灰色预测法在机械测试中的应用

通过运用灰色系统理论建立关于轴承磨损量的灰色预测模型,计算结果表明,预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而且可进一步预测设备运行状态趋势。灰色系统理论,其理论的简洁和思想方法的新颖特点表明,它将成为机械设备故障诊断的有力工具。灰色预测法的引进,丰富了设备状态监测与故障诊断技术学科的基础理论,推动了该学科向更高水平发展,预示了该学科具有更广阔的应用前景。     

基于改进的灰色理论预测铅锌烧结过程综合透气性

针对铅锌烧结过程中影响烧结综合透气性的因素具有不确定性以及目前已知的预测模型存在建模过程复杂的特点,利用改进的灰色理论来建立其预测模型.首先,考虑到灰色理论能在一定程度上降低不确定性带来的影响以及建模过程简单,建立了基于灰色理论的综合透气性预测模型.接着,针对建模数据序列的单调性改变后传统灰色理论不能及时跟踪数据序列变化的情况,根据建模数据序列单调性改变后的数据个数以及结合具体的单调性改变情况,提出了相应的修正公式,对传统灰色理论的预测结果进行适当的修正.实验结果表明,所提出的改进灰色理论比传统的灰色理论能在一定程度上提高预测精度.     

灰色序列模型在物流园区货运量预测中的应用

运用灰色系统理论建立了货运量的灰色预测模型-GM（1,1）模型,并通过实例对货运量进行了预测,结果表明,该方法具有所需原始数据少、预测精度高等优点．     

灰色马尔可夫链在道路交通事故预测中的应用

将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立道路交通事故灰色马尔可夫链预测模型研究证明．这种模型的预测精度高于GM（1,1）模型,可用于道路交通事故预测。     

基于灰色BP神经网络的汽车物流需求量预测模型

本文利用BP神经网络理论和灰色预测法,针对汽车物流行业特点,建立了灰色BP神经网络预测模型,并对某汽车企业某车型整车物流量进行了预测。结果表明:所设计的模型在汽车物流需求量预测应用中能达到良好的拟合精度及预测精度。     

汽车销售分析与预测系统研究

销售预测是企业供应链管理的关键环节,通过预测企业可以制定科学的采购、生产、库存、销售等计划,所以销售预测对企业经营决策具有重大的研究意义。在数据仓库的基础上,采用灰色系统理论进行预测,并验证灰色GM(1,1)预测模型的可行性。     

灰色模型在城市环境噪声预测中的应用

根据灰色系统理论,对太原环境声序列分析表明,该序列是一非单调摆动序列或有饱和的S形序列,建立了相应的Verbulst灰色预测模型,结果表明该模型预测精度较高,最大残差小于0．54％。     

基于灰色马尔可夫模型的煤层气抽采量预测

煤层气抽采量的准确预测,对煤层气开发利用工作的科学决策和发展规划具有重要意义。通过灰色系统理论与马尔可夫理论的结合,建立灰色马尔可夫模型对煤层气抽采量进行预测分析。首先建立煤层气抽采量的GM(1,1)预测模型,确定其变动趋势和初始预测值,然后应用马尔可夫理论对初始预测结果进行修正,最后通过实例计算验证了灰色马尔可夫模型的适用性。结果表明,灰色马尔可夫模型的预测精度明显高于传统GM(1,1),更适用于随机波动性较大的序列预测问题,因此将灰色马尔可夫模型用于煤层气抽采量预测是合理和可行的。     

灰色理论在负荷预测中的应用

电力系统的负荷预测是电力规划、生产和运行等工作的重要基础,准确的负荷预测有利于提高电网运行的安全稳定性,增强供电可靠性,从而提高电力系统的经济效益和社会效益.首先分析预测模型的要求及对各种预测方法的简单介绍,以一个已开发的《基于灰色理论的电力负荷预测系统》为例简单探讨灰色理论在负荷预测中的实际应用.     

基于人体舒适度指数的居民用电分析及用电负荷预测研究

针对气象状况、季节等因素对居民用电负荷有不同影响,为深入分析不同因素与居民用电的相关性,提出人体气象舒适度指数,建立适用于用电负荷的人体气象舒适度指数模型。采用灰色关联度方法分析各气象因子以及人体舒适度指数与居民用电的相关性。基于郑州气象大数据和居民用户用电数据,得到人体气象舒适度指数相比于其他单个气象因子具有更强的关联性。基于灰度预测模型和RBF神经网络,结合人体舒适度指数对用电的影响,提出灰色RBF神经网络预测算法。用郑州某小区近年的负荷数据作为预测样本数据,分别采用灰色预测模型、RBF神经网络预测模型以及灰色RBF神经网络预测模型对用户负荷进行预测分析。测试结果表明：灰色RBF神经网络模型预测精度最高,可为后续居民用电负荷的精确预测奠定理论基础。     

灰色理论在车祸预测中的应用

目的：探讨应用灰色模型预测车祸未来发展趋势。方法：采用灰色理论对我国1993-1997年发生的车祸死亡率进行数据统计,建立预测模型。结果：建立了车祸死亡率的预测模型X^⌒（1）（t)=-181.8915007 187.2515007e^0.029465669(t-1）,1998-2000年预测的车祸死亡率分别为6.30,6.49,6.68。结论：通过精度检验和实际发生率比较,此灰色模型对车祸死亡率的预测结果真实可信。     

一种风速预测方法的探讨

风速预测对提高电网的稳定性及降低运行成本具有重要意义,但风速具有较大的波动性,导致预测精度不高.针对这种情况,利用灰色系统理论GM(1,1)模型的基本原理,依据某风电场实测数据,建立了风速预测的物理模型,对该风电场的风速进行了提前一小时预测.实验表明,其预测平均绝对百分比误差为13%,这说明基于灰色理论的风速预测模型是有效的。     

灰色系统理论在城市区域噪声研究中的应用

本文以广州市为例，动用灰色关联度分析法，定量分析了影响城市区域噪声各因子的主次顺序；利用灰色系统理论建立了城市区域噪声的ＧＭ（１，１）预测模型，为规划防治城市区域噪声污染提供了一种新的科学研究方法。     

HIOKI3280-10型钳形数字万用表电阻测量系统测量不确定度的评定及动态预测

本文首先阐述了对测量系统进行测量不确定度评定的重要意义，通过对HIOKI3289-10型钳形数字万用表电阻的测量不确定度的评定和动态分析，提出并利用了灰色理论的GM(1，1)模型对该测量系统进行动态预测，建立了该测量系统测量不确定度的动态预测模型，并对该预测模型的预测准确度进行了检验，检验结果表明该预测模型能比较准确地预测该测量系统的测量不确定度的变化趋势，为了持续保证测量结果的质量，本文最后给出了几点结论和建议。     

车用电子设备电子器件寿命组合预测

为了得到更合理、准确的车用电子设备电子器件寿命预测结果,基于车用电子设备电子器件寿命数据,结合现代新的预测理论技术,提出一种指数回归-灰色理论相结合的组合预测模型．实际应用情况表明,指数回归-灰色理论相结合的组合预测模型在2个预测步长内,组合预测的相对误差在1．0%内,比单个预测的精度要高得多．     

河流中长期水质预测建模与应用

本文论述了如何对河流中长期水质预测进行建模、计算和分析。而且论述了如何采用灰色系统模型和马尔可夫链模型对河流中长期水质进行数学建模和计算。最后,通过对长江宜宾段未来十年水质情况进行预测分析,得出灰色系统模型相比马尔科夫链预测模型在河流中长期水质现状预测中更适用的结论。     

疲劳裂纹扩展预测模型及其应用

在分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机裂纹扩展预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中"累加生成"的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.工程实例表明,文章所提出的裂纹扩展预测模型较传统的GM(1,1)模型、等维GM(1,1)模型精度都有所提高,为预测疲劳裂纹扩展提供了一种新的方法.     

滑动轴承摩擦故障趋势预测的系统自记忆模型

针对滑动轴承时间序列非线性引起的接触摩擦故障趋势难预测的问题,提出一种基于系统自记忆预测模型的滑动轴承接触摩擦故障趋势预测方法。该方法首先根据信号激励源不同的特点,将采集信号分离为冲击声和随机声,然后采用函数拟合、求导和灰色理论分别反演出冲击声和随机声的系统微分方程,并运用双向差分求取不同微分方程对轴承接触摩擦故障信号系统动力核的影响系数。通过引入自记忆函数,将滑动轴承摩擦故障系统动力核反演成一个微分-差分方程,由此得到滑动轴承的自记忆预测模型。应用到静载荷和动载荷的滑动轴承接触摩擦故障实例中,验证了所提方法的有效性,为滑动轴承磨损退化趋势预测提供了一种新的途径。     

灰色理论和时间序列在地表沉降预测中的应用

为提高数学预测模型在地表沉降监测中预测的准确性,采用灰色系统预测模型和时间序列模型的处理方法,对两种模型在预测地表沉降中的有效度和精确度进行比较,为提高数学模型预测的精确度有着积极的意义。     

灰色理论在建筑资源需求预测中的应用

本文利用灰色系统的预测方法，针对某地区对某种建筑资源的需求量建立了灰色预测模型，在此基础上进行了实际预测，获得的结果是令人满意的。