作物生育期降雨量预测的灰色自记忆模型

根据灰色系统理论得出作物生育期降雨序列的GM(1,1)微分方程,建立了作物生育期降雨量的灰色自记忆预测模型.将该模型应用于冬小麦和玉米生育期降雨量拟合及预测,结果表明,这种基于灰色微分方程又利用了多个观测往值信息的预测模型具有较高的计算精度.     

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测河流水质

由于常规GM(1,1)模型进行预测时,精度较高的仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型预测的精度也就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测。计算机实际模拟证明:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而实现河流水质的早期预测评估。     

矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型

基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。     

GM优化方法在机械系统寿命预测中的应用

针对机械系统失效单元寿命预测所涉及的时间序列 ,介绍了灰色模型GM(1,1) (GM :GreyModels)方法在预测中的特长及缺陷 .同时为了提高预测精度 ,将灰色模型GM(1,1)法拓广为GM(1,1,ω)预测模型法 .因为新模型中参数ω与预测误差之间存在着明显的非线性特性 ,而且ω数值离散化 ,所以采用优化逼近方法优化ω 值 ,最优GM(1,1,ω )预测精度高于GM(1,1) ,工程实例也证实了此方法的效果是显著的 .     

自增强残余应力松弛的灰色优化模型研究

深入研究了基于灰色系统理论的自增强残余应力松弛的预测方法,剖析了灰色预测GM(1,1)模型应用的局限性及其改进方法,根据自增强残余应力松弛的特点,建立内压循环下自增强残余应力松弛规律的灰色优化模型(GOM).并将模型预测值与GM(1,1)模型和试验拟合曲线方程预测值相比较,结果表明:该模型精度较高,预测误差较小,预测结果与试验数据基本吻合,可作为自增强残余应力松弛规律的预测模型.     

基于改进欧拉法GM(1,1)电力负荷预测模型研究

提出基于改进欧拉法GM(1,1)电力负荷预测模型,首先运用改进欧拉公式对白化方程进行修正,降低方程对预测结果的影响,然后运用改进欧拉法对灰色预测模型GM(1,1)进行修正.算例分析表明,与一般灰色预测GM(1,1)模型和傅里叶变换残差修正模型相比,该模型的预测精度有较大提高,证明了该模型的有效性和实用性.     

基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR预测模型在变形预测中的应用

针对变形监测数据的随机不确定性规律,将卡尔曼滤波引入以消除随机扰动误差,利用GM(1,1)模型能直接处理非平稳时间序列且拟合时间序列中的趋势项功能强大这一优势,将灰色理论与时间序列分析法相结合形成非线性组合模型,对变形监测数据进行分析预测,并将该预测模型用于建筑物变形工程实例进行分析。对模型检验表明:基于卡尔曼滤波的GM(1,1)-AR模型的预测结果与其他预测模型相比,平均残差和残差的方差均有所减小,且具备较高的精度,对了解建筑物变形的发展趋势以及研究建筑物变形情况及稳定性具有一定的参考价值。     

基于有机灰色神经网络模型的空气污染指数预测

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化趋势的缺陷,结合灰理论中的GM(1,1)、无偏GM(1,1)、非等时距GM(1,1)、pGM(1,1)和BP神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将一维序列通过三个灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构．以哈尔滨市近三年内空气污染指数为例,结合其变化规律,建立哈尔滨市月平均空气污染指数的有机灰色神经网络预测模型,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高．     

GM(1, 1)模型的建模条件

GM(1,1)模型是灰色系统理论的核心预测模型,对GM(1,1)模型的建模条件进行研究是提高模拟精度的基础.采用理论证明和数值算例相结合的方法对GM(1,1)模型的建模条件进行研究,拓展了经典灰色预测模型的级比判定条件.结果表明:当原始序列的累加序列值都相等时,发展系数不存在;提高原始序列光滑度不是提高模拟精度的充分条件.     

一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法

网络流量预测对网络规划、流量管理等方面起着重要作用.针对网络流量数据波动性比较大,在一定范围内呈现某种趋势等特点,将灰色GM(1,1)模型预测和马尔可夫链预测相结合,提出一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法.该方法以网络流量时间序列建立灰色预测模型,得到流量的拟合值和趋势值序列,通过划分的趋势值序列状态区间构造马尔可夫模型并加以预测.在校园网实际流量预测的实验结果表明,该方法具有良好的预测性能.     

正义——社会主义市场经济的价值原则

在发展我国社会主义市场经济的进程中,出现精神领域与道德层面的问题所折射出来的是社会主义市场经济的正义发展和完善的问题。经济与正义是关联的,经济决定正义,同时经济发展又离不开正义价值的支撑。社会主义市场经济条件下进行道德建设之所以必须以正义为重心,根本原因就在于正义这一道德原则适应了社会主义市场经济的要求,并与社会主义市场的融合内在地引领其发展。     

论市场经济与市民社会的关系

伴随着我国以市场为取向的经济体制改革和社会主义市场经济的发展,市场经济与市民社会的关系问题成为理论界和政策界关注的焦点。大多数人认为市场经济的建立和发展必然带来市民社会的形成。但笔者认为市场经济的发展不会必然带来完善的市民社会。     

论诚信是现代市场经济的基石

诚信是法律和道德的有机结合体 ,是整个社会赖以生存和发展的基础。建立和健全全社会诚信制度 ,是整顿和规范市场经济秩序的重要内容 ,是进一步完善和发展社会主义市场经济的必要保证 ,是现代市场经济稳健运行的基石。信用缺失是当前一个十分突出的问题 ,严重影响市场经济的健康发展。认真思索这个问题在当前有十分重要的现实意义     

构建社会主义市场经济条件下的新型道德研究

随着我国社会主义市场经济体制的逐步建立,人们的社会生活发生了剧烈的变化,原有的伦理道德观念和价值标准受到巨大的冲击。在社会主义市场经济的新条件下,我国的道德建设必须从实际出发,与市场经济原则有效结合,积极构建个体利益和集体利益内在统一的现代道德体系和伦理精神。     

论社会主义市场经济条件下价值取向与价值导向

价值取向与价值导向一直是我们理论研究中的重要课题.在社会主义市场经济条件下,经济多元化、文化多元化的形成和加剧直接带来了社会成员价值取向的多样化.我们要确立以"八荣八耻"为主要内容的社会主义荣辱观在当今多样化的价值取向中的主导地位,促进社会主义和谐社会建设全面发展.     

“廉洁奉公”的价值取向和时代意义

廉洁奉公是中华廉洁文化的现实要求和体现,是社会主义先进文化的重要内容。从其内在语境来看,它具有政治伦理、道德诚信和以人为本的价值取向。在当代中国,廉洁奉公既是社会主义市场经济健康发展的重要精神支撑,又是建设社会主义核心价值体系和实践科学发展观的要求。     

论诚信经营与企业立德

市场经济是以等价交换为特征的经济形态,是一种合同与契约经济,因而,从一定意义上说,社会主义市场经济是一种法制经济,也是一种道德经济。道德是企业的生命力所在。在市场经济中,道德更显示其重要的价值。任何一个企业都应着眼于长期发展,自觉严格地按市场规则办事,并着力在"立德"上下功夫。     

论述高校体育工作如何适应社会主义市场经济

本依据市场经济理论,论述高校体育教学、竞赛工作一定要适应社会主义市场经济的发展,并提出了改进体育竞赛的组织方式。     

市民社会与现代法权秩序的建构

从唯物史观出发,社会主义市民社会的最深刻根源在于当代中国社会主义市场经济的发展。而社会主义市场经济的特征及其体制的最终完善则又有赖于中国市民社会的充分发育。但是,建构中国式的社会主义市民社会决不意味着传统的国家与社会间的对立乃至对抗,而是要实现两者功能的交错与互补,即达到一种在市场经济所阐发的现代法权秩序下的国家与社会间的良性互动关系。     

对建立诚信社会的一点认识

社会信用体系是社会主义市场经济的基础。加快诚信社会的建立是继续推进社会主义市场经济发展的迫切要求 ,也是实践“三个代表”重要思想的一个重要方面。社会诚信体系主要包括 3个方面 :信用信息体系、信用法规体系、教育培养体系。