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 .     

GM(1,1)模型的改进及其在变形预测中的应用

为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型。具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度; 接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值; 然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度; 最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型。以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比。精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好。     

GM(1,1)模型预测公式的缺陷及改进

分析了GM(1．1)模型的构造原理．指出GM(1，1)预测公式系数的选取存在缺陷。基于残差和为零准则，就预测公式系数的选取问题提出新的计算方法。进而按理想状态时的绝对误差对新方法做了进一步拓展，并给出计算方法。计算实例表明，新方法具有满意的拟合效果，从而为提高建模精度提供了一个新途径。     

酸雨环境下混凝土性能劣化灰色预测

为研究受酸雨侵蚀混凝土性能劣化规律,通过实验室加速腐蚀方法测试了混凝土试件在模拟酸雨环境下不同龄期的各项性能指标,通过相关度分析选取吸水率、酸性化深度分别建立单点模型GM(1,1)和多变量灰色模型MGM(1,2),并分别对其发展规律进行了预测。结果表明:相对于GM(1,1)模型,MGM(1,2)模型对已知信息的拟合精度更高,其预测误差也比GM(1,1)模型要小,这表明了MGM(1,2)模型在酸雨侵蚀混凝土性能劣化规律预测方面具有较好的效果。     

GM(1,1)残差模型在民航客运量预测中的应用

利用GM（1，1）模型对民航客运量进行模拟预测，用GM（1，1）残差模型对其进行修正，得出精度很高的预测公式，并用模型的后验差检验所建预测模型，证明预测公式精度较高，以期在今后的实际预测中取得很好效果。     

生物降解复合材料降解性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对生物降解复合材料的降解性能进行预测的基本方法,利用实测的降解率序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测复合材料降解率,并对各模型的预测结果进行比较.结果表明,将残差GM(1,1)模型和等维新息CM(1,1)模型结合使用可使预测效果更好.     

改进GM（1，1）残差修正模型在光伏发电量短期预测中的应用

采用改进的GM（1,1）残差修正模型建立光伏发电量预测模型,从理论发电量和实际发电量两方面对5．6kW太阳能光伏发电系统的发电量进行预测．通过对比GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型的预测结果,证明采用改进的GM（1,1）残差修正模型预测短期太阳能光伏发电量能够取得更好的预测效果．     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

利用MATLAB7.0软件对原始数据进行等间距处理后,用一次累加数列与原始数列构建微分模型,通过不断去掉旧数据加入新数据,以工程数学为基础,运用灰色理论构建新陈代谢GM(1,1)模型。并以工程实例进行模拟和预测效果检验,将普通GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型预测效果进行比较,计算和对比结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于其它模型,预测效果大大提高。     

基于区域农业旱灾损失预测的混频 GM(1,N)模型研究

区域农业旱灾损失最直观的表现就是粮食产量的损失。针对区域农业旱灾损失系统中高频气象要素与低频社会经济要素共存的特征,提出了灰色混频GM(1,N)模型——MFGM(1,N)模型。该模型以傅里叶级数形式的权重函数来集结高频数据信息,以粮食作物的水分敏感指数与温度敏感指数作为初始权重,并采用模拟退火算法对参数进行优选后,得到模型的权重函数值,从而实现混频数据的直接建模。以安阳市农业旱灾为例,应用MFGM(1,N)模型对旱灾导致的粮食产量损失进行预测,并与经典GM(1,N)模型的预测结果进行对比。结果表明,所提出的MFGM(1,N)模型对粮食产量损失的模拟和预测误差较小,其精度高于经典GM(1,N)模型,验证了模型的合理性和有效性。     

岩土力学中渗透系数的灰色数学模型

为确定岩土力学中的渗透系数,需考虑渗透系数与体积含水量之间的关系.由此提出的带有残差修正的GM(1,1)模型,既具有GM(1,1)模型的优点,又能反映系统可能存在的残差信息,所预测的数据具有一定的可信度,能较好地解决岩土力学中渗透系数与体积含水量之间的模拟关系.     

桑丝绸老化力学性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对桑丝绸老化力学性能进行预测的基本方法,利用实测的老化后织物的断裂强力序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测织物的断裂强力,并对各模型的预测结果进行比较分析.结果表明:将GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型结合使用可以使预测效果更好.     

基于GM(1,1)修正模型预测离退休人口

离退休人口与社会经济发展息息相关,正确地预测离退休人口对相关政策的制定具有指导作用.基于灰色理论GM(1,1)模型,利用最小二乘法确定模型中的残差,通过对残差进行修正,构建GM(1,1)修正模型.以我国2010—2014年的离退休人口数据为基础,运用修正模型进行预测.研究发现GM(1,1)修正模型预测精度高,具有实际应用价值.     

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。     

多变量残差修正的灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

多变量灰色MGM(1,n)模型对建筑物的沉降监测将会产生更好的预测结果,但是灰色MGM(1,n)预测模型存在着自身的缺陷,具有系统的误差。基于此,通过对传统MGM(1,n)模型的残差序列进行修正,建立优化的灰色EMGM(1,n)模型。最后,以某建筑物的沉降实测数据为基础,建立灰色GM(1,1)、MGM(1,n)和EMGM(1,n)模型的预测结果并进行比较,结果表明:灰色EMGM(1,n)模型的预测精度优于灰色GM(1,1)和MGM(1,n)模型,新模型使预测结果更加准确、可靠。     

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．     

四川省国内旅游客源市场的灰色预测模型探讨

以四川省国内旅游客源市场2001～2006年统计资料为原始数据建立GM(1,1)模型;对该模型进行了有效性检验和残差修正,建立了四川省国内旅游客源市场的伽(1,1)残差模型;最后,运用GM(1,1)残差模型对2007年四川省国内旅游客源市场规模进行了预测.     

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．     

建筑物沉降的灰色系统预测

在建筑物沉降过程中,各监测点相互影响、相互制约,应用灰色系统理论建立了建筑物沉降变形的系统预测GM(1,N)模型.通过工程实例,证明GM(1,N)模型与GM(1,1)模型相比有较好的拟合精度和预测可靠度,对沉降预测有很大参考价值.