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轨道几何形状检测数据是一个随时间变化具有随机特征的时间序列,反映轨道几何状态的变化.在本文中,灰色关联度理论用于研究轨道水平不平顺时间序列数据,挖掘时间序列数据之间隐含的关系;经过普遍适应性改进和残差修正改进的灰色GM（1,1）模型预测固定测点轨道不平顺长期状态变化趋势,随机线性AR和卡尔曼滤波模型分析单元区段轨道不平顺短期变化趋势,探索轨道状态变化随机数据序列中隐藏的规律并进行预测.短期和长期预测模型验证结果表明,三种模型是有效的,能够达到预期的精度.     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

基于改进GM（1,1）的长江干线水位预测方法研究

针对长江干线水位预测建模复杂、数据不全的问题,利用长江干线真实历史水位观测数据,基于灰色系统GM（1,1）模型,研究贫数据下长江干线水位预测.根据灰色系统中数据越近越有价值跟拟合曲线为指数曲线的特点,通过重新构造生成序列和重新定义初始边界条件对GM（1,1）模型进行优化并对最终结果进行分析,得出优化后的模型能更准确的预测水位的结论.     

高速公路隧道洞口段仰坡沉降变形监测分析与预测

通过对非等步长序列数据的处理,运用传统等步长GM（1,1）模型的建模原理,建立非等步长序列的GM（1,1）模型,对高速公路隧道洞口段仰坡沉降变形进行预测和模拟。结果表明,该模型预测精度高,预测结果可靠。与传统模型相比,该方法更适用于实际监测,更具有实用价值,进一步推广了灰色系统理论在工程中的应用。     

用灰色马尔可夫模型预测水上交通事故量

灰色GM(1,1)是一种水上交通事故量预测模型．这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测．马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题．本文将两模型结合,形成一个灰色马尔可夫预测模型．按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高．文中给出两个例子,算例证明了谊模型的诸多优点．     

GM（1,1）预测模型在路基沉降中的应用

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型GM（1,1）应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.     

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...     

客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较

基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点.     

面向桥梁结构状态预测的ARMA-GM组合时序模型研究

桥梁健康监测数据中蕴含引起桥梁结构状态变化的信息,通过分析其特征变化而实现结构状态预测的方法已得到工程界和学术界的重视。为了克服单一时间序列模型ARMA和灰色关联模型GM(1,1)在桥梁结构状态预测中的不足,提出一种ARMA-GM组合时序预测模型,以描述监测数据序列前后之间的数学关系,并对未来某一时间段内的监测值进行预测。实验结果表明:组合模型在预测步长增大时预测的平稳性好,而且比单一模型的预测精度更高,能够为桥梁结构安全状态评估提供宝贵的预测数据。     

GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的应用

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立GM(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

基于灰色残差GM（1，1）模型的道路交通量预测的研究

道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统。其中交通量信息系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全和不确定性。由于技术方法、人为因素、自然环境变化的影响,造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,系统的作用机制不明确,系统的状态、结构、边界关系难以精确描述,属于典型的灰色系统。在作量化、模型化、实体化研究时,能作为反映系统主要动态特征的数据是很少的。由于环境对系统的干扰,系统信息中原始数据序列往往呈现离乱情况,离乱数列即为灰色数列或称灰色过程,灰色理论利用那些较少的或不确切的表示系统行为特征的原始数据序列作生成变换后建立微分方程,对灰色过程建立的模型称为灰色模型（Greymodel）,简称GM模型。本文从理论上介绍了GM（1,1）模型和灰色残差GM（1,1）模型建立的一般过程,然后将其应用于交通量预测的实际例子中。预测结果表明,该方法是可行的。     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

GM（1，1）模型在路基沉降预测中的应用

灰色模型法计算工作量小,精度高,基于灰色理论的灰色模型在公路路基沉降预测中得到了普遍的应用。以工程实际沉降观测数据为基础,建立GM（1,1）灰色模型,对模型的预测结果进行了分析,由此证实GM（1,1）灰色模型在路基沉降预测中具有可行性。     

酸雨环境下受腐蚀混凝土弹性模量灰色预测

弹性模量是混凝土的重要力学性能指标.为研究酸雨环境下混凝土的弹性模量劣化规律,应用灰色理论新陈代谢GM（1,1）模型,建立了受酸雨腐蚀混凝土静力抗压弹性模量预测模型,并对文献中模拟3种酸度的酸雨环境的试验数据进行了验证,理论模型的计算结果与试验数据吻合较好.研究表明,新陈代谢GM（1,1）模型简便易行,能够有效地预测受酸雨腐蚀混凝土的弹性模量.     

基于模糊神经网络的GM（1，1）模型

在分析GM（1,1）模型建模机理的基础上,提出GM（1,1）模型中参数a,b的一种新算法一模糊神经网络算法,把模糊神经网络应用于灰色系统GM（1,1）模型的建模过程,得到模糊神经网络GM（1,1）模型,并将其运用于民航客运量的预测,结果表明改进后的模型有较好的拟合及预测精度。     

等维新信息GM模型预测路堤沉降

应用灰色理论原理,建立了等维新信息GM(1,1)法预测路堤沉降模型,通过对无规则的数据序列作等距处理和微分拟合,验证和丰富了非等时距等维新信息GM模型理论,等维计算了信息变化情况下的沉降值,从而对软基路堤沉降进行较精确预测。     

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。