GM(1,1)模型与指数模型在基桩沉降预测中的应用

以某大型基桩的沉降预测为例,利用灰色系统理论的GM(1,1)与Aeax曲线模型进行基桩在外荷载作用下沉降量的预测。结果表明:两种模型对于呈指数变化规律的系统能获得较好的预测结果;两种模型对基桩累计沉降的预测符合工程实际,对各级荷载作用下的本级沉降预测不够合理。对两种模型关系的研究表明,两者有内在联系,都属指数曲线预测模型,且指数曲线Aeax预测模型比GM(1,1)模型应用起来更简单,方便。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

GM(1,1)-Logistic路基沉降组合预测模型研究与应用

路基沉降预测是指导正确施工及运营期路基养护的一个重要因素.GM(1,1)模型及Logistic模型被广泛应用于路基最终沉降量的预测.基于组合预测的基本理论,结合GM(1,1)模型及Logistic模型的特点,提出了GM(1,1)-Logistic组合路基沉降预测模型,采用线性组合预测方法,以过去一段时间内组合预测误差平方和最小为原则来求2个预测模型的加权系数.结合工程实际监测数据的计算结果和分析表明,GM(1,1)-Logistic组合预测模型在预测精度上比单个模型具有更好的适用性.     

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。     

基于三弯矩样条函数插值模型的非等距时序灰色预测方法

给出了三弯矩样条函数插值模型,用以解决非等距时序GM（1,1）的灰色预测问题.在国际平整度指数IRI的非等距时序样条灰色预测应用实例表明,该方法在作非等距时序列向等距时序列转换中保留了原有数据序列所呈现出的阶段性规律,具有精度高、实用性强的特点.     

不等时距GM(1,1)模型在预测输气管道腐蚀中的应用

根据等时距GM(1,1)模型建立了不等时距GM(1,1)预测模型,该模型可应用于利用腐蚀指标的原始数据来预测以后的输气管道腐蚀情况。验证表明:不等时距灰色模型扩大了等时距灰色模型的应用范围,在小样本的情况下同样可以做出较准确预测,为输气管道的防腐提供了可靠的依据。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。     

灰色线性回归组合模型在地面沉降预测中的应用

选择合适的沉降与时间的关系模型对于沉降预测而言是很重要的。根据地面沉降机理与曲线特征，对某数据序列进行了光滑性和指教规律性检验，使用线性回归和灰色模型的组合模型对该数据序列建模和预测，所得平均相对误差和均方差比值都优于GM（1，1）。研究结果表明，具有线性特征的沉降数据序列选用灰色线性回归组合模型进行短期预测效果更好。     

上海港集装箱货运量预测及拼箱作业节点建议

首先,分析了上海港港口集疏运现状,并采用灰色预测模型对上海港口未来年集装箱货运量进行预测;其次,结合上海港历年的进出口集装箱比例及上海港总体规划,预测未来年进出口集装箱量比例及未来年外高桥港区和洋山港的集装箱分担比;再次,针对未来年产生的集装箱货运需求,着重分析未来年集装箱货运对上海疏港道路(主要为北部过江隧道、东海大桥)的交通影响;最后,借鉴日本成田机场原木物流园区的货运组织方式,提出在沪宁和沪杭方向分别设置一个货运集散点,作为集装箱拆拼箱作业区的建议。     

优化GM（1,1）模型在连续刚构桥施工监控中的应用

文章结合优化GM（1,1）模型用于罗天乐大桥施工监控的工程实例,介绍了优化GM（1,1）模型的原理、计算方法及计算过程,并根据实际监控经验提出了建议。罗天乐大桥的具体施工监控实践表明,优化GM（1,1）模有着较高的预测精度,能较好地应用于大跨度连续刚构桥的施工监控。