几种预测模型在建筑物沉降预报中的对比分析

本文以曲线拟合 ,指数平滑和灰色预测模型 [GM( 1 ,1 ) ],对建筑物沉降变形观测数据进行分析预测 ,并结合实例对三种模型预测结果进行对比分析 ,得出有一定参考价值的结论     

灰色系统理论在巷道围岩变形预测中的应用研究

巷道围岩稳定性对煤层开采安全进行具有重要保障意义。从变形分析角度出发,以灰色系统理论为变形预测模型基础,构建灰色系统预测模型,以国内某煤矿采动影响阶段巷道两帮移近量的4个实测数据为初始值进行了变形预测。结果表明:灰色系统预测模型预测精度较高,在矿山巷道围岩变形预计中具有较好的推广价值。     

西安市人口变动趋势及建模预测

人口预测，作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。正确的人口预测结果可以更好的把握未来的发展趋势和特点，为政府决策提供参考。本文在对西安市人口现状分析的基础上，根据灰色系统理论，以2000年至2007年的人口总数为观测值，建立灰色预测模型。并对今后几年的情况做出预测。经检验该预测模型精确度较高。     

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.     

两种工况下电主轴热误差的组合预测模型

为了有效地提高数控机床电主轴热变形模型的预测精度,在2种典型工况下,根据电主轴结构热变形的产生机理,提出了一种基于模糊逻辑的组合预测模型.该模型综合了由自回归分析理论和灰色系统预测理论所建立的热误差模型,采用模糊逻辑选取权值,使各单项预测模型能够扬长避短,从而增强了组合预测模型的泛化能力.通过对电主轴热变形工况下的实验结果与计算结果的比较表明,在单项预测模型中的工况1下,灰色系统预测模型的相对误差较小(6.9%),在工况2下,自回归预测模型的相对误差较小(12.1%),而组合预测模型在2种工况下的相对误差分别为2.2%和8.9%.因此,组合预测模型具有较高的精度和较强的鲁棒性.     

灰色系统理论在变形观测中的应用

建筑施工中,沉阵监测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,可进行沉降预测结果的分析和检验,进而证实建筑物沉降变形分析中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性,关键词：灰色预测;GM（1,1）模型;基坑变形。     

我国城镇居民消费结构发展数量分析

应用灰色系统理论中关联分析方法和ＧＭ（１,１）预测模型,对我国城镇居民消费结构转变过程和发展趋势进行了灰色关联和预测分析,揭示我国城镇居民消费结构的转变规律。     

中国城镇居民消费结构发展演变的动态数量分析

应用灰色系统理论中关联分析方法和GM(1,1)预测模型,对中国城镇居民消费结构转变过程和发展趋势进行了灰色关联和预测分析,揭示了中国城镇居民消费结构的转变规律.     

高速公路沥青路面技术状况灰色预测方法

根据高速公路沥青路面检评数据连续观测值不多、样本偏少的实际,采用灰色系统理论建立预测模型预测路面技术状况,结合实例介绍了灰色预测的使用方法与预测结果,表明灰色预测方法预测高速公路沥青路面技术状况效果良好。     

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.     

基于系统云灰色SCGM(1,1)c模型的铁路货运量预测

从铁路货运量的预测问题出发,试图找到稳定有效的方法对铁路货运量进行预测。通过对历年铁路货运量的定性分析,合理地选择预测数据数列,以充分体现铁路货运量的变化趋势。尝试采用单因子系统云灰色SCGM(1,1)c模型对铁路货运量进行了动态预测。结果表明:单因子系统云灰色SCGM(1,1)c模型在对铁路货运量的拟合和预测均有较好的效果。拟合精度和预测精度分别达到了98.83%和98.04%,可以有效地进行铁路货运量的短期预测。     

基于灰色系统理论的煤矿瓦斯涌出量预测研究

运用灰色理论建立巷道瓦斯涌出量的灰色模型,对矿井瓦斯涌出量进行预测预报。采用残差识别方法修正GM(1,1)模型进行瓦斯涌出量预测,预测精度更高。利用灰色灾变预测理论,对某矿矿井工作面瓦斯涌出资料进行分析、研究,建立煤矿瓦斯涌出量灰色预测模型,并对矿井瓦斯涌出量变化趋势进行预测。     

直升机航迹的灰色预测

介绍了直升机的飞行噪声特性,论述了直升机航迹的预测在作战中的重要性,及探测数据非常有限的情况下准确预测的困难。该文提出了用灰色系统珲论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统GM(灰色模型)预测模型和九次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。     

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.     

基于相对误差极小化的灰色组合预测模型

分别利用累加生成数据作为初始条件,建立了不同的灰色预测模型.以这些模型为基础,按照相对误差极小化的原则,建立了灰色组合预测模型.通过实例对比分析,表明灰色组合预测模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析

为了对飞机刹车系统进行性能趋势预测分析,提出一种灰色关联分析确定权重的组合预测方法。首先,利用BP神经网络(back propagation network,BP)对刹车片的累积磨损量进行预测,得到网络输出序列与向后预测序列。对于灰色预测(grey model,GM)模型利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)对其优化;用粒子群优化灰色模型(particle swarm optimization-grey model,PSO-GM)进行预测得到拟合序列与向后预测序列。在此基础上对BP网络输出序列、PSO-GM(1,1)拟合序列与原始数据序列进行灰色关联分析,确定组合加权的权重。最后对各预测模型的向后预测序列用灰色关联分析法得到的权重进行组合加权,得到最终的刹车片累积磨损量趋势预测值。仿真结果表明,采用灰色关联分析确定权重的组合预测方法具有比单预测模型更好的趋势预测效果,具有对刹车系统性能趋势预测分析很好的实际应用价值。     

基于GM（1．1）模型的尾矿坝变形趋势预测

尾矿坝变形趋势预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容．为了实现对尾矿坝变形趋势的预测，在深入分析尾矿坝变形机理并充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上，采用灰色GM（1．1）模型对尾矿坝的变形进行预测，并结合某金矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测．结果表明，模型精度满足要求，灰色GM（1．1）模型用于尾矿坝变形趋势预测具有很好的适用性．     

基于灰色系统理论的叉车声品质分析与预测建模

为了研究灰色系统理论在声品质预测建模方面应用的有效性,本文以5款3吨位叉车在怠速和额定转速工况下的30个车内外辐射噪声样本为研究对象,以烦躁度为主观评价指标,采用等级评分法进行了主观评价实验;运用ArtemiS软件分析计算了主要心理声学客观参数,选取了响度、尖锐度、粗糙度和抖动度为主要分析对象;运用灰色系统理论算法分析了烦躁度与心理学客观参数的相关性,得到各相关系数,证明了所取心理学客观参数与烦躁度之间具有较高的相关性;基于灰色系统理论的GM(0,N)模型,建立了烦躁度的预测模型,并对预测模型进行了误差检验;结果表明基于灰色系统理论所建立的烦躁度预测模型具有较高的精度,即预测值能够较接近人的主观感受。     

灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的应用

为解决陈旧信息和波动性数据造成的传统灰色Verhulst模型预测精度较低的问题,提出一种利用滑动窗口和马尔科夫模型对原始灰色Verhulst模型改进的方法。通过长度可变的滑动窗口来实现数据的动态更新,使得灰色Verhulst动态模型的预测值更加接近最新的变化趋势。之后利用马尔科夫模型对得到的灰色Verhulst动态模型预测值进行修正,提高了模型的预测精度。实验结果表明,灰色马尔科夫Verhulst动态模型在滑坡形变预测中的预测平均相对误差相比于传统的灰色Verhulst模型降低了69. 6%,均方根差比降低了0. 39,小误差概率提高了0. 166 7。对于波动性较大的滑坡监测数据,灰色马尔科夫Verhulst动态模型预测精度优于传统灰色Verhulst模型。