基于奇异值分解的灰色模型参数估计

提出了一种新的基于奇异值分解的GM(1,1),GM(1,N)等灰色模型参数估计方法,该方法在进行奇异值分解时,借助2个辅助矩阵将奇异值分解矩阵分解为多个矩阵之积.研究了该估计方法下对原始序列进行数乘变换后参数的变化特征.研究表明该方法充分利用了奇异值分解的优点,回避了由于最小二乘法给灰色模型带来病态性的缺点,提高了模型的稳定性,同时还减少了计算量.     

数乘变换的GM(1,1)模型在工程项目施工工期预测中的应用

为了准确地确定某一工序的工期,结合施工企业的统计资料,运用灰色理论,进行工期预测.通过分析传统GM模型的病态性,提出适用于实际情况的数乘变换的累积法GM(1,1)模型,并通过工程实际应用,验证了数乘变换的GM(1,1)模型的优良性.该方法在工期预测中的应用得以推广,为科学、.合理地编制进度计划提供了依据.     

采油工程中灰色预测模型的病态性诊断

依据条件数法和特征分析法对采油工程中的灰色模型的病态性进行了分析，指出了两者在判定模型病态性方面的优劣，并根据最小二乘解析式分析了数乘变换对灰色模型参数的影响，文中还就Gershgorin定理分析了灰色模型病态的缘由，指出累加和最小二乘法是导致灰色模型病态的直接原因．     

汽车碰撞改进模型的参数敏感性分析

为了验证汽车碰撞模型病态性处理结果的有效性、克服原始模型在病态范围内不能控制结果误差的缺点,在原始模型的基础上,通过重组模型,建立了汽车碰撞改进模型,提出了基于矩阵理论的模型病态性处理结果检验方法——模型参数敏感性分析方法.实例分析表明,当两车质量比处于原始模型病态范围内、且碰撞前车速方向角和碰撞中心坐标的误差分别为1°和1%时,重组模型解的相对误差不超过2.9%.     

改进的灰色模型在船闸通过量预测中的应用

对灰色GM(1,1)模型进行了改进,通过函数变换改变序列的光滑度,以积分逼近值代替均值作为相邻时间间隔增长量,以提高发展系数精度,从而得到了比原GM(1,1)模型模拟精度高和适用法范围更广的新模型.并以苏北运河船闸历年累计货物通过量为实例,运用原始模型与改进模型对船闸通过量进行预测,预测值与真实值相比较后,证实了文中改进的灰色模型精度较高,适用范围更广.     

二维汽车碰撞模型病态性的处理

为消除二维汽车碰撞模型的病态性,利用矩阵扰动理论分析了模型病态性的实质.结果表明,病态性的根本原因在于模型中某些方程间存在严重的线性相关现象.通过数学变换消除了线性相关现象.用变换后的新方程替代原始模型中存在线性相关现象的方程,建立了重组模型,与原始模型共同组成了新的二维汽车碰撞模型.对汽车碰撞实例的分析结果表明,当两车质量比处于特定范围且碰撞点坐标存在5%误差时,选择合适的重组模型,相对误差由原始模型的71.91%降为16.4%.     

基于灰理论的时滞经济预测模型及应用

针对经济预测中具有时滞性样本数据序列的预测建模问题,在对GM(1,1)模型拟合残差分析的基础上,结合AR模型及残差自回归模型建立了新的时滞GM(1,1)模型,并给出了该模型一种基于最小二乘的求解算法.最后通过对我国GDP指数进行预测,给出了经济预测中建模的一个应用实例,取得了较为满意的效果.     

一种离散GM(1,1)模型的研究

分析了离散GM(1,1)模型与原始GM(1,1)模型的关系,二者形式相同,建模机理相同,但建模过程不完全相同,所以二者的时间响应函数不同。解释了离散GM(1,1)模型比原始GM(1,1)模型优越的原因,并从理论上证明了该离散GM(1,1)模型不仅具有白化指数律、白化系数律重合性,而且具有线性变换一致性。     

灰色模型在中长期用水量预测中的应用

为实现供水管网经济、可靠、科学的规划改扩建,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法。该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程。通过对灰色预测方法建模机理的研究建立城市用水量预测GM(1,1)模型,并以东北某大型城市用水量为原始数据进行实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测。该预测方法应用于S市的中长期用水量预测,为S市供水规划改扩建提供有效依据。     

牛顿插值法的灰色GM(1,1)模型在桥梁荷载试验中应用

由于传统的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,以牛顿插值法函数对初始序列背景值进行优化提出了改进模型。以武汉市某等截面连续钢箱梁桥现场荷载试验为工程依托,通过分级加载实测挠度与理论计算挠度差值为初始数据列,来预测下一级加载实测挠度。基于牛顿插值法灰色GM(1,1)改进模型与原始模型预测的数据平均相对误差减小了2.4%,预测第六级加载弹性挠度值减小2%。结果表明,基于牛顿插值法对初始序列背景值优化的改进模型在大型桥梁荷载试验中预测下一级实测挠度值的精度高、可靠性好。