基于残差灰色马尔科夫模型的危险天气影响范围预测

在通航飞行过程中可能遇到的情况里,最为普遍可能遭遇的就是降雨天气,降雨导致的危险天气对于飞行安全也是一个需要重视的隐患.为了保障通用航空器顺利安全地抵达目的地,对于危险天气的预测也是需要重视的环节.文章通过对一小时内降雨范围的边界最大最小值处理,借助残差灰色马尔科夫预测模型,通过少量数据,对危险天气范围进行预测.     

残差灰色模型在网络流量预测中的应用

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划,流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色预测模型作为灰色系统理论的重要内容之一,被广泛的应用．于各种领域。该文提出一种的对不全为正数的残差序列的处理方法,并应用此另法进行建模对实际网络流量进行预测,结果表明了该方法是有效可行的。     

基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测

针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。     

基于马尔科夫残差修正的瓦斯浓度预测

针对采用灰色神经网络预测瓦斯浓度时部分预测值精度不高的问题,提出用马尔科夫模型对三阶灰色神经网络模型预测结果进行修正的方法;介绍了灰色神经网络模型的建立和马尔科夫修正残差方法,并采用该方法对某煤矿不同时间、不同地点的瓦斯浓度进行分析预测。实际应用结果表明,经马尔科夫残差修正后的瓦斯浓度预测值与实测值的最大相对误差从14%减小到6%,修正后的瓦斯浓度变化曲线更接近实际瓦斯浓度变化趋势。     

基于残差改进的灰色模型网络流量预测

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要的作用的重要参数.在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能.灰色模型在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色理论的发展及其广泛应用,越来越多的改进方法已经被提出.在对原有的模型进行研究的基础上提出进一步改进模型来对网络流量进行预测.     

基于灰色马尔科夫模型的传染病预测

对于传染病有效的预防和控制,一直以来就是卫生管理的重点。针对于传染性疾病发病不确定的特点,本文有效的将灰色模型和马尔科夫链融合在一起,根据GM(1,1)预测结果,利用马尔科夫链构建偏差的状态转移矩阵,对原来的灰色模型进行修正,有效的克服了数据波动大对于预测精度的不良影响,具有较好的预测效果。     

一种基于灰色残差模型的建筑物沉降预测

建筑物沉降预测成为工程建设中亟待解决的一大技术难题。应用灰色残差GM(1,1)模型对建筑物沉降进行模拟和预测,解决了传统GM(1,1)模型预测精度不高的问题。结果表明,灰色残差GM(1,1)模型误差较小,可以较好地预测建筑物沉降变形。     

基于灰色马尔科夫模型的青岛市粮食产量预测

由于粮食产量系统是一个复杂的巨系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,传统的单一预测方法很难对其发展动态作出准确的中长期预测,预测精度较低。为解决上述问题,尝试将灰色GM(1,1)模型与马尔科夫模型结合起来,对青岛市粮食产量进行预测,首先建立青岛市粮食产量GM(1,1)模型,然后用马尔科夫模型对预测值进行修正,预测结果表明灰色马尔科夫模型比单一的灰色预测模型精度提高,平均相对误差比灰色预测模型减少了8.58%,经检验模型精度等级为优。研究表明:灰色马尔科夫模型能发挥灰色系统对长期趋势预测精确的优势,又能发挥马尔科夫预测模型对波动性数据准确预测的优势,对于波动性较大的时间序列的中长期预测,具有较强的优势,预测精度较高。     

基于修正灰色马尔科夫模型的煤自燃预测

煤自燃系统是一个复杂的巨系统,具有规律性、非线性和随机波动性特点,因此在煤自燃预警系统中利用单一的灰色预测方法很难对其动态发展趋势做出准确的预测.针对上述问题,提出一种将灰色模型和马尔科夫模型相结合对煤自燃进行预测的方法.首先建立煤自燃的GM(1,1)模型,其次以GM(1,1)模型预测值为基础进行马尔科夫预测,然后用平均残差修正预测值.仿真结果表明,灰色马尔科夫模型比灰色模型预测精度明显提高,平均误差减少2.24％,为煤层优化检测提供了依据.     

基于灰色模型和自适应过滤的网络流量预测

提出一种新的网络流量预测方法。该方法根据网络流量历史值用灰色模型GM（1,1）进行预测,并用自适应过滤法对GM（1,1）预测时产生的残差进行修正,从而达到较高的预测精度。该方法综合了GM（1,1）预测所需原始数据少、方法简单等特点,具有较高的应用价值。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于灰色Markov模型动态关联规则的元规则挖掘

介绍了增加了支持度向量和置信度向量两种规则评价指标的动态关联规则,给出了一种基于灰色Markov模型的预测和分析动态关联规则的元规则的方法。此方法在建立灰色模型的基础上应用Markov链理论,实验证明利用此方法挖掘的元规则要优于灰色模型等其他方法。     

基于改进灰色模型预测民航事故征候数

为了减小民航事故发生率,对民航事故征候数进行预测分析,探究事故征候的特征及其分布规律.以中国民航2000-2015年的事故征候数为基础数据,建立了预测中国民航事故征候数的改进灰色加权马尔科夫模型结合更新数据序列的方法,预测了 2016-2018年的民航事故征候数,预测平均精度达到90.19％,验证了模型的适用性和精确性...     

基于模型残差基准的模型预测控制性能监控

针对控制系统性能评估中的模型失配问题,提出了一种新的闭环模型评估方法.该方法首先分析了控制系统中扰动是具有反馈不变性的,其次推导了可以用常规闭环回路数据估计扰动序列,并利用扰动序列的反馈不变性原则定义了模型质量指标,建立该指标的时间序列模型对其进行预测,对预测残差进行统计过程控制,实现了对控制系统性能的实时评价.当检测出控制系统性能出现下降时,通过基于距离的判别分析方法快速定位性能下降源.最后通过Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了所提方法的有效性.     

基于新维无偏灰色Markov模型单位GDP能耗预测研究

能源消耗问题是全球关注的焦点,单位GDP能耗是反映能源消耗水平的重要指标,对其进行科学、准确的预测有着重大意义。由于GM(1,1)模型和Markov模型用于时间序列预测时优势互补,本文首先建立了无偏灰色Markov预测模型,然后进一步利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色Markov预测模型。以1991年至2011年广东省单位GDP能耗实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2012年至2014年单位GDP能耗。结果表明:新维无偏灰色Markov模型的预测误差小,精度高,适合中长期预测。     

灰色预测方法在铁路春运客流预测中的应用

文章通过对车站客流数据的分析，认为火车站作为一个系统，是本征性灰色的，故选择使用灰色预测方法，对春运客流量做出预测，并根据实际预测结果对基本模型进行了优化：选择优化参数a,采用残差预测模型，新陈代谢模型等方法，解决了预测精度和可信度的问题。实际数据表明，预测结果是可信的。     

基于灰色模型的高炉炉温预测

以高炉炉温预测应用性为基本出发点,以灰色理论为基础,当实际系统的历史数据序列呈现增长过快或下降过快时,就不能盲目使用GM（1,1）模型,否则,预测效果会不令人满意。只有当满足建模的一定条件时,误差才能够被接受。对数据进行开方处理后能使平均相对误差在10%左右,效果不错。