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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. 相似文献
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改进的GM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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随着农业发展进程的加快,生物质材料产生量呈现逐年上升趋势。为了能够科学有效的实现资源二次利用,本文以哈尔滨市为例,基于2016-2020年三大农作物播种面积数据对生物质材料产生量进行估算,通过GM(1,1)模型对2021-2025年的生物质材料产生量进行短期预测,采用灰色建模软件V6.0进行统计分析,得出2021年的生物质材料产生量预测值为333.881 0万t,是2016年的1.32倍,2021年的播种面积为3 055.96万亩,经公式换算后得出实际生物质材料产生量为345.384 3万t,平均相对误差为3.0%。结果表明,采用GM(1,1)预测模型能够很精确的预测哈尔滨市中短期内的生物质材料产生量。该预测方法既可以为秸秆能源化提供思路,也同样适用于以秸秆为主要生物质材料的城市的产生量预测。 相似文献
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《内燃机与动力装置》2016,(3):34-36
利用灰色系统GM(1,1)预测模型对柴油机润滑油中的金属元素进行趋势预测,首先利用元素历史数据建立动态微分方程,然后基于该微分方程预测元素的变化趋势,为润滑油性能分析和故障定位提供参考。通过对某型柴油机润滑油的监测实例,结果表明该预测方法具有数据量小、计算简单、预测准确的特点。 相似文献
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基于改进GM(1,1)模型的电力市场期货价格的预测 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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大坝位移的准确预测对大坝安全监控具有重要意义。针对传统的GM(1,1)模型在大坝位移监控中存在预测误差较大的问题,利用粒子群优化算法(PSO)对背景值权重参数寻优重构,借助马尔科夫链(MC)实现残差优化,建立了大坝位移的PSO_GM_MC监控模型。实例分析表明,PSO_GM_MC监控模型与传统灰色模型GM(1,1)相比,在大坝位移预测精度上有较大提高,可用于大坝位移的安全监控。 相似文献
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有效预测土石坝施工期的位移对大坝安全运行具有重要意义。针对基于智能学习的大坝位移预测模型存在的不足,提出了一种基于改进果蝇算法(IFOA)与灰色神经网络(GNN)相结合的土石坝位移预测模型,即通过改进的果蝇算法迭代调整灰色神经网络的权值和阈值,得到全局最佳的初始化参数,将其结果输入灰色神经网络,并将其应用于某土石坝施工期位移预测。结果表明,该预测模型预测精度高、预测结果稳定,且精度及稳定性均优于灰色神经网络模型(GNN)和果蝇算法与灰色神经网络(FOA-GNN)预测模型。 相似文献
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短期电力负荷预测的GM(1,1)模型群方法及应用 总被引:5,自引:2,他引:5
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。 相似文献