基于初值修正的灰色预测模型的改进及其应用

对GM(1,1)建模的预测精度进行了分析,表明初值的选取对模型的预测精度有着重要影响,进而提出了可以提高预测精度的修正初值的方法.实证分析结果表明通过初值修正能够提高预测模型的预测精度.     

飞机场运量的灰色预测

在运用基础GM（1，1）模型的基础上，采用残差GM（1，1）模型对基础模型进行了修正，并用于飞机场的客运量和货运量的预测，提高了预测精度．预测结果对飞机场建设与管理决策提供了科学依据．     

预测酸雨频率的双残差GM（1，1）模型及其应用实例

目前预测酸雨频率多采用传统的残差GM(1，1)模型．本文结合最新修正的GM(1，1)模型及二级残差的概念，提出一种新的酸雨频率预测模型——双残差GM(1，1)模型，并利用该模型对青岛市酸雨频率进行模拟和预测，结果表明所建模型较之于传统模型有更高的模拟和预测精度。     

南昆铁路某滑坡变形的灰色预测

根据南昆(南宁-昆明)铁路某滑坡实际情况．运用灰色理论和方法通过模型的建立、模型修正、精度检验过程得出用于预测滑坡变形的GM(1，1)模型，并用该模型对其部分监测点的空间位移进行了预测?预洲结果与实测值完全吻合，证明此模型在实际工程中应用是可行的。     

灰色GM(1,1)模型在电力系统负荷预测中的应用

研究了灰色GM（1，1）模型及其在电力系统负荷预测中的应用，以实际算例为基础，对预测结果作了分析，得出结论：灰色GM（1，1）模型精度较高，但也存在一定的局限性．     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

基于标识指数法的水质灰色动态模型群预测分析

目的为了解决由数据序列随机波动性大而引起的GM（1，1）动态模型群预测精度不高的问题．方法利用水质标识指数序列作为灰色动态模型群的原始数据序列进行水质预测，并通过误差修正得出预测结果．以浑河沈阳城区段某断面的监测水质为例，采用标识指数法的水质灰色动态模型群计算，通过实际监测数据检验预测精度．结果预测结果表明：河流水质标识指数经过误差修正后与实际监测资料的水质标识指数计算结果基本一致．结论由此证明利用基于标识指数法的灰色动态模型群进行预测不仅精度较高，而且计算结果能直观反映水质状况，可以作为水质预测的一种有效方法．     

基于残差周期修正的大气环境发展趋势的灰色新陈代谢预测分析

在传统灰色模型的基础上,遵循数据“重近轻远”的原则,运用了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型对我国大气环境发展趋势进行了预测,及时考虑了系统发展过程中的扰动因素,在补充新信息的同时去掉因时间推移使信息意义降低的老信息,比常规的GM（1,1）模型更好的反映出了系统当前的特征。通过预测可以得出,实行节能减排后,二氧化硫、烟尘和工业粉尘排放量分别降低了34．48％、28．61％和38．71％,大气环境质量有明显好转;其次,对残差序列进行分析,并利用残差周期修正对残差序列进行了修正补偿,通过残差检验、关联度检验和后验差检验,得出基于残差周期修正的新陈代谢GM（1,1）模型精度较高,适合于大气环境发展趋势的预测。最后,进行了滚动检验,也称为事后检验,得出滚动精度较高,可信度较大。     

一种改进的弹道预测方法

为了提高弹道预测方法的预测精度,研究了弹道预测方法.通过坐标变换克服地球自转的影响,将弹道导弹无摄运动的轨道参数作为初值,考虑主要摄动力对轨道参数的影响,对轨道参数进行修正;并将再入段看成自由段的延伸,建立了整个被动段弹道预测模型.仿真结果表明,该方法提高了弹道预测精度.     

改进的离散灰色模型在中长期负荷预测中的应用

将离散灰色模型（DGM）引入到负荷预测中来解决负荷增长速度过快时预测精度变差的问题．通过研究灰色预测中存在的初值敏感性问题以及原始数据的预处理问题,对离散灰色预测模型进行改进．通过典型的实例研究离散灰色模型及其改进模型在中长期负荷预测中的应用．结果表明,离散灰色模型在中长期负荷预测中是适用的,且它的改进模型在实际预测中具有更高的预测精度．