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。     

基于改进新陈代谢GM(1,1)模型的短期风速预测算法

基于新陈代谢GM(1,1)模型,提出了改进的新陈代谢GM(1,1)模型,其主体思路即尽可能用最新的信息代替陈旧的信息,在预测的精确度与预测的收敛性之间达到最佳的平衡.文中算例对基于GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型及改进的新陈代谢GM(1,1)模型的风速预测结果进行了仿真分析,预测结果证明了所提出方法的有效性.     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于灰色马尔科夫链模型的交通事故预测

以灰色GM(1,1)模型为基础,结合马尔科夫链模型建立灰色马尔科夫链模型GM(1,1),对灰色GM(1,1)模型的预测结果进行误差修正,并利用乌鲁木齐市交通事故的历史数据对2014~2016年的交通事故伤亡人数进行预测。结果表明:当利用灰色马尔科夫链GM(1,1)模型时,平均相对误差从单一GM(1,1)模型的4.32%降到1.67%,误差减少2.65%,预测结果更加可靠,能够为乌鲁木齐市采取有效措施预防交通事故的发生,提供可靠理论依据。     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。     

基于改进新陈代谢GM(1,1)的ZPW-2000A型轨道电路故障预测

ZPW-2000A型无绝缘移频轨道电路在我国铁路线路上应用广泛,随着铁路线路向高速化、重载化的方向发展,传统的电务"故障修"及"定时修"在保证线路安全、提高运营效率及经济性等方面劣态日显.引入PHM理论,通过改进GM(1,1)模型实现ZPW-2000A轨道电路的故障预测.首先,为选取更优的预测模型,分别对传统GM(1,1)进行两次改进,即新陈代谢GM(1,1)模型与改进新陈代谢GM(1,1)模型.其次,引入预测步长思想,进一步提高模型预测精度.基于兰州西站轨道电路测试数据的算法验证表明改进新陈代谢GM(1,1)间接多步预测模型的预测结果最优.最后,通过实例验证了该模型在轨道电路故障预测中的有效性.     

基于多模式灰色模型的地铁全网客流预测研究

地铁全网客流量预测对轨道线网规模确定及线路规划建设具有指导性作用,为准确预测地铁全网客流量,选取GM(1,1)均值模型、GM(1,1)差分模型和灰色Verhulst模型对重庆地铁全网客流量进行预测,采用平均相对误差、均方差比值和关联度三个指标对模型进行检验。结果表明:GM(1,1)均值模型预测结果与实际数据最接近,预测性能优于差分模型和Verhulst模型,为重庆地铁全网客流预测提供新思路,为重庆地铁规划建设提供理论依据。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中的应用

通过对都匀市某在建大楼沉降数据处理,运用灰色系统理论,建立新陈代谢GM(1,1)模型对大楼沉降进行预测,并对所建模型精度检验,结果充分显示新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中具有很强的实用性和有效性。     

基于改进的GM（1，1）模型的公路里程预测

分析了传统GM(1,1)模型在公路网里程预测中存在的问题,利用残差改进了GM(1,1)模型,运用马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在k≥n时的符号,提高了预测精度.对广西省公路网里程进行了预测分析,结果表明该法具有较高的实用性.     

GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的应用

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立GM(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了GM(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。     

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.     

灰色系统理论对LEG船货舱温度的预测

应用灰色系统理论中GM(1,1)预测模型的原理和方法对LEG船货舱温度预测进行了计算,结果表明该GM(1,1)预测模型计算简单、结果可靠,此模型可应用于船舶各种设备的运行状态预测、故障诊断。     

基于灰色理论的铁路客货运量预测研究

运用灰色系统理论,以全国铁路1996-2005年客货运量数据为基础,建立了基于改进的灰色理论的影子响应GM(1,1)模型,Dynamic GM(1,1)模型,修饰型残差GM(1,1)预测模型.并采用后验差检验对三种模型的拟合精度进行了检验,从而给出了每一条铁路干线所适合的最佳预测模型,使得决策者能够灵活地根据具体问题选择相应的预测模型,避免了单一模型对不同铁路干线预测结果出现波动和失真的不足.同时用等维灰数递补法预测2007年的客货运量.进而对管理决策人员作出科学,合理的决策提供了理论依据.     

区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用

介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性.     

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.     

一种新的预测模型及其应用

在传统累加的GM(1,1)模型基础上,提出了一种新的基于混广义累加生成的GM(1,1)预测模型.给出了混广义累加生成的定义,并在此基础上建立了新模型,研究了该模型的参数辨识和模型的求解算法.给出了预测应用实例,比较分析了该模型和其他几种模型的预测精度,结果表明该模型的预测效果是最优的.