灰色GM(1,1)模型在城市客运量预测中的应用

客运量集中反映了城市社会经济发展对交通运输的需求,它的发展程度受到许多因素的制约,具有一定的不确定性。利用灰色预测模型结合天津市历年来客运量资料进行预测,并与其他预测方法得到的结果进行比较,以期得到较精确的数据,为下一步规划服务。     

隧道围岩变形预测的GM(1,1)模型优化分析

基于灰色理论的GM（1,1）模型对隧道围岩变形进行短期预测,研究结果表明,隧道围岩变形差值数列的光滑性比累计变形数列的光滑性好,用围岩位移变形差值数列作为原始数列,预测精度更高。     

灰色模型GM(1,1)在出生缺陷预测中的应用研究

目的探讨灰色模型GM(1,1)在预测不同水平出生缺陷发生率中的应用问题及数据波动性对预测效果的影响。方法利用2009年10月至2016年9月西安市出生缺陷监测数据,构建总出生缺陷及前5种缺陷的月、季度、年共3个层次出生缺陷发生率的GM(1,1)灰色模型,比较不同层次预测模型的拟合精度。结果总出生缺陷年度预测时,平均相对误差为4.6%,均方差比为0.259,提示其预测效果较好;按季度预测时效果勉强合格,平均相对误差为10.2%;按月进行预测时,效果较差,平均相对误差为17.5%。西安市前5种出生缺陷(先天性心脏病、唇腭裂、神经管畸形、多指、先天性脑积水)灰色模型预测结果都随着预测时间单位的变大,拟合精度逐渐提高,年预测模型拟合精度最好。结论灰色模型的预测效果可能与数据波动性有关,对出生缺陷发生率进行预测时以年度为单位的结果可能较适宜。     

新陈代谢GM(1,1)模型在全社会用电量预测中的应用

文中通过对比新陈代谢GM(1，1)模型和一般GM(1，1)模型以及传统的系统理论方法在全社会用电量上的预测结果，表明新陈代谢GM(1，1)模型在处理该类数据上具有一定的优势，并且实用性很强．     

道路交通事故预测中的灰色预测GM(1,1)模型

针对交通事故发生的特点，探讨了灰色模型GM(1，1)在道路交通事故预测中的具体应用，介绍分析道路交通事故的灰色性的基础上，建立了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型，并用其分别对道路交通事故的死亡人数、交通事故量进行了预测，其结果是可信的。GM(1，1)模型是最常用的一种灰色模型，它对于“不确定问题”的研究的主要意义是通过信息覆盖，构造生成序列的手段来寻求现实现象中存在的规律，可以相对减少对历史数据的依赖性和“少数据建模”的特点。它尤其适合于交通事故预测这样“小样本”的随机不确定问题。     

基于GM(1,1)模型的道路交通事故预测

道路交通事故的发生虽具有偶然性,但也可利用预测理论的方法加以预测。在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法来进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM(1,1)灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

改进的灰色GM(1,1)模型在滑坡预测中的应用

滑坡形成机制复杂其变形受多种因素影响,具有相当的模糊性和灰色不确定性,因而利用灰色预测模型对滑坡进行预测将是一条有效的途径．在介绍了灰色预测的基本原理及其精度检验方法后,针对传统灰色GM（1,1）模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,表明其预测精度将得到有效提高．     

牛顿插值法的灰色GM(1,1)模型在桥梁荷载试验中应用

由于传统的灰色GM(1,1)模型预测精度不高,以牛顿插值法函数对初始序列背景值进行优化提出了改进模型。以武汉市某等截面连续钢箱梁桥现场荷载试验为工程依托,通过分级加载实测挠度与理论计算挠度差值为初始数据列,来预测下一级加载实测挠度。基于牛顿插值法灰色GM(1,1)改进模型与原始模型预测的数据平均相对误差减小了2.4%,预测第六级加载弹性挠度值减小2%。结果表明,基于牛顿插值法对初始序列背景值优化的改进模型在大型桥梁荷载试验中预测下一级实测挠度值的精度高、可靠性好。     

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GM(1,1)模型的建筑物变形预测分析

基于灰色GM(1,1)建模方法和模型检验方法,通过Matlab程序设计,实现了GM(1,1)程序化自动预测.通过实例说明了模型在工程建筑物变形量预测中的应用.分析表明,当系统呈指数变化时,预测值和后续实测值吻合度较好,可应用于二级精度标准的建筑物变形监测中.     

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。     

关于应用GM(1,1)模型建立交通量预测模型的研究

灰色预测有其应用条件的限制，在交通流量统计的基础上，就不同累计时间的GM（1，1）交通量模型预测效果进行对比研究，可得出累计时间越长模型精度越高并且累计时间太短不宜用GM（1，1）建模的结论。     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

GM(1,1)预测模型在路基沉降中的应用

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型GM（1,1）应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的汽车货运量预测

针对近年来我国汽车货运量增长迅速的特点,运用灰色系统预测模型GM（1,1）对某地汽车货运量趋势进行预测,通过残差GM（1,1）模型对主模型的修正,并用后验差检验法对模型精度进行分析和检验,得到一个精确度非常高的预测模型,该模型符合汽车货运量的预测,并在实际预测应用中取得较好效果。     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

高速公路项目运营内部危机新息GM(1,1)预警模型研究及应用

从运营公司内部管理的角度探讨了高速公路项目危机的预警方法.构建了一套高速公路项目运营内部危机指标体系,基于AHP法及改进的灰色预测模型建立了高速公路项目运营内部危机的预警模型.将理论运用于实践,对汉十高速公路管理处2009~2011年运营过程中的内部危机进行预测,得出了相应的结论.     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...