灰色理论及其应用研究

将灰色系统理论运用到教学评价的实践中，应用灰色系统理论与方法建立灰色多层次决策关联模型，并给出了考试试卷评价的指标体系与评价标准、量化标准和应用灰色多层次决策关联模型评价试卷的方法．运用此模型及评价指标对任意抽查的5门学科的试卷质量进行了综合评价，获得了比较满意的效果．     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

基于双重加权灰色预测模型的大跨度桥梁施工控制

针对传统灰色预测理论存在的缺陷,采用任意两点间的加权生成值对灰色预测模型的背景值和初始条件,提出了桥梁施工双重加权灰色控制模型,并应用于大跨度桥梁悬臂施工控制过程中,结果表明桥梁各浇筑块的实测值与预测值最大差值为4.5 mm,合龙前桥梁实际预拱度与预测预拱度最大误差出现在边跨最大悬臂梁端,最大差值为15 mm,满足桥梁平顺性要求,对大跨度桥梁施工控制具有一定的参考价值。     

用改进的灰色模型预测2000年我国汽车保有量

本文针对灰色预测模型的缺陷，对灰色模型的建模过程及检验方法进行了改进，用线性回归来建立ＧＭ（１，１）模型，用统计方法进行模型的显著性检验；并且运用该种方法对２０００年我国汽车的保有量进行了预测。     

一种通用的异步电动机仿真模型

从异步电动机动态数学模型出发，建立了异步电动机在任意同步旋转坐标下的仿真模型，该模型具有精度高、稳定性强，且与电机参数无关；仿真过程中，电机内部状态变量的初始值可以任意设定，并能够计算出几乎所有的电机物理量及其动态变化过程。因此，该模型可以方便地用于对变流装置、电动机及交流传动系统的稳态、动态过程研究。     

马尔科夫残差修正灰色模型及其在公路网规划中的应用

指出灰色模型的残差是一种马尔科夫链，并在此基础上提出马尔科夫残差修正灰色模型，并将其应用于公路网规划中的运输量的预测，比较了该方法与灰色预测模型的精度，实例表明该修正模型不仅可以弥补马尔柯夫预测的局限，又可弥补灰色模型的不足，具有较高的预测精度。     

灰色理论及其组合模型在交通运量预测中的运用

在灰色预测理论与方法中，由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性，为将误差降到最小，本文以误差平方和最小为目标函数，利用拉格朗日乘数，确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组合权数，结果表明其组合模型比灰色模型与一元线性回归模型单独使用时有更高精度，故对交通运量预测工作有较强的应用价值。     

采油工程中灰色预测模型的病态性诊断

依据条件数法和特征分析法对采油工程中的灰色模型的病态性进行了分析，指出了两者在判定模型病态性方面的优劣，并根据最小二乘解析式分析了数乘变换对灰色模型参数的影响，文中还就Gershgorin定理分析了灰色模型病态的缘由，指出累加和最小二乘法是导致灰色模型病态的直接原因．     

基于改进灰色Markov模型的建筑物沉降量预测

为了对地铁车站深基坑施工过程引起的周边建筑物沉降进行预警,利用改进的灰色Markov模型,预测地铁车站施工过程中周边建筑物的沉降量。首先,基于实测数据,采用改进的灰色模型对建筑物沉降趋势进行预测;其次,将实测数据与预测数据的相对误差作为Markov误差修正的初始数据序列,进行状态区间划分并结合Markov转移概率矩阵和误差修正公式对预测数据进行修正,确定最终预测值;最后,基于小误差概率、后验差比值和相对误差分析,对改进后的灰色Markov模型与改进的灰色模型的预测精度进行对比分析与评价。研究结果表明：与改进的灰色模型相比,改进的灰色Markov模型预测的相对误差从4.2%降到2.1%。     

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提出了一种基于数据包络分析（DEA）和灰色关联分析的区域公路网评价方法。该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优势，以灰色关联分析为中心模型，通过复合DEA模型来确定每一个被评价对象（决策变量）中各点关联系数的权重向量，从而计算出相对最优的关联度，实现对评价对象客观的优先排序。该方法不但能克服确定权重时的主观性，而且通过对各指标的“非均一”赋权，有利于达到优先序评价的“最优性”。最后通过对我国部分省区公路网的评价实例说明了方法的有效性。     

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。     

遗传算法在高路堤沉降反演优化中的应用

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料，分别运用遗传算法和最小二乘法确定灰色GM(1，1)预测模型中的灰色参数α和u，然后据此预测路基后期任意时刻的沉降量及最终沉降量，通过与实测沉降资料做比较分析，表明采用遗传算法反演参数预测高路堤沉降具有比其它方法误差更小的特点，是一种较好的路基沉降预测方法。     

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。     

交通量预测的灰色verhulst自记忆模型

导出了灰色。verhulst模型的自记忆计算格式，建立了一个新的对交通量历史观测数据具有记忆功能的灰色自记忆模式；该模式克服了历史观测数据的波动对灰色verhulst模型的影响，可有效反映交通量随时间的发展规律。     

工程项目施工阶段投资风险灰色关联辩识模型

笔者应用灰色系统理论建立了投资风险灰色关联辨识模型。该模型能进行投资风险的识别，并确定其主要风险因素。     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站，分析可知，从20世纪70年代开始，由于年降水量的减少和气温的下降，年最高水位也呈逐渐下降的趋势．本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象。建立灰色马尔科夫预测模型．从预测结果看出，所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势，而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后，模型预测精度提高，计算值与实际值吻合良好．对其他站年最高水位的模拟分析表明，模型精度能满足年最高水位预报要求．说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中。     

灰色预测模型GM(1,1)及其在交通运量预测中的应用

讨论了灰色预测模型以及灰色预测模型在交通运量预测中的应用．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，并用其分别对货物周转量、旅客周转量进行了预测，预测结果是可信的．     

灰色代数曲线模型在交通量预测中的应用

灰色GM模型对于非线性系统问题的处理显得较为薄弱,而交通系统是一种复杂的非线性灰色系统,用灰色GM模型进行预测,精度必然得不到保证。本文为解决这一缺陷,提出采用灰色代数曲线模型预测交通量。实例分析表明,灰色代数曲线模型的拟合精度好于灰色GM模型,用灰色代数曲线模型预测交通量是可行的。     

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。     

反向累加生成及灰色GOM(1,1)模型

相对于传统的累加生成提出了反向累加生成的定义，给出了灰色GOM（1，1）模型，为灰色建模提供了新的生成方法。