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。     

快速SVM算法及在陀螺仪参数漂移预测中的应用

针对支持向量机在对海量训练样本进行训练时,训练速度慢而导致难以应用的问题,通过分析训练样本数目与训练时间之间的关系,利用支持向量机对小样本学习的良好特性,提出了基于样本分组的支持向量机快速训练算法.将海量样本分成小样本进行训练,然后对训练得到的多个支持向量机进行加权处理得到决策函数.此方法在标准数据以及陀螺仪参数漂移数据上进行了仿真应用,方针结果证明该方法可大幅提高训练速度,同时保证了较好的泛化能力.     

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.     

灰色系统理论在道路货运量、货运周转量预测中的应用

基于灰色系统GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型,预测道路货运量及货运周转量,可充分开发并利用了少量数据中的显信息和隐信息,避免复杂的相关关系,克服原始数据的离散性,得到高精度的预测结果.以山东省道路货运量及货运周转量为例进行了中短期预测,并用后验差方法对预测结果进行了检验。     

企业核心能力灰色聚类评价模型研究

笔者在文中首先对企业核心能力的内涵进行分析,然后利用层次分析法(AHP)、灰色聚类理论建立企业核心能力灰色聚类评价模型,该模型可以对具体企业的核心能力进行定量综合评价,从而找出差距,以便不断培育和增强企业核心能力.     

高速公路诱增交通量经济预测研究

根据经济与交通之间的关系,提出价量比稳定假设,建立了诱增交通量经济预测模型,给出了模型参数的确定方法和相关的函数模型,讨论了进行诱增交通量预测的方法和步骤,最后结合实例对该方法进行了验证.     

基于组合模型的二手车完损度分析

以二手车技术评估为方向,以给予顾客选车作参考为目的,从车身外观、发动机、车内及电动设备、底盘、车辆性能等5个方面,建立了基于静态检查、动态检查和仪器检查3个主要鉴定方法的二手车完损度评价指标体系。应用熵值法确定指标的权重,构建以灰色关联度理论进行综合分析的二手车完损度评价模型,并以实例进行二手车完损度示范评价。结果表明:该评价模型理论简捷、方法简便、可操作性强,具有较好的应用价值,可为汽车的报废标准的完善提供参考。     

交通流短时预测研究进展

交通短时流预测是交通控制和交通诱导的基础和关键技术之一,经过几十年的研究已出现200多种预测方法。首先对城市道路交通流短时预测方法进行分类。然后分析、归纳了交通流预测领域的最新研究进展,总结出几类最新的研究趋势：综合模型应用,组合模型应用,时空相关性研究,单断面向多断面、路网扩展研究,单步预测向多步预测发展研究,以及基于反馈的动态预测。最后,展望了今后交通流短时预测的研究方向。     

基于GM-GRNN的能源需求预测模型研究

建立了基于GM-GRNN能源需求预测组合模型,确定了网络输入向量集合和输出向量集合,对影响能源需求的相关数据进行了仿真分析。结果表明,相对于GM模型和GRNN模型,该组合模型具有较高的预测精度,具有较强的实用性。     

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科学准确地预测轨道交通客流量,超前掌握轨道交通客流量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定轨道交通客运发展和站场配置规划的基础.现有轨道交通客流预测方法对于城际轨道交通客流预测的适应性各不相同,本文采用三次吸引法和客流转移理论相结合,并借鉴统计学中距离分析思想,确定客流转移率,从而获得转移客流量.具体做法是：在分析客流量转移的影响因素基础上,建立广义不相似距离矩阵,以此在轨道交通三次吸引范围内分别确定各种交通方式客流量转移率,从而获得规划年轨道交通客流量.通过某一城市的实际数据进行了算例分析,该方法简单、可操作性强、具有工程应用价值.