基于改进新陈代谢GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于新陈代谢GM(1,1)模型,提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,其主体思路即尽可能用最新的信息代替陈旧的信息,在预测的精确度与预测的收敛性之间达到最佳的平衡.文中算例对基于GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型及改进的新陈代谢GM(1,1)模型的风速预测结果进行了仿真分析,预测结果证明了所提出方法的有效性.     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

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.     

基于灰色理论的铁路客货运量预测研究

运用灰色系统理论,以全国铁路1996-2005年客货运量数据为基础,建立了基于改进的灰色理论的影子响应GM(1,1)模型,Dynamic GM(1,1)模型,修饰型残差GM(1,1)预测模型.并采用后验差检验对三种模型的拟合精度进行了检验,从而给出了每一条铁路干线所适合的最佳预测模型,使得决策者能够灵活地根据具体问题选择相应的预测模型,避免了单一模型对不同铁路干线预测结果出现波动和失真的不足.同时用等维灰数递补法预测2007年的客货运量.进而对管理决策人员作出科学,合理的决策提供了理论依据.     

灰色理论在沥青路面质量控制中的应用研究

分析沥青路面工程项目的质量特点和现行质量控制中数理统计方法的局限性后,提出了一种基于灰色系统理论的沥青路面质量控制方法,建立了GM(1,1)模型,并对模型精度进行检验,针对沥青路面施工过程中的实际情况,引入新陈代谢预测模型的概念,对GM(1,1)模型作了适当的修正,使得模型具有更强的适应性和更好的预测效果.     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

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%.     

基于改进灰色GM(1.1)模型的铁路货运量预测

针对铁路货运量年度长期预测对货运部门制定短期运输规划指导不足的问题,引入GM(1.1)模型预测铁路月度货运量.考虑货运量序列常呈振荡波动的特征,利用加速平移变换和加权均值变换弱化序列的波动性后,建立改进灰色GM(1.1)模型实现最终预测.对我国2019年11月至2020年5月铁路月度货运量序列拟合结果比较表明,与传统GM(1.1)模型相比,改进GM(1.1)模型在预测精度方面明显提高,能更好的拟合铁路月度实际货运量,解决了传统GM(1.1)模型对呈现振荡波动现象的铁路货运量预测精度较低的问题.     

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.     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于改进残差GM(1,1)混合模型的大跨度RC拱桥线形预测研究

针对大跨度钢筋混凝土拱桥的线形预测与控制问题，提出了一种由Logistic函数加权改进的残差GM(1,1)线形预测模型，以大跨度钢筋混凝土拱桥工程为背景，对线形控制预抬值进行了预测分析。研究结果表明：改进残差GM(1,1)模型预测预抬值结果较为逼近实测预抬值，除个别拱圈节段外，相对误差低于10%,而理论预抬值结果偏低；由改进残差GM(1,1)模型预测得到的成桥线形与实测成桥线形、设计成桥线形拟合良好，验证了该预测方法的科学性。     

ZPW-2000A轨道电路系统的FMEA分析研究

轨道电路作为铁路信号系统的关键设备,其可靠性对于保证铁路运输安全极为重要.以FMEA理论为基础,提出针对ZPW-2000A无绝缘移频轨道电路系统的FMEA分析方法;根据轨道电路系统的特性,定义相应的FMEA分析内容、分析层次划分规则、故障判断依据及严重度、发生度、检测度确定方法,并以此计算风险优先数;结合ZPW-2000A无绝缘移频轨道电路系统实际工况,进行FMEA分析.结果表明,将FMEA运用于轨道电路系统中,可以得到影响系统可靠性的潜在危险因素及薄弱环节,为ZPW-2000A轨道电路系统可靠性研究提供一种实用方法和理论依据.     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

基于灰色加权马尔可夫链的大连铁路客运量预测

以2003~2013年大连铁路客运量数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对大连铁路客运量数据进行预测,给出了灰色加权马尔科夫链预测模型.不仅构造了状态转移概率矩阵,而且也获得了有效的滞时阶数.结果表明,在预测值与真实值的平均绝对误差方面,与灰色GM(1,1)模型相比,灰色加权马尔可夫链模型减小了一半,其预测效果十分理想.在此基础上,对2014~2020年大连铁路客运量数据进行了预测.     

GM(1,1)模型在春运铁路客流预测中的应用

客流量预测是铁路运输组织工作的重要基础,是铁路部门制定运输方案和列车开行计划的主要依据。采用灰色GM(1,1)预测模型建立我国春运铁路客流量的预测模型,经验证,建立的模型精度较高,可预测短期客流量。最后,运用该模型对我国未来5年的春运铁路客流量进行预测,结果表明:近几年我国春运铁路客流量呈现出线性增长趋势,年平均增长率为7.7%。     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中的应用

通过对都匀市某在建大楼沉降数据处理,运用灰色系统理论,建立新陈代谢GM(1,1)模型对大楼沉降进行预测,并对所建模型精度检验,结果充分显示新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中具有很强的实用性和有效性。     

区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用

介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性.     

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.