基于改进SCGM(1,1)C模型的海上交通事故量预测

为提高海上交通事故量的预测精度,以单因数系统云灰色预测模型(System Cloud Grey Model,SCGM(1,1)C)为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正和粒子群算法优化的改进SCGM(1,1)C模型.阐述SCGM(1,1)C预测模型的建模过程;结合SCGM(1,1)C与马尔科夫预测理论的优点构造马尔科夫S...     

基于改进灰色模型的汕头港吞吐量预测

港口吞吐量预测对于港口规划发展意义重大。文章基于最小二乘法和Matlab分别优化传统GM(1,1)模型的初始值及背景值,得到了改进灰色模型。运用改进前后模型对汕头港吞吐量进行预测分析,结果证明改进灰色模型精度更高,研究发现,作为"一带一路"重点建设的15个港口之一的汕头港预计将于2019年突破8,000万t吞吐量,结果具有较高可信度。     

灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进方法

为科学合理的预测电力系统负荷,采用灰色模型为基本负荷预测模型,提出多种改进负荷预测模型精度的方法,并应用于深圳市年负荷预测中,预测结果显示改进后的模型提高了预测精度。     

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。     

改进非线性灰色模型在古巴港吞吐量预测中的应用

通过数学处理,从建模机理上对线性的灰色模型G(1,1)进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。将改进后的非线性灰色预测模型G(1,1,α,ρ)用于古巴港吞吐量预测。通过残差、关联度检验,发现改进后的非线性灰色模型较传统模型灵活度大,预测精度高,实用性强。预测结果可为古巴港及国内外相似港口的发展规划提供依据。     

基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

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。     

灰色组合模型在港口集装箱吞吐量预测中的应用

文章尝试将两种独立的灰色模型预测方法，GM（1，1）模型与Verhulst模型结合起来考虑，形成一种新的灰色组合预测模型方法．为灰色模型应用于近期、中长期的预测提供了一个新的解决方案。     

末制导炮弹武器系统射击效能评估方法研究

介绍了改进的灰色关联分析法的工作原理,在分析评估要素的基础上,以改进灰色关联分析法模型为基本框架,建立了末制导炮弹武器系统射击效能的评价模型。     

基于BX数据生成法的江苏省内河货运量预测

应用BX数据生成法对灰色模型预测中的初始数据进行了处理，并通过对江苏省内河航道货运量的预测，对两种方法进行了对比，说明BX数据生成法在没有明显加大工作量的基础上有效地改进了预测精度。