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基于灰色理论建立的GM(1,1)灰色预测模型常被用于大坝位移实测资料序列的分析。为提高大坝位移预测精度,在分析传统GM(1,1)预测模型构建原理、步骤的基础上,提出了对原始数据序列进行平滑处理、对背景值和残差序列进行优化等方法,建立了大坝位移预测的改进非等间距GM(1,1)模型,并用某大坝水平径向位移监测数据对其进行了检验,结果表明:改进的模型在大坝位移预测中的适用性更强,不仅提高了预测精度,而且保留了灰色模型建模灵活、所需数据少等优点,用于短期预测效果较好,用于长期预测的效果有待考证。 相似文献
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本文对大坝的扬压力建立了灰色GM(1,1)预测模型,所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。 相似文献
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针对传统GM(1,1)模型在用水量预测方面对非增长序列预测精度差、出现过拟合等问题,采用结合马尔可夫链修正的残差灰色模型预测生活用水量。首先在传统灰色理论预测的基础上,建立了改进残差灰色预测模型:对残差绝对值建立灰色模型,再结合马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在tn时的正负号,对灰色预测值进行修正。将模型运用于河南省2007—2018年生活用水量预测,结果表明,传统灰色预测模型与改进残差灰色预测模型的平均相对误差分别为4.14%、2.04%,改进残差灰色预测模型的精度等级为"良";同时,改进后模型的后验方差也小于传统模型。这表明改进模型比传统灰色预测模型有更高的精度,拥有更好的可靠性,可以为用水量预测提供新的方法。 相似文献
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利用灰色预测理论,建立了龙江突发水污染水质变化趋势的GM(1,1)预测模型,而后对模型进行残差修正。结果表明:经残差修正后的GM(1,1)模型更为合理,预测精度明显提高。本研究中灰色理论能够有效地对突发性水污染事故中的水质变化趋势进行短期预测,为相关部门及时采取相应的应急措施提供参考,减小事故风险。 相似文献
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城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m3和79 818.34万m3,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。 相似文献
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灰色预测模型在地表水文序列的研究中被广泛应用,但在大藤峡出山径流的研究中还未见到。针对大藤峡1932—2021年出山径流的逐年实测资料,首先构建GM(1,1)灰色预测模型,然后进行R/S分形分析,计算出大藤峡出山径流序列的Hurst指数和平均循环周期T,之后在一个周期T内运用R/S-GM(1,1)模型进行大藤峡出山径流灰色预测。结果表明:大藤峡出山径流的循环周期T为9年,GM(1,1)模型和R/S-GM(1,1)模型的模型精度分别为84.38%和87.46%,预测精度分别为86.28%和92.54%,基于R/S分形分析后的R/S-GM(1,1)灰色预测的精度显著高于直接进行GM(1,1)灰色预测。该方法为大藤峡出山径流的科学预测提供了一种新途径。 相似文献
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对时间序列建立中心逼近式GM(1,1)模型,通过优选模型的m值弱化序列变幅,利用BP神经网络对该模型残差值进行拟合修正,以此构建一个基于中心逼近式GM(1,1)模型的灰色神经网络预测模型.应用实例的计算结果表明,该模型可提高水质预测精度. 相似文献
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为了研究不同样本数据序列GM(1,1)灰色模型在填海造地道路软基沉降预测中的实用性和有效性。结合工程实例,以软基沉降监测数据为依据,分别选取堆载预压恒载期的10组和20组实测地基沉降数据作为样本数据序列,建立了相应的GM(1,1)灰色预测模型,对软土地基固结沉降进行了预测,并将两种不同数据序列灰色模型预测结果与现场实测数据进行了对比分析。研究结果表明:GM(1,1)灰色模型所得预测曲线与实测曲线变化趋势基本一致,预测值与实测值吻合较好,实测曲线比预测曲线收敛较快,较多样本数据序列灰色模型所得预测精度更高。 相似文献
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基于神经网络误差修正灰色模型的基坑位移预测 总被引:1,自引:1,他引:0
一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM(1,1)模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列建模。在无偏GM(1,1)模型的基础上建立修正曲线型无偏灰色预测模型和生长曲线型无偏灰色预测模型,适合于第2、3类趋势的位移时间序列建模。结合神经网络的非线性描述能力以及无偏灰色预测模型的趋势预测能力建立神经网络误差修正灰色模型。基坑位移预测实例应用结果显示,神经网络误差修正灰色模型能很好地描述基坑位移的非线性发展。 相似文献
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文章针对常规GM(1,1)模型存在的缺陷,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并运用该模型对锡林郭勒盟2015~2020年需水量进行了预测。结果表明,预测结果合理、可靠,模型预测误差较小、精度较高。该模型具有简捷实用、预测精度高等优点,为需水量预测提供了新的方法。 相似文献
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基于灰色理论的浑河流域旱涝预测模型建立与应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用浑河流域长系列的降水量资料,根据Z指标值,利用灰色预测系统GM(1,1)模型建立浑河流域旱涝灾变预测模型,对浑河地区旱涝状况做出了预测,模型的预测结果符合精度要求。说明灰色预测GM(1,1)模型来预测浑河流域的旱涝情况是可行的。 相似文献
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根据灰色系统理论,应用GM(1,1)模型建立鄱阳湖汛期洪涝、干旱年灰色灾变基本预测方程,并对残差的GM(1,1)模型进行修正,给出灰色预测区间,试作洪涝、干旱异常年变化的长期预测。 相似文献
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运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对益阳市耕地面积进行预测,改进的残差修正方法使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度。应用此模型对益阳市耕地进行预测检验,结果表明改进的残差GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好,其结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内将呈现出小幅增长的趋势,但人均耕地面积仍旧处于联合国的警戒水平。因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务。 相似文献