基于灰色马尔科夫模型的重庆市水运货运量的预测*

通过对重庆水运发展现状的研究,根据马尔科夫理论及灰色预测模型,将灰色GM模型与马尔科夫状态转移矩阵相结合,建立了预测重庆水运货运量的灰色马尔科夫模型,并通过实际预测发现,该模型的预测精度明显高于灰色预测模型的预测结果,并预测了2011—2012年重庆市水运货运量。     

基于灰色预测模型的上海水运和远洋货运量预测

为准确预测上海水运和远洋货运量,更好地建设上海国际航运中心,文中通过对上海1999～2009年水运和远洋货运量的统计分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型,建立了上海水运和远洋货运量预测模型,通过预测模型运行并与历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对上海2012～2019年的水运和远洋货运量进行了预测。     

港口集装箱吞吐量的灰色神经网络预测模型研究

为了降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,文章通过分析传统的灰色预测模型和 BP 神经网络预测模型的优缺点,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和 BP 神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明：灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

船用柴油机缸套磨损量预测研究

对船用柴油机缸套磨损量的预测进行了研究,提出了灰色预测方法,对灰色预测方法的建模原理、模型精度的检验方法等进行了介绍,最后进行了实例分析。     

灰色-马尔科夫油料消耗预测模型

运用灰色-马尔科夫模型对某油库油料消耗进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性。     

基于灰色预测模型的长三角水运量预测

通过对长三角地区水运货运量的分析和研究,应用灰色系统中的GM(1,1)模型及其残差周期修正方法,建立了经残差修正后的预测模型,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对长三角地区2012—2019年的水运货运量进行了预测。     

灰色-趋势曲线组合预测模型在港口吞吐量预测中的应用

在日常工作中运用灰色理论对数据进行预测吋,往往由于实际情况的复杂性,遇到很多困难。本文结合实际情况和预测经验,提出了一种基于灰色预测理论和趋势曲线预测理论的灰色-趋势曲线组合预测模型,给出了该模型的基本思想和预测过程,并运用该模型对安徽某港口未来的吞吐量进行了预测,表明该模型在实际问题中是可以借鉴和应用的。     

电子装备故障预测方法研究

文章介绍了电子装备系统故障预测的概念,以及故障预测的流程,并对预测的方法进行了研究。其中展开对灰色系统理论进行研究并建立了故障预测的灰色模型方法;以及建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测算法和反向传播神经网络预测方法。三种预测方法为后续电子装备的故障预测建立了理论基础。     

灰色动态预测控制的应用研究

阐述了趋势关联度和灰色动态建模，在此基础上提出了一种灰色动态预测控制方法，并且将灰色动态预测控制方法应用于军构物质供应保障系统，给出了一种基于灰色动态预测控制方法的新的控制策略。     

商品销售预测中GM(1,1)马尔可夫链的应用

在现代经济快速发展的今天,预测对于企业在激烈的竞争中占有一席之地显得尤为重要,因此产品的销售预测也是一个研究的热点。本文采用灰色预测方法结合马尔可夫链的应用,使得预测更为合理科学。文章简要介绍了灰色预测模型和马尔可夫链模型,并且给出了灰色预测模型的商品销售预测结果,最后把灰色预测模型和马尔可夫方法两者结合起来完成了商品的销售预测,验证了该方法的可用性,得出了比灰色预测更加准确的预测。     

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.     

改进的灰色模型在港口吞吐量预测中的应用

用提高原始数据列光滑度的方法来提高灰色预测模型(GM模型)的精度。利用函数a-xm(a>1,m>1)对原始离散数据列｛x(0)(k)｝进行变换,原始数据列变成a-[x(0)(k)]m ,很大程度上提高了预测精度。将这种方法应用于港口吞吐量的预测,结果比传统灰色预测方法精度高很多,对正确做出港口发展战略、统筹安排、正确决策以及减少损失有重大意义。     

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。     

基于灰色系统理论的集装箱海铁联运量预测

介绍灰色系统理论，提出基于灰色系统理论的多变量灰色系统数列预测模型——PGM（1，N）模型，推导出用PGM（1，N）模型进行灰色数列预测的基本公式。以大连港为例，预测未来5a大连港集装箱吞吐量、集装箱海铁联运运量，分析表明此方法对铁路集装箱海铁联运量预测的有效性和实用性，且适合编程。     

基于灰色模糊理论的水运基础设施建设项目后评价模型

为解决水运基础设施建设项目后评价中定性评价指标偏多、数据不完备的问题,将灰色模糊理论引入水运基础设施建设项目的综合后评价中,构建了灰色模糊综合评价法.该模型利用灰色评估理论构造出模糊隶属度矩阵,并采用模糊算法计算出项目总体的风险大小.模型在淮安三线船闸工程项目后评价中的成功应用,表明该模型客观地反映后评价项目的成功度,提高了后评价结果的合理性.     

船舶电站可靠性灰色马尔可夫预测模型

简要分析了现行船舶电站可靠性分析方法的不足,提出将灰色理论与马尔可夫预测相结合,运用在船用电站可靠性估计,建立其灰色马尔可夫预测模型,并根据模型对后几年船舶电站"故障率"的变化趋势进行了预测.分析表明:基于灰色马尔可夫的电站可靠性预测模型的精度高于灰色预测模型,同时弥补了单一马尔可夫链预测依赖于系统分布参数的局限,为船舶电站可靠性研究提供了一种新思路.     

基于并联型灰色神经网络模型的港口吞吐量预测方法探讨

港口吞吐量预测是港口规划的基础,在确定港口发展方向、投资规模等方面发挥着十分重要的作用,因此有必要对港口吞吐量的发展趋势做出合理的预测。结合灰色理论和神经网络模型的特点,尝试用灰色神经网络组合模型之一——并联型灰色神经网络模型进行港口吞吐量预测。用实际算例证明了该方法在港口吞吐量预测中的有效性。     

对东莞市港口吞吐量预测方法的思考

灰色模型因其需要的原始数据较少、精度较高等优点,能满足一般港口货物吞吐量预测的要求。但并不是所有港口货物吞吐量预测都能应用灰色模型而达到理想的预测效果,文中应用东莞市港口货物吞吐量预测的例子闸述这一观点。     

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.     

基于灰色理论的舰船装备剩余寿命预测模型

为方便并精确地预测舰船装备剩余寿命，利用其服役期间的实测资料，采用灰色系统理论建立了舰船装备剩余寿命灰色预测模型。并利用建立的预测模型对舰船装备剩余寿命进行预测，利用实测资料对其模拟计算结果进行残差检验，结果表明预测模型简单、精度高、计算速度快、方便实用，对在役舰船装备维修决策有一定的参考价值。