测模型计算出的未来几年我国公路货运量对我国汽车工业、能源工业和交通部门都具有较高的参考价值.     

基于改进的GM（1,1）模型的上海市垃圾产量的预测

GM(1,1)模型是上海市垃圾产量预测的一种有效的方法,但序列的随机波动性难以在GM(1,1)模型得到反映。利用灰色震荡序列GM{1,1}模型,对上海市2000年~2008年垃圾产量进行预测,预测结果表明,此方法能够反映出上海市垃圾产量所具有的波动性特性,得到更高的预测精度。     

灰色GM（1,1）模型的改进

在分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上,导出了背景值构造法中权值p的精确表达式.由于GM(1,1)模型拟合式默认经过了初始点,与实际情况并不一定相符,因此在初始值中加入了扰动因子m,并以遗传算法求取了m值的大小.实例证明了模型的改进可以提高预测精度.     

基于自相关理论的GM(1,1)和GM(1,N)联合预测

通过引入自相关分析，将GM（1，1）与GM（1，N）两者的优点有机结合，运用GM（1，1）预测模型所需的数据量，达到GM（1，N）预测模型所具有的预测精度，减少灰色模型的预测误差。     

灰色预测方法在大城市时用水量预测中的研究

分析了城市用水量预测的重要性和一些基本方法,发现灰色预测方法比传统的基于概率统计的随机过程分析具有建模所需信息少、不必知道原始数据分布的先验特征等优点,故将其尝试性的应用于城市时用水量的预测.通过对灰色预测方法建模机理的研究建立了城市用水量预测GM(1,1)模型,并以北方某大型城市时用水量为原始数据进行了实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测.     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

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.     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理,并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上,通过BP神经网络进行组合预测,分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性,