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GM(1,1)模型在煤炭需求预测中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
以实际数据为基础,建立了我国煤炭需求量的数列预测模型,并研究了GM(1,1)模型在我国煤炭需求预测中的应用。认为该模型可用于对我国煤炭需求总量的预测。进一步分析了根据实际变化不断改进模型的必要性。 相似文献
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在地表沉降监测中,监测点由于下沉导致被地表水淹没,从而无法对该监测点进行沉降观测。为了明确该监测点随着地下采动的地表标高,本文依据灰色GM(0,N)模型,将该监测点与其周围监测点建立多点沉降模型,通过其周围监测点地表标高预计出该监测点的地表标高。 相似文献
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为解决瓦斯涌出量影响因素众多、难以准确预测的问题,本文利用多变量灰色系统易于处理不规则数据,GRNN神经网络模型训练速度快、人为干预因素少等优势,建立起1阶N变量灰色模型与GRNN神经网络嵌入型组合模型GM(1,N)_GRNN。用该模型对某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行了预测,并与GM(1,N)模型、GRNN两种模型单独预测的结果做了对比,发现组合模型预测结果的平均误差仅3.7%,明显优于两种模型单独预测的平均误差。因此,对煤矿安全生产有重要指导意义。 相似文献
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基于GM(1,n)模型的铝需求预测 总被引:1,自引:0,他引:1
科学预测产品需求可以指导产业调整和行业发展。灰色理论能够减少对信息量少的系统进行主观臆断。铝的需求影响因素主要包括经济社会发展、产业结构、资源替代、再生铝利用、政策因素和资源供给等。采用GM(1,n)模型,预计2015年GDP增长率约8%,原铝消费量2 350~2 870万t,相应需要铝土矿约9 000万t。预测值通过精度检验,等级最高。分析表明,预测结果合理。 相似文献
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改进GM(1,1)模型在我国石油消费量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了灰色预测具有要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验的特点,并针对其局限性采取了等维信息递补模型进行了改进,对我国未来石油消费量进行了预测。 相似文献
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文章深入了解了GM(1,1)模型的内容和原理,提出了一种改进该模型的方法,研究灰色状态马尔柯夫模型和对预测值确定的影响,通过选取2003年~2010年我国煤炭生产量来对比传统和改进后GM(1,1)模型的预测误差率和精度。实践证明基于改进灰色数学模型预测出来的煤炭产量十分接近实际产量,误差值远小于采取传统GM(1,1)计算出来的数值,实用价值和参照价值极高。 相似文献
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运用灰色系统理论 ,对煤炭发热量和灰分、水分的量化关系进行了分析探讨。利用加权均值生成数据建立GM (0 ,3)模型 ,并与回归模型作了定量比较 相似文献