基于灰色系统理论确定试桩极限承载力的方法

在试桩未达到破坏荷载时,正确预测确定基桩极限承载力具有重要的工程意义。根据灰色系统理论,利用GM(1,1)模型建立桩的荷载——沉降关系方程,进而建立推定预测基桩极限承载力的理论方法,对单桩极限承载力进行预测。计算表明:建立在灰色理论基础上预测基桩极限承载力的方法具有较高的准确性。     

灰色系统理论在海上交通事故预测中的应用

以某港口2001～2007年海上交通事故统计数据为依据,应用灰色系统预测理论,建立该港口海上交通事故的GM(1,1)模型和UGM(1,1)模型,进行定量计算,结合定性分析,从而预测出该港口2008年海上交通事故的数量,以及2008年各种海上交通事故的比例.     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

基于灰色系统理论对舰船方位变化规律的分析

舰船方位序列是一种带有灰色信息的时间序列,灰色系统理论是处理灰色信息的有力武器。本文将灰色系统理论灵活应用到舰船目标纯方位定位和要素解算领域,解决了传统的困扰解算目标运动要素的一些难点;提出了一些新的概念和方法,如目标方位序列集的概念和采用以某一方位为间隔的各方位区间的方位值数量作为灰色聚类中的灰聚类因子的方法,既可以有效区分不同方位序列集的分类,还能据此反演得到目标速度、航向以及位置信息的大概范围。     

基于灰色系统理论GM(1,1)模型对到港外贸船舶数量的预测研究

以天津港多年到港外贸船舶数量统计分析为基础,采用灰色理论模型对到港外贸船舶数量进行比较分析和预测,揭示其内在规律。研究表明,灰色系统理论GM(1,1)预测的相对误差不超过6.9%;天津港外贸船舶数量在短期调整后,依然会保持较快增长势头,未来天津港外贸货物吞吐量增长依然可期。     

基于灰色预测理论的电梯交通流组合预测

电梯乘客交通流预测是电梯智能群控调度的前提,有效提高电梯乘客交通流的预测精度能够使电梯智能群控系统更加合理派梯,从而缩短乘客候梯时间,减少电梯不必要的停靠次数,节约电梯运行的能源消耗.针对电梯乘客交通流时间序列小样本特征,根据等维新息原则,提出一种改进的灰色GM(1,1)模型对电梯交通流分别进行周期特性及发展变化趋势预测.综合考虑电梯交通流的周期特性及发展变化趋势,将两组预测数据进行最优加权组合预测.通过交通流数据最优加权组合预测与小波神经网络预测模型相比较表明,在实际获取的乘客交通流数据量较少的情况下,最优加权组合预测的预测误差更小.将两种预测方法的结果进行群控调度,仿真结果表明,组合预测方法使智能群控系统更加合理派梯,缩短了乘客乘候梯时间,节约了电梯能耗.     

基于灰色模型GM(1,1)卸港量的预测研究

运用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的山东省水产品卸港量的灰色预测模型,经检验,模型精度高,精度等级可达Ⅰ级。应用所建模型对2006-2010年的卸港量进行了预测,结果表明模型能很好地预测水产品卸港量。     

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。     

基于灰色系统理论的单桩极限承载力预测

根据灰色系统理论的预测模型,建立了预测单桩极限承载力的非等步长GM(1,1)模型。根据工程实例的单桩静载试验结果,预测出其极限承载力,并与相关规范计算值加以比较。分析表明,预测结果的精度能够满足工程需要。     

基于灰色理论和BP网络的集装箱海铁联运量预测

海铁联运是集装箱多式联运的重要形式之一。作为一种航运企业延伸其产业链条的方式,更作为在简化的中转环节获取利润的方式,海铁联运已经成为企业目前关注的问题。基于海铁联运运量数据的小样本性、不确定性特征,建立GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的预测模型。以厦门港为例,预测未来4年厦门港集装箱海铁联运运量。分析表明,灰色-BP网络组合模型的预测精度较高,是预测集装箱海铁联运量的一种有效的方法。     

改进的灰色预测模型在过坝货运量预测中的应用

通过某些数学处理方法,从建模机理上着手对GM(1,1)模型进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差.改进后的模型较传统模型灵活性大、预测精度高,大大提高了GM(1,1)模型的适用范围.通过实例探讨了GM(1,1)改进模型在货运量预测中的应用,同时也验证了改进方法的有效性和实用性.     

灰色系统模型在内河港口吞吐量预测中的应用

根据淮南港吞吐量实际调查资料,选择灰色系统理论对其进行吞吐预测研究,结果表明,对不同的预测时期应采用不同的灰色系统预测模型。对于短期预测,采用GM(1,1)模型与Verhulst模型的组合模型;对于长期预测,采用Verhulst模型并用GM(1,1)模型对其残差进行修正。实例验证以上两种模型是可行性的。     

应用于船舶污染防治工程的灰色系统预测理论研究

此文阐述了灰色系统预测理论的基本大批量，初步讨论了如何应用该理论来研究船舶污染防治工程，尤其是对于预防重大溢油事故而进行的系统分析，预测，决策，并探讨建立液货船油品水上过驳的灰色系统预测模型。     

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.     

船舶交通流组合预测方法研究

船舶交通流预测的研究能为港口设计及船舶通航安全管理提供基础性数据.基于港口特征、船舶行为和船舶交通流的历史数据,建立了一种改进的船舶交通流变权组合预测模型,较好地解决了现有船舶交通流预测算法中存在的预测精度不高、依赖于经验的不足.以天津港主航道连续9年的历史观测数据为例进行验证,结果表明,改进的组合预测模型能够减小单一模型预测中存在的不确定性,从而提高了整个预测系统的精度及其稳定性.     

基于残差修正灰色系统理论的交通量预测

通过对灰色系统GM(1,1)模型的残差修正,建立了水运量的预测模型,经误差和关联检验表明,预测精度良好,通过2003-2005年的实际水运量来验证模型,发现相对误差较小,说明预测结果合理可信,灰色预测方法可应用于水运量预测领域。     

基于灰色自回归模型的船舶流量预测方法

结合灰色模型和自回归AR(p)模型,提出两种模型组合的灰色自回归模型,根据实际的船舶交通流量数据,分别运用灰色模型、自回归AR(p)模型和灰色自回归模型,对某港口船舶交通流量的进行预测,通过计算和Matlab仿真,结果表明灰色自回归模型预测精度较高,证明了该模型的可行性。     

基于数据预处理GM（1，1）模型的深圳港集装箱吞吐量预测

根据深圳港历年集装箱吞吐量数据,采用原灰色模型和幂函数一指数函数对初始数据进行预处理的改进模型分别对深圳港集装箱吞吐量进行预测,经检验比较,进行数据预处理后的模型比原模型预测精度高.选用改进模型对深圳港2008-2010年集装箱吞吐量进行预测,得到未来深圳港集装箱吞吐量将继续增加、但增幅会减缓的结论.     

基于灰色系统理论的炮兵跨区机动能力评估

着眼炮兵部队跨区机动的特点,建立评估指标体系,利用层次分析法确定各指标的权重以及准则层的权系数,结合灰色系统理论建立评估模型并结合实例求解,并对结果进行分析得出结论,为能力评估提供了一种新的定量和定性相结合的方法。