改进的GM(1,1)模型在大坝监测数据预测中的应用

针对传统的GM(1,1)模型存在数据序列的初始值过旧和光滑度较差等缺陷,采用初始值选择和三点平滑法对传统的GM(1,1)模型进行改进,以南方某拱坝#7坝段某测点径向位移样本为例,分别采用两种模型预测其未来值,并与实际值进行比较.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测精度较高,更接近于真实值.     

改进的非等间距GM(1,1)模型在大坝沉降分析中的应用

由于影响大坝监测数据因素多,且数据存在非等间距离散的情况,利用传统非等间距GM(1,1)模型的建模原理,分析了数据拟合与预测精度低的原因,提出了优化背景值的改进非等间距GM(1,1)模型,根据两种模型对施工期堆石坝心墙的沉降观测数据进行拟合和预测。实例表明,改进模型精度较高,更接近观测值,可应用于工程实际中。     

系统优化的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)模型的缺陷,以陈村大坝为例,根据最小二乘原理提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值,改进了原GM(1,1)模型的背景值及灰度值,并与传统GM(1,1)模型做了比较.数值仿真结果表明,新模型精度较高,预测效...     

基于改进灰色模型的江苏省发电量预测研究

针对传统灰色预测GM(1,1)模型在实际应用中存在预测精度不高或精度通不过检验的问题,基于2000～2009年江苏省发电量数据,采用改进的灰色预测GM(1,1)模型预测了江苏省2000～2009年发电量,并与传统灰色预测GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,改进的灰色预测GM(1,1)模型显著提高了原始数据序列的光滑度,预测误差远低于传统灰色预测GM(1,1)模型,进而预测了江苏省2015、2020年的发电量,对江苏省制定电力发展规划具有重要的参考意义。     

基于改进的GM(1,1)模型的南京市用水量预测

运用传统的和改进光滑度后的GM(1,1)模型分别对南京市年用水量进行建模预测.改进的GM(1,1)模型先对原始数据进行线性变换,再对变换后的数据应用GM(1,1)模型进行预测,有效提高了模型的拟合精度和预测精度.1998～2006年南京市用水量的建模结果分析表明,改进后的GM(1,1)模型预测用水量时拟合效果更好;2007～2009年用水量资料验证亦表明改进后的模型预测精度更高.     

基于改进GM(1,1)模型的电力市场期货价格的预测

建立和实现了基于灰色理论的电力市场期货价格的改进GM(1,1)预测模型。从改进θ参数、修正初始条件、等维新息处理等三个方面对原始GM(1,1)模型进行了改进,并利用真实期货价格检验改进GM(1,1)模型的拟合效果。结果表明,改进GM(1,1)模型的预测效果明显好于原始模型,具有较高的预测精度。     

基于改进背景值构造方法的GM(1,1)能源消费预测模型

针对传统GM(1,1)模型预测能源消费时存在的问题,改进了传统GM(1,1)模型中背景值的构造方法,提出用Newton差分插值和高阶Newton-Cotes公式构造背景值,并以四川省为例进行能源消费预测.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测误差较小,精度较传统GM(1,1)模型有所提高,可用于四川省未来能源消费量的预测.     

改进的GM(1,1)模型在西安市用水量预测中的应用

针对近年来西安市用水量变化的特点,采用改进的GM(1,1)模型用于用水量预测,并与传统的GM(1,1)预测模型进行了比较.结果表明,改进的GM(1,1)模型可取得较好的预测结果.     

基于改进灰色系统模型的风电功率预测研究

文章提出了基于灰色模型的超短期风电功率预测方法。灰色预测模型需要的运算数据较少,计算时间短,适于风电系统在线预测。首先,对GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和DGM模型预测步骤及理论公式进行阐述,并分析了相互关系及适用范围;其次,在运用改进模型进行功率预测时提出滚动预测机制,进行等维数据更新;最后,针对模型优化问题,讨论所取不同原始数据点数对预测精度的影响,并且研究了不同初始条件和不同背景值对预测误差的影响。以某风电场实际风机运行数据为研究对象,进行了风电功率预测,结果表明,模型所选数据点数和背景值提高了预测精度,改善了预测性能。     

改进的GM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用

针对GM(1,1)模型对原有数据信息利用不充分、模拟序列首项固定不符合最小二乘法要求两个问题,以原始序列与模拟序列差值平方和最小为条件,利用最小二乘法确定了GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数,构建了改进的GM(1,1)模型,并应用于宁波市用水量预测中.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测精度大幅提高,具有较好的可行性和实用性,可用于预测城市未来用水量.     

改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型

针对传统GM(1,1)监控模型在拟合和预测大坝位移方面的不足,通过采用积分方式重构背景值、引进最佳赋权矩阵体现原始数据的时间影响效应、优化残差等途径,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型。结合工程实例,对比分析表明改进的GM(1,1)监控模型相比于传统GM(1,1)监控模型在对大坝位移原始监测资料分析的基础上,预测精度有较大提高,可作为一种新的预测手段应用于大坝位移预测中。     

基于权重系数的变电工程造价敏感性分析

为提高电力工程造价准确度,降低新建输变电工程的结余率,针对变电工程造价的敏感性问题,考虑变电工程中各个分项费用的实际变化率,提出了一种基于权重系数的敏感性分析方法,并采用一种改进的GM(1,1)模型对变电工程造价中敏感性程度较高的两项进行了仿真分析。仿真结果表明,所提出的敏感性分析方法具有更高的实用价值,且改进的GM(1,1)模型较常规GM(1,1)模型具有更加准确的拟合值,能为相关决策人员提供更加可靠的建议。     

基于鸡群算法参数优化的改进GM(1,1)模型的变压器绝缘水平预测

针对GM(1,1)模型背景值及初始值设置方面存在的缺陷,为减少绝缘事故的发生,提出一种基于鸡群算法参数优化的改进GM(1,1)模型,以南方电网某变电站SSP9-H-120000/220型220kV主变压器为例,选取绝缘电阻和油介质损耗因数两种指标作为反映变压器整体绝缘水平的状态量,采用所提模型对其进行预测。实例应用结果表明,改进模型在提高变压器绝缘水平预测精度方面效果显著,更符合实际工程需要。     

基于GM和BP网络的我国能源消费量组合预测模型

利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)三种模型与BP神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明,组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。     

灰色理论在柴油机油液监测中的应用研究

针对东风11型内燃机车装用的16V280ZJA型柴油机油液监测数据，首先进行了级比平滑检验和级比界区检验，检验其是否满足灰色理论中的非等间隔GM（1，1）模型的应用条件，然后对不同长度的序列、不同级比平滑度的序列以及新旧息更换的序列进行了拟合、预测和分析，计算结果显示了该模型分析和预测柴油机状态的有效性；同时根据不同序列的计算结果和对比分析，提出了应用该模型来模拟、预测监测对象运行状态以及数据采样应注意的一些因素。     

短期电力负荷预测的GM(1,1)模型群方法及应用

针对灰色GM（1，1）模型用于电力短期负荷预测不能有效反映负荷周期性变化及精度不高的问题，提出了GM（1，1）模型群方法。该方法通过分时段（时、天）单独建模，利用一群GM（1，1）模型进行预测，有效提高了预测精度并很好地反映了负荷的周期性变化。该方法克服了使用GM（1，1）模型不能很好体现实际负荷过程的局限，具有较高的实用价值，拓宽了GM（1，1）模型用于电力负荷预测的范围。     

疲劳裂纹预测的灰方法

借助灰色理论，建立了预测疲劳裂纹扩展的灰色模型，并应用此模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展，得到了较高精度的预测结果，为疲劳裂纹预测提供了一种简易而可靠的新途径。     

灰色系统理论在预测单桩承载力中的应用

通过对一定数量的不完全的静载荷试验数据进行累加或累减处理。用特定的函数逼近拟合,建立灰色微分模型(如GM(1,1)模型)。预测桩顶沉降随荷载增加的变化趋势,达到推测预定沉降所对应的荷载值或预定荷载下沉降值的目的。