优化的新陈代谢GM(1,1)模型在港口吞吐量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,尝试用优化的新陈代谢GM(1,1)模型来进行预测,并加以比较。结论表明:优化的新陈代谢GM(1,1)模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而为港口的发展战略研究提供一定的技术支持。     

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。     

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。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1998~2004年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把移动平均法和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2006~2010年的港口吞吐量进行了组合预测。     

Application of the Grey topological method to predict the effects of ship pitching

Ship motion, with six degrees of freedom, is a complex stochastic process. Sea wind and waves are the primary influencing factors. Prediction of ship motion is significant for ship navigation. To eliminate errors, a path prediction model incorporating ship pitching was developed using the Gray topological method, after analyzing ship pitching motions. With the help of simple introduction to Gray system theory, we selected a group of threshold values. Based on an analysis of ship pitch angle sequences over 40 second intervals, a Grey metabolism GM（1,1） model was established according to the time-series which every threshold corresponded to. Forecasting future ship motion with the GM （1,1） model allowed drawing of the forecast curve with effective forecasting points. The precision of the test results show that the model is accurate, and the forecast results are reliable.     

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。     

利用改进的GM（1,1,λ）模型预测舰艇批量生产成本

在分析GM（1,1,λ）模型的建模机理的基础上,指出传统建模方法存在的不足,基于GM（1,1,λ）模型的还原数据模型与原始序列的第一点无关,提出一种可以完全利用全部已知信息的建模方法。同时给出基于遗传算法的GM（1,1,λ）优化模型,优化模型提高了灰色预测的精度。探讨了应用灰色理论建立舰艇批量生产成本预测模型的可行性,并给出了应用实例。     

导弹电子设备故障间隔时间预测方法研究

为提高装备维修保障能力,针对导弹电子设备的特点,应用灰色GM（1,1）预测与马尔可夫预测的组合预测模型对导弹电子设备故障间隔时间进行预测,并应用此模型通过实例对预测精度进行了检验。结果表明该方法可对导弹装备的视情维修提供参考,具有较高的使用价值。     

Optimization Parameter of Transformation of Parallel Translation for Ship Pitch Simulation

The transformation of parallel translation can improve the smoothness of discrete series sometimes. In this paper, for ship pitch, a method to modify the system error is proposed via the transformation of parallel translation, which can give the optimize parameters using the Method of Minimum Squares. The series in the method can fit white exponential law better, and then be applied in GM( 1,1) very well. The numerical experiments imply that the method is practical, which make the ship pitch system model more accurate than GM (1,1).     

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。     

舰船方位变化规律的灰预测方法研究

对方位序列进行预测对于潜艇作战具有重要的实际意义。应用灰色系统理论，以GM（1，1）模型，残差修正的GM（1，1），等维灰数递补残差修正GM（1，1）模型对目标序列进行预测，可有效克服目标方位序列的非线性和非稳定性，在信息较少的情况下达到精度较高的回归和预测效果。通过实例计算表明，上述计算可快速提供精度较高的较长时间间隔的目标方位，为潜艇作战提供有利信息。     

改进GM（1,1）模型在舰船维修费用预测中的应用

基于灰色系统理论,使用海军舰船维修费用历史数据建立初值修正的GM（1,1）模型,利用少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服了原始数据的离散性,得到较高精度的拟合效果,并对海军舰船维修费用进行短期预测。将预测结果加入等维信息模型,对未来费用支出进行动态预测。结果表明：其精度优于传统模型。     

基于广义GM（1,1）预测模型的装备管理费用预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分——装备管理费用为出发点,依据装备管理费用的特点建立了装备管理费用的广义GM（1,1）预测模型,通过对某舰船系统装备管理费用的实例应用预测效果较好.     

高速铁路线下工程沉降评估方法

线下工程沉降评估已成为高速铁路建设和运行过程中的重要环节。以京沪高铁六标段线下工程沉降观测为研究对象,对asaoka法、GM（1,1）法、遗传算法双曲线的应用进行介绍。根据相关评估标准,通过对实测数据进行分析,并分别建立三种模型进行工后沉降预测评估,藉此判断是否满足无砟轨道铺设条件,并通过对评估成果进行对比分析,进一步探讨该沉降评估方法的科学性与实用性。     

神经网络在单桩承载力预测中的应用

运用基于BP神经网络的组合预测模型对PHC桩的极限承载力进行预测。分别利用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络对桩在荷载作用下的沉降进行估算,然后利用人工神经网络中的BP网络对所得的结果进行组合预测;最后利用Lagrange算法计算桩的极限承载力。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单纯使用灰色GM(1,1)模型或神经网络模型所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行的、有效的。     

灰色GM（1，l）和Verhulst模型在吹填土地基沉降中的应用

在利用灰色GM（1,l）和Verhulst模型预测真空预压加固吹填土地基的最终沉降量时,建模序列直接影响预测结果的精度。结合某吹填土地基加固工程的沉降监测数据,探讨监测序列长度、建模序列长度对上述2种模型最终沉降量预测值及预测精度的影响,总结出不同模型预测地基最终沉降量时建模序列的选取规律。研究结果表明,上述2种模型预测地基最终沉降量的误差均小于1.0%,灰色GM（1,l）模型的适应性更好。     

灰色预测的拓扑选择在运量预测中的运用

运用灰色系统理论及GM模型拓朴选择,建立了相应的GM(1,1)模型,运用于运量预测,并以港口吞吐量与货物周转量的预测为例进行校验。结果表明,新息GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型与原始模型(全数据GM(1,1)模型)三者比较,新陈代谢GM(1,1)模型的精度最高,值得推荐在运量预测中采用。     

GM（1,1）与回归预测组合模型在结构剩余寿命预测中的应用

利用灰色灾变预测原理解决预测中的历史数据跳变问题,并利用回归方法对跳变点之间的情况加以预测。从而实现GM（1,1）预测和回归预测的有机结合。应用该方法对结构寿命进行预测分析,结果表明：该法可克服GM（1,1）模型和回归预测各自的缺陷,使预测结果更为精确。