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。     

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.     

建筑工程事故灰色模型的建立及应用

目的提出使用灰色GM(1,1)模型准确地预测建筑工程事故状况,解决建筑工程事故系统的"小样本,贫信息"的不确定和偶然性问题.方法通过灰色差分方程和灰色微分方程之间的互换实现了利用离散数字序列建立连续动态微分方程的过程,对建筑工程事故进行了预测及精度检验.结果从模型精度检验结果可知,相对误差σ、小误差概率p、均方差比值c均满足合格指标要求,其中p、c达到I级精度.结论通过实例模拟及精度检验,GM(1,1)模型解决了建筑工程事故不确定性问题,并预测可知辽宁省未来几年工程事故数量呈下降趋势,但不明显,需要建立较好的施工现场安全评价体系,减少事故的发生率.     

基于灰色理论的网络安全态势预测方法

为了有效地预测网络安全态势,在态势因子和灰色理论的基础上,提出了将灰色GM(1,1)和GM(1,N)模型相结合来预测网络安全态势的方法。首先筛选态势因子,再利用模型GM(1,1)对态势因子的变化进行预测,得到N个态势因子变化函数,最后利用这些函数和模型GM(1,N)对网络安全态势进行预测。将灰色GM(1,1)模型、神经网络模型和本文方法对网络安全态势进行预测,实验结果表明,本方法能够更准确地预测网络安全态势。     

优化GM(1,1)模型在滑坡形变预测预报中的应用研究

传统的GM(1,1)模型,只适用于等间距监测数据序列的模拟预测,对非等间距监测序列,一般经过等间距处理或经过复杂的变换计算再建立非等间距模型。针对传统GM(1,1)模型的不足,本文探讨了几种合理且实用的改进GM(1,1)预测模型,并对各种优化GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的预测结果进行了系统的对比分析。     

GM优化方法在机械系统寿命预测中的应用

针对机械系统失效单元寿命预测所涉及的时间序列 ,介绍了灰色模型GM(1,1) (GM :GreyModels)方法在预测中的特长及缺陷 .同时为了提高预测精度 ,将灰色模型GM(1,1)法拓广为GM(1,1,ω)预测模型法 .因为新模型中参数ω与预测误差之间存在着明显的非线性特性 ,而且ω数值离散化 ,所以采用优化逼近方法优化ω 值 ,最优GM(1,1,ω )预测精度高于GM(1,1) ,工程实例也证实了此方法的效果是显著的 .     

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。     

优化灰色GM(1,1)模型在黄河下游灾变预测中的应用

针对灰色GM(1,1)模型精度不稳定的问题,对GM(1,1)模型的建模机理进行探讨,根据指数函数和线性函数的特性,利用分析技巧,提出了2类优化模型,并将此优化模型应用于黄河下游堤防工程坍塌险情灾变预测中.结果表明,2类优化模型均比原始GM(1,1)模型有较高的模拟和预测精度,为灾变预测提供了新思路.     

Verhulst模型在深基坑坑周土体水平位移预测中的应用

以郑州市郑东新区邮政大楼地下室深基坑工程为例,建立Verhulst模型,借助MATLAB软件的数值计算、绘图功能,对深基坑坑周土体水平位移量进行预测,并将该预测结果与GM(1,1)模型预测结果及实测数据进行对比分析.结果表明,Verhulst模型预测精度达到了一级,优于传统的GM(1,1)模型,对于预测类似基坑工程水平位移量有借鉴作用.     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在中长期城市需水量预测中的应用研究

研究了基于灰色系统理论的中长期城市需水量预测方法.针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型,并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测.结果表明:模型精度较高,预测误差较小.     

工程量清单计价下招标控制价的预测研究

在刚刚颁布的《建设工程工程量清单计价规范》（GB 50500—2008）中,提出了招标控制价的概念.招标控制价是事先设置的工程报价最高限价,招标人只有将招标控制价编制的高低合适才能体现优秀企业的竞争力,提高招标效率并降低工程造价,因此招标人如何在工程量清单计价模式下准确、快速地预测招标控制价对招标工作有重要的意义.根据灰色系统理论,深入考虑了招标控制价各主要变量之间的相互影响,建立了灰色预测模型对招标控制价进行预测,并对模型的构造、计算、误差精度进行了详细说明,最后通过工程实例进行了验证.     

基于PCA - GRNN模型的新能源汽车月度销售量预测研究

为预测新能源汽车的月度销售量,提出了一种基于主成分分析(PCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的预测模型——PCA - GRNN模型.首先,选取动力电池月份装车量、充电基础设施、电池级碳酸锂平均价格、交通和通信类居民消费价格指数、全国城镇调查失业率、汽车制造业工业生产者出厂价格指数等6个指标作为新能源汽车月度销售量的影响因子; 其次,利用主成分分析方法得到可代表6个影响因子的2个主成分,并利用Matlab神经网络工具箱的GRNN神经网络函数构建了广义回归神经网络模型; 最后,将2020—2022年间27个月度的统计数据分别输入到PCA - GRNN、PCA - BP和PCA - Elman模型中进行预测.结果显示, PCA - GRNN模型预测的新能源汽车月度销售量的平均相对误差(4.00%)低于PCA - BP模型和PCA - Elman模型预测的平均相对误差(分别为4.77%和4.29%),因此PCA - GRNN模型在预测新能源汽车销售量方面具有一定的实用性.     

蒙特卡罗技术在建设工程项目决策中的应用

本文介绍了一种确定预测价格概率分布的技术--蒙特卡罗技术,业主和专业咨询人员在项目初期可以用它来预测工程项目造价,并由此确定项目的可行性。     

银行信贷与房价波动的关系及风险控制

选取全国房屋销售价格指数和居民中长期消费贷款2007年1月至2010年6月的月度统计数据,运用协整和Granger因果检验法分析了二者之间的关系,并建立了误差修正模型,结果显示在所考虑的数据区间内相关贷款和房价之间存在协整关系,且为双向因果关系。最后提出了对银行信贷风险控制的相关建议。     

格兰杰因果关系检验模型分析与应用

目的 分析格兰杰因果关系检验模型,应用格兰杰因果检验模型检验房地产市场中的地价与房价之间的因果关系.方法 修正了沈阳市地价与房价的环比价格指数,对沈阳市地价与房价之间的关系进行平稳性检验,协整检验和格兰杰因果检验.结果 沈阳市房价是地价的格兰杰原因,房价的上涨会带动地价的上涨;而地价不是房价的格兰杰原因,但地价作为房价的重要组成部分,对房价有一定的影响作用.土地只是构成房地产的一个生产要素,其需求的变化是受房屋市场需求变化影响的,房屋市场供不应求,价格上涨,才使开发商对土地的需求增加,造成地价上涨.结论 土地招标、拍卖和挂牌政策的实施不是造成房价上涨的主要原因.     

股指上涨期阶段高位风险区域的价量弹性预测

基于供求关系研究了股票上涨阶段的价量关系,提出了股指上涨期阶段高位风险区域的价量弹性预测方法．将市场参与者假定为庄家和散户,从供求关系出发分析了上涨期股价和成交量变化间的内在机理,得出良性上涨阶段,二者之间有窄幅波动的相关系数,而在高位风险区域,会出现剧烈波动的相关系数．进而借助经济学上弹性的概念建立价量弹性系数指标,以该指标为变量建立上涨期的预测模型．由于在高位风险区域成交量和股价变动之间相关系数的剧烈波动,必然会导致该区域预测结果与实际结果的异常差异,因而可根据此差异确定风险区域．最后利用上海证券综合指数对预测方法进行实证研究．     

利用灰色系统算法对项目投标报价材料价格预测

工程建设项目投标报价中,材料费占投标价的比例较大且受市场波动的影响,利用灰色系统算法提出预测材料价格变化区间的方法,预测材料将来的预期价格,可为投标人提供决策的参考信息,较合理地规避风险.     

基于VAR模型的沪深股市的实证分析

利用向量自回归(VAR)模型、Johansen多元协整检验、向量误差修正(VEC)模型以及方差分解等技术对上海证券市场指数,深圳证券市场成分指数两者问关系进行了实证研究。研究结果表明:两者间存在长期协整关系,短期内的指数偏离可以通过自身约束机制予以纠正,两者间具有相互影响,相互引导的关系。上海证券市场具备了良好的价格发现功能,居于长期价格发现的主导地位。     

百万千瓦等级燃煤机组二次再热与一次再热技术选型经济性对比分析

在百万千瓦等级燃煤机组技术选型中,采用二次再热技术方案比一次再热技术方案更能有效降低发电煤耗,但同时也需要承担更大投资,二者的经济性对比取决于投资项目选址区域煤价。通过分析一、二次再热机型的主流技术方案,发现二次再热技术方案比一次再热技术方案标准煤耗降低约6.5 kg/MWh,厂用电率降低约0.1%,投资增加约47 190万元。采用增量内部收益法,以税前项目投资内部收益率8%为基准点,测算选择二次再热机组所要求的标准煤价平衡点约为911元/t。     

Calculation of slope-cover height under price fluctuation in open-pit mines

Leaving ditches between adjacent mining areas can effectively reduce re-stripping in the latter mining area and simultaneously lead to an increment in internal dumping costs in the former mining area. This paper establishes calculation models for these two marginal costs. The optimizing model for slope cover height can be determined by including marginal cost models in the objective function. The paper has two main contributions: (a) it fully considers redistribution of dumping space in the model; (b) it introduces price fluctuations and cash discounts in the model. We use the typical open-pit mine as an example to test and prove the model. We conclude that a completely covered slope is reasonable in Haerwusu open pit mine; in addition to an increasing price index, the slope cover height can be reduced; and that price changes are one of the most important influencing factors of slope cover height optimization in an open-pit mine.