基于改进灰色模型的水资源预测

为了提高灰色模型GM(1,1)对用水量预测的精度,通过对传统灰色模型的残差序列进行改进,提出了一种新的灰色改进预测模型。将其应用于城市居民生活用水量预测中,结果表明:与传统GM(1,1)模型预测值相比,改进GM(1,1)模型预测值与实际值拟合效果更好。     

灰色马尔科夫模型在年降水量预测中的应用

在遵循新信息优先的灰色理论前提下,分别将第一个时刻的数据x(1)(1)、最后时刻的数据x(1)(n)以及前一个时刻的数据x(1)(k-1)作为初始条件建立GM(1,1)模型,并采取加权的方式对各模型的预测结果进行求和,得到改进后的GM(1,1)模型预测结果。然后,利用马尔科夫模型对优化灰色模型预测结果进行修正。实例应用结果表明:灰色马尔科夫模型预测精度比传统灰色模型有明显提高,与实际降水量数据的拟合程度更好。     

改进的灰色预测模型在城市年需水量预测中的应用

应用灰色系统理论建立了某城市年需水量的灰色GM(1,1)模型。在分析灰色预测模型建模思路及建模前提的基础上,应采用改进的灰色预测模型进行该市年需水量预测。结果表明:改进灰色预测模型与灰色GM(1,1)模型相比,平均相对误差以及原点误差均较小,适用性范围更广,可用于城市的年用水量预测。     

不同改进灰色模型在广西年用水量预测中的应用研究

以广西全区2005-2014年的年用水量资料作为建模数据,采用灰色GM(1,1)模型进行预测研究。为了提高预测精度,分别对传统灰色GM(1,1)模型进行了不同方式的改进,通过比较发现4种灰色模型的预测结果均较理想,平均精度达到了99.5%。其中传统灰色GM(1,1)模型为99.0%、函数变换改进的灰色模型为99.4%、残差修正后的灰色模型为99.7%、经弱化算子处理后的灰色模型为99.9%,同时也充分验证了灰色模型在广西年用水量预测中的可靠性。     

改进的GM(1,1)模型在沪昆高铁沉降监测中的应用

在隧道工程建设中,需要对其进行规律的沉降监测。以沪昆高铁麻园里隧道的监测数据为例,介绍了灰色模型的基本理论,通过采用传统的GM(1,1)灰色模型和该进的GM(1,1)灰色模型两种方法对数据进行处理,对模型的预测效果进行了分析。结果表明,改进的GM(1,1)灰色模型具有较高的精度,在沉降预测中具有较高的应用价值。     

GM(1,1)、GM(1,N)联合模型在建筑物沉降预测中的应用

鉴于GM(1,N)模型预测精度高及GM(1,1)所需统计数据数量少的优点,通过自相关理论,把GM(1,1)和GM(1,N)两者有机结合形成一个联合模型,以进一步提高灰色模型的预测精度.该文在沉降资料的基础上,利用该联合模型对南京-泵站的沉降进行了分析预报,其结果与回归模型和GM(1,1)模型进行了比较,最后得出了基于自相关理论的GM(1,1)、GM(1,N)联合预测模型,其精度可靠,可信度高,预报结果也与实际情况相吻合,从而证明了该方法在实际工程中的可行性.     

改进GM(1,1)模型在中长期径流预测中的应用

针对基本GM(1,1)模型的一些不足,将x(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件,并采用粒子群优化算法率定模型参数,改进了基本GM(1,1)模型,并将其应用于中长期年径流量预测中。结果表明:改进GM(1,1)模型具有较高的模拟精度,可以用于年径流量预测;与基本GM(1,1)模型相比,改进GM(1,1)模型预测结果的相对误差较小,说明改进GM(1,1)模型是合理的,且在中长期年径流量预测中的应用效果良好。     

河流主要污染物的灰色预测模型

本文运用灰色系统理论的预测原理和方法,探讨了灰色理论在河流主要污染物高锰酸盐指数、BOD_5、SS污染量预测中的应用。所建立的普通GM(1,1)模型和新息GM(1,1)模型均经3种方法进行精度检验,结果令人满意。利用所建立模型可对未来时间的河流主要污染物进行预测。     

加速遗传算法在需水预测中的应用

利用灰色系统理论把受各种因素影响的需水量视为在一定范围内变化的与时间有关的灰色量,从而建立GM(1,1)模型对区域需水量进行预测,并对模型进行改进,探讨利用基于加速遗传算法的RAGA-GM(1,1)模型来对广州市的需水进行预测模拟。     

城市年需水量的灰色预测探讨

分析了某市年需水量的变化特点,讨论了对年需水量预测效果较好的灰色GM(1,1)模型在该市年需水量预测中的应用,并提出了改进灰色模型在该市年需水量预测中的应用,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色GM(1,1)模型相比,平均相对误差及原点误差均较小,可用于该市的年需水量预测,为该市年需水的宏观调控与用水规划提供参考.     

基于遗传算法的城市用水量灰色预测模型研究——以秦皇岛市引青济秦工程为例

通过数据分析,结合传统灰色GM(1,1)模型的特点,基于遗传算法与新陈代谢思想提出了改进的GM(1,1,λ)模型。结果表明:GM(1,1)模型对分散数据预测精度较低,其精度等级为四级以下,最大相对误差大于45%,预测值逐年上升,与实际情况不符。而改进的GM(1,1,λ)模型的精度等级为三级,最大相对误差为18.716%,更好地反映了城市用水量的变化趋势,与观测数据最为接近,预测精度较高。     

基于灰色系统理论的预应力连续梁桥施工监控研究

为了保证大跨度预应力混凝土连续梁桥施工过程中结构的可靠度和安全度,使成桥线形与受力状态符合设计要求,应用灰度理论进行了预应力连续梁桥施工监控研究。讨论了灰色预测控制系统的基本原理、灰色预测模型建模具体实施步骤、检验方法,根据徐湾大桥预应力箱梁不同控制截面上的位移实测数据序列建立了多个灰色GM（1,1）模型,预测施工进程...     

改进的残差GM(1,1)模型在益阳市耕地预测中的应用

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。     

大坝位移的改进非等间距GM(1,1)预测模型

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。     

灰色灾变预测在长期水文预报中的应用

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。     

基于灰色理论的人均发电量预测

利用灰色系统理论建立预测年人均发电量的GM(1,1)模型,并以河北省年人均发电量为原始数据进行了实际预测且通过后验差检验验证了GM(1,1)模型精度,可为我国其他地区人均发电量预测提供参考。     

改进的灰色灾变模型在干旱预测中的应用

为提高传统的GM(1,1)模型精度,分别从原始数据序列检验和建立残差修正模型两方面进行了改进,并将改进的灰色灾变模型与不进行原始序列检验的GM(1,1)1模型和对原始数据序列进行检验的GM(1,1)2模型进行了比较。结果表明:改进的灰色灾变模型精度最高;运用该模型预测榆林市未来可能发生干旱的年份分别为2012年、2015年和2019年。     

不同模型在南宁市年降水量预测中的应用比较

以南宁市1961—2015年降水量资料为基础,通过建立灰色GM(1,1)模型、滑动平均改进的GM(1,1)模型以及改进的BP神经网络模型来对南宁市年降水量进行预测研究。结果表明,以上模型均适用于南宁市的年降水量预测,模型精度分别达到了92.2%、96.6%和95.1%。其中以改进的灰色模型与BP神经网络模型预测效果最佳,平均相对误差均控制在了5%以内,充分表明预测模型的适用性与合理性。该研究为城市降水量预测提供了一种新途径,对城市水资源合理规划具有一定的指导意义。     

GM(1,1)改进模型在年径流量预测上的应用

背景值是影响灰色模型预测精度的关键性因素之一,GM(1,1)改进模型是在对背景值进行优化的基础上建立的灰色模型。通过对研究区年均径流量资料进行分析,根据径流量和时间的关系,建立了GM(1,1)改进模型,并将其应用于年径流量的预测,取得了较好的效果。     

基于灰色马尔科夫模型的南四湖水质预测

针对传统GM(1,1)模型存在灰色偏差和抗干扰能力弱的问题,建立一种等维新息灰色马尔科夫模型.该模型采用灰色马尔科夫模型改进传统GM(1,1)模型,再利用等维新息思想更新建模所需数据序列.运用该模型对南四湖2019-2021年的水质状况和水质演变趋势进行预测,结果表明:灰色马尔科夫模型的相对误差小、精度高、预测结果合理...