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。     

灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用

根据淮南港吞吐量实际调查资料,选择灰色系统理论对其进行吞吐预测研究,结果表明,对不同的预测时期应采用不同的灰色系统预测模型。对于短期预测,采用GM(1,1)模型与Verhulst模型的组合模型;对于长期预测,采用Verhulst模型并用GM(1,1)模型对其残差进行修正。实例验证以上两种模型是可行性的。     

GM(1,1)模型在某滑坡中的应用

滑坡地质灾害的控制及影响因素往往是随机的变量,具有相当的模糊性和灰色不确定性。本文构造了滑坡时间预测(短期预测)的灰色GM(1,1)模型。通过对某一滑坡实例的监测资料分析研究,并且对观测数据进行灰色处理,运用GM(1,1)模型进行滑坡时间预测能取得较为满意的结果。     

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。     

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。     

GM(1,1)模型在温州航标处辖区航标数量预测中的应用

沿海航标数量预测数据可以对航标管理机构进行航标管理规划优化起到辅助决策的作用。在相关政策性稳定及情况下,GM(1,1)被认为是一种成熟预测模型。本文利用GM(1,1)预测模型对温州航标处辖区内航标数量增长进行预测,取得优良预测精度,该模型的预测数据可为航标管理规划提供有效数据参考。     

时序数据挖掘中一种组合预测模型的研究

在时序数据的预测过程中有很多不确定的因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高.为了提高预测精度,在回归分析模型、指数平滑模型、灰色GM(1,1)模型三种单一预测模型的基础上,建立组合预测模型,并利用最小二乘法确定组合预测模型的权重.组合预测模型综合了各种预测模型提供的信息,能改善预测性能.该模型将更好的应用于时序数据挖掘.     

神经网络在单桩承载力预测中的应用

运用基于BP神经网络的组合预测模型对PHC桩的极限承载力进行预测。分别利用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络对桩在荷载作用下的沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP网络对所得的结果进行组合预测;最后利用Lagrange算法计算桩的极限承载力。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单纯使用灰色GM(1,1)模型或神经网络模型所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的。     

基于灰色模型GM(1,1)卸港量的预测研究

运用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的山东省水产品卸港量的灰色预测模型,经检验,模型精度高,精度等级可达Ⅰ级。应用所建模型对2006-2010年的卸港量进行了预测,结果表明模型能很好地预测水产品卸港量。     

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。     

基于灰色系统理论的航道交通流预测研究

将陆上交通运输流的预测研究方法引入水路交通流预测研究之中,重点分析航道交通流观测系列的非线性特性,通过状态空间的重构,计算关联算子。提出航道交通流量的预测工作流程,基于灰色系统理论建立GM(1,1)的预测模型,将该模型应用于航道中、长期交通流,能实现较好的预测准确性和有效性。     

广州港集装箱吞吐量GM(1,1）预测模型研究

文章将广州港2007～2017年集装箱吞吐量作为模型的原始离散序列,用原始离散序列计算一次累加序列;再使用最小二乘法计算预测模型一阶灰色微分方程的待辨识参数,进而计算广州港2007～2021年集装箱吞吐量一次累加序列的估计值;对一次累加序列的估计值进行累减,得到广州港2007～2021年集装箱吞吐量的估计值。对建立的GM(1,1)预测模型进行检验,检验结果表明建立的GM(1,1)预测模型精度较高,预测结果较为准确。     

酸性环境下混凝土寿命预测模型的建立及应用

采用模拟加速试验的方法,研究酸性腐蚀条件下混凝土性能劣化规律,旨在建立一个合理的酸性环境下混凝土寿命预测模型。预测酸性环境下混凝土寿命主要通过3种方式:1)根据灰色系统理论,利用GM(1,1)模型预测其强度变化规律;2)根据Arrhenius定理构建预测模型,利用试验强度变化数据预测混凝土寿命;3)通过研究酸性环境下混凝土中性化深度变化规律来达到辅助预测的效果。结果表明:根据灰色系统理论或Arrhenius定理构建的预测模型,对酸性环境下混凝土进行寿命预测的准确性较高;同时提出了结合中性化深度变化规律进行综合分析的设想。     

长江干线水上交通事故的灰色分析与预测

为减少长江海事局辖区水上交通事故的发生,增强水上交通运输的安全,采用灰色系统理论中的邓氏关联理论和改进的灰色关联理论,对2008—2017年长江海事局辖区水上交通事故统计数据进行关联性分析,定量分析水上交通事故的主要关联因素。将不同灰色关联理论分析的结果进行比较分析,给出一种与定性分析吻合度较高的灰色关联分析方法,提高水上交通事故分析的精确度。对不符合灰色系统建模要求的随机序列,引入实用序列缓冲算子,分别构建均值和加权GM(1,1)预测模型,对长江海事局辖区未来水上交通事故进行预测,并对不同预测模型的预测值和实际值进行比对,给出一种精度达到0.7%的短期预测模型,为改善长江海事局辖区的水上交通安全形势提供参考依据。     

基于融合算法的GM(1,1)模型在码头监测中的应用

根据灰色系统理论,结合加权融合算法,建立了码头变形的GM(1,1)预测模型,避免了数据支持度中界限预先设定对融合结果的不利影响,并利用青岛港某泊位的实际监测资料对未来码头位移进行预测,与常规GM模型相比,预测精度更高。预测结果表明,码头在无较大外部荷载情况下,其自稳性尚好。本模型对指导港口工程建设的信息化作业具有积极意义。     

基于改进三参数灰色模型的海上交通事故预测

针对基于非齐次指数离散函数的灰色模型NHGM(1,1,k)在海上交通事故预测中存在的不足,提出一种优化背景值和残差综合修正的三参数灰色预测模型INHGM(1,1,λ,k),并通过改进的自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法对模型中的初始值和背景值进行优化计算。将INHGM(1,1,λ,k)模型和NGHM(1,1,k)模型与传统GM(1,1)模型应用于我国海上船舶交通事故的模拟与预测,并对模拟与预测数据的精度进行比较。结果表明:INHGM(1,1,λ,k)模型模拟和预测的平均相对误差较NGHM(1,1,k)模型更小,与传统的GM(1,1)模型相比预测精度较高,减少原模型由于参数近似替代所导致的模拟误差,在误差允许的范围内,可为船舶交通事故的预测和控制提供新的理论依据。     

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。     

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。     

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。     

基于灰色理论的在役码头混凝土构件剩余寿命预测分析

对在役钢筋混凝土高桩码头的健康状况和继续使用寿命进行预测,是码头设施科学维护管理和安全使用的迫切要求。科学预测其剩余寿命,是采取有效的加固升级改造措施和再投资的需要。文中以灰色理论的基本模型为基础,建立了预测混凝土构件剩余寿命的中心逼近式GM(1,1)模型,并结合某混凝土结构的损伤系数进行寿命预测,通过与实例进行比较,证明该预测模型得到的数据具有更高的预测精度。