利用改进的灰色模型预测港口集装箱吞吐量

本文介绍了灰色模型GM(1,1)及改进灰色模型(背景值优化),同时对残差校正进行优化,并用实例证明在港口吞吐量预测方面,改进灰色模型比原始灰色模型误差更小,精度更高。     

基于优化GM(1,1)模型的港口吞吐量预测

为有效预测具有振荡性质的港口吞吐量,提出基于正弦和具有自适应背景值的GM(1,1)优化模型。通过原始序列建立具有自适应背景值的GM(1,1)模型以描述总体趋势,利用正弦和描述残差中包含的周期性振荡规律,建立优化的GM(1,1)模型。利用该模型对广州港港口吞吐量数据进行模拟与预测,结果表明:基于优化的GM(1,1)模型,能够较好地描述具有周期振荡特征的港口吞吐量时间序列数据,模拟和预测精度都显著优于传统GM(1,1)模型,可将该模型用于具有振荡性质的吞吐量预测。     

利用改进的GM（1,1,λ）模型预测舰艇批量生产成本

在分析GM（1,1,λ）模型的建模机理的基础上,指出传统建模方法存在的不足,基于GM（1,1,λ）模型的还原数据模型与原始序列的第一点无关,提出一种可以完全利用全部已知信息的建模方法。同时给出基于遗传算法的GM（1,1,λ）优化模型,优化模型提高了灰色预测的精度。探讨了应用灰色理论建立舰艇批量生产成本预测模型的可行性,并给出了应用实例。     

最优加权组合模型在水上交通事故预测中的应用

依据水上船舶交通事故数据,在建立GM（1,1）模型和灰色Verhulst模型的基础上,建立了水上船舶交通事故数的最优加权组合模型,并对各模型的预测精度进行了分析比较。结果表明,组合模型比单一模型有更高的预测精度。采用该组合模型是提高水上交通事故预测精度的有效方法。     

灰色系统理论在海上交通事故预测中的应用

以某港口2001～2007年海上交通事故统计数据为依据,应用灰色系统预测理论,建立该港口海上交通事故的GM(1,1)模型和UGM(1,1)模型,进行定量计算,结合定性分析,从而预测出该港口2008年海上交通事故的数量,以及2008年各种海上交通事故的比例.     

改进二阶灰色极限学习机在船舶运动预报中的应用

为提高船舶运动预报的精度,基于海上船舶运动姿态具有灰色特性和周期性振荡特性的特点,提出一种以误差平方和最小为准则的改进二阶灰色极限学习机组合预测模型,对船舶运动姿态进行预报。该方法利用五点三次平滑算法对船舶运动姿态序列进行平滑降噪,采用余弦函数变换构建GM(2,1)预测模型;利用自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)优化极限学习机权值和阈值参数,对不同模型预测结果进行加权求和,构建改进二阶灰色极限学习机组合预测模型。对2组船模水池试验纵摇时历进行预报,并将其与其他传统的预测方法相比较,结果表明,建立的组合预测模型具有更好的预测精度和泛化能力。     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。     

海滨吹填区软土地基固结沉降的预测研究

运用灰色理论建立地基沉降的非等时距的等维新息预测模型。采用胶州湾底海岸吹填区的地面沉降监测数据对预测模型进行检验,并与普通GM(1,1)模型的模拟结果进行比较,该模型的预测精度和计算精度均高于普通GM(1,1)模型,预测数据与实测数据的误差较小。本研究成果对类似的吹填区软土地基沉降监测具有一定参考价值。     

灰色预测的拓扑选择在运量预测中的运用

运用灰色系统理论及GM模型拓朴选择,建立了相应的GM(1,1)模型,运用于运量预测,并以港口吞吐量与货物周转量的预测为例进行校验。结果表明,新息GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型与原始模型(全数据GM(1,1)模型)三者比较,新陈代谢GM(1,1)模型的精度最高,值得推荐在运量预测中采用。     

灰色Verhulst模型在水上交通事故预测中的应用

在分析我国水上交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论.由此建立了水上交通事故Verhulst模型,并分别利用该模型和灰色GM(1,1)模型对我国近几年水上交通事故进行了预测,发现该模型精度高,拟合度更优.该模型可用于对我国水上交通事故的预测.     

灰色系统理论在连续刚构梁桥施工中的应用分析

以运宝黄河大桥副桥为工程背景,基于预测控制理论的基本算法及原理利用灰色系统形成误差理论,建立了GM(1,1)、GM(2,1)模型。探讨了灰色系统理论在连续刚构桥施工中的应用的可行性与有效性。     

基于改进灰色模型的汕头港吞吐量预测

港口吞吐量预测对于港口规划发展意义重大。文章基于最小二乘法和Matlab分别优化传统GM(1,1)模型的初始值及背景值,得到了改进灰色模型。运用改进前后模型对汕头港吞吐量进行预测分析,结果证明改进灰色模型精度更高,研究发现,作为"一带一路"重点建设的15个港口之一的汕头港预计将于2019年突破8,000万t吞吐量,结果具有较高可信度。     

改进型灰色系统在航道水位预测中的应用

水位数据是航道养护管理及船舶航行的重要参考,水位预测对于防汛工作、船舶航线规划、通航安全保障、通航效率提升等具有重要指导作用。本文利用长江重庆航道处辖区的水位历史观测数据,采用灰色系统GM(1,1)模型开展水位预测算法研究,并建立了基于灰色系统的水位预测改进模型,提高了航道水位预测精度。该方法的主要思路是:根据绝对误差值正负情况建立修正项,并重新组合得到最终预测结果。研究表明:该方法较灰色系统模型预测精度更高,对于内河航道水位预测方法研究中具有一定的参考价值。     

优化的新陈代谢GM(1,1)模型在港口吞吐量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,尝试用优化的新陈代谢GM(1,1)模型来进行预测,并加以比较。结论表明:优化的新陈代谢GM(1,1)模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。     

灰色马尔科夫组合模型对结构剩余寿命预测的研究

灰色马尔科夫组合模型是将灰色GM（1,1）模型与马尔科夫链有机地结合起来,利用各自优点并充分考虑大型结构整体变化趋势和局部波动的情况。通过对某桥梁结构的损伤系数进行预测分析并与GM（1,1）预测结果进行对比,该方法解决了GM（1,1）模型对波动性较大数据拟合较差,预测精度较低的缺陷。     

基于分数阶算子灰色理论隧道围岩变形预测

采用新奥法开挖隧道时围岩应力产生重分布,对隧道围岩的变形进行监控量测是必不可少的内容。这些数据也影响着接下来的工况实施,需要对现场监控数据进行有效的处理才可以有效预测。为了避开一些复杂的地质因素、围岩力学效应等较难确定的因素,采用分数阶算子灰色理论进行数据处理。介绍了分数阶算子灰色理论的基本原理与操作步骤,基于传统的GM(1,1)模型,引入分数阶精确调节累加数的数量级,以此建立分数阶算子灰色预测模型。以工程实例为研究背景,对不同模型下隧道围岩位移的预测结果进行对比分析,结果表明,分数阶算子灰色预测模型优于经典GM(1,1)模型,其模拟精度有明显的提高,能满足实际工程的需求。     

基于残差修正灰色系统理论的交通量预测

通过对灰色系统GM(1,1)模型的残差修正,建立了水运量的预测模型,经误差和关联检验表明,预测精度良好,通过2003-2005年的实际水运量来验证模型,发现相对误差较小,说明预测结果合理可信,灰色预测方法可应用于水运量预测领域。     

基于灰色系统理论的单桩极限承载力预测

根据灰色系统理论的预测模型,建立了预测单桩极限承载力的非等步长GM(1,1)模型。根据工程实例的单桩静载试验结果,预测出其极限承载力,并与相关规范计算值加以比较。分析表明,预测结果的精度能够满足工程需要。     

基于自适应变异PSO-BP算法的船舶横摇运动预测

为了准确高效预测船舶在海上的航行状态,以保证人员、货物和船舶的安全,提出一种自适应变异的粒子群优化算法(self-adapting particle swarm optimization algorithm,SAPSO),将该算法与误差反传(back propagation,BP)神经网络结合。SAPSO-BP预测模型使用SAPSO算法优化BP网络的网络参数。克服传统BP神经网络对初始权值阈值敏感,容易陷入局部极小值的缺点,同时也克服了传统PSO算法早熟收敛、搜索准确度低及迭代效率低等缺点。运用该模型对科研教学船"育鲲"轮在海上航行的横摇情况进行实时预测实验,验证该方法的可行性与有效性具有较高的预测精度。     

弹上电子设备可靠性灰色预测方法

基于弹上电子设备可靠性数据量少的特点,传统大样本的预测方法不再适用的问题,采用动态的灰色模型GM(1,1)对弹上电子设备的可靠性进行预测.由于灰色模型预测方法不需要大量样本数据,且预测精度也较高,从而解决了弹上电子设备系统可靠性分析与预测中的难题,在工程上具有可行性.