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。     

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提出将交通冲突分为一般冲突及严重冲突2类,综合考虑交叉口多时段的交通状况,以典型时段的时均冲突率（冲突数与当量交通量的比值）作为评价指标,对公路平交口的交通安全状况进行定量评价。通过采用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到对所调查的8个公路平交口的安全评价结果,并与传统的评价过程进行比较。     

一种基于稀疏表示声纳图像识别方法

提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法.该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别.实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性.     

灰色系统理论在白果渡嘉陵江大桥施工控制中的应用

笔者在本文以白果渡嘉陵江大桥施工控制的具体实践为例,探讨了灰色系统理论在连续刚构桥施工预拱度控制中的应用情形.结合该桥的施工控制过程,介绍了灰色预测控制系统的基本原理、具体实践步骤以及应用的有效性,这个结论可推广到采用悬臂法施工的连续梁桥、拱桥、斜拉桥等的施工.     

基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

针对GM（1，1）模型预测精度差的问题，采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差．按等维新息的思路建立多个改进型GM（1，1）模型，并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法。仿真分析表明，通过该模型可以寻求到多个改进型GM（1，1）模型预测值的最佳组合。