灰色拓扑预测改进及其在热负荷预测中的应用

针对灰色拓扑预测在供热领域应用中的不足提出了改进,建立了新模型.成功对某高校集中供热系统热负荷的未来值进行了全波形预测.对未来负荷预测值与真实负荷值各216组数据作误差分析,得出平均相对误差为9.294％,验证了模型可靠性和准确性.     

灰色预测模型在黑龙江省经济预测中的应用

运用灰色理论研究了黑龙江省国内生产总值(GDP)2008年至2012年的变化规律,建立了黑龙江省GDP预测的灰色模型,并对2013年至2017年黑龙江省GDP作了预测。     

中国能源消费的灰色预测与前景展望

本文讨论了21世纪中国的能源现状和能源结构,并基于2000～2007年中国能源消费总量的原始数据,构建GM(1,1)模型,对中国在未来的5年的能源消费作了经济预测,中国能源消费总量将突破50亿吨标准煤,最后对今后能源战略作了前景展望。     

基于灰色理论的电力负荷预测模型改进及仿真研究

本文简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,通过对灰色理论预测方法的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进的方法。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,大大提高了灰色预测方法的适用范围和预测精度;利用等维新息递推GM (1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,能够满足中长期负荷预测的要求。此外,本论文还以matlab为平台,完成了基于灰色系统理论的电力负荷预测仿真系统的设计与实现。通过实例将改进模型与普通GM (1,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(1,1)模型误差小、精度高的优点。     

基于GM(2,1)模型的短期电力负荷预测

传统的灰色系统GM(1,1)模型只适用于呈近似指数增长趋势的原始数列,而GM(2,1)模型适用范围更广,被广泛应用于各个行业。但由于计算复杂,以及模型自身存在的问题,在电力负荷预测上鲜有人研究。现将GM(2,1)模型运用于短期的电力负荷预测中,详细列出参数的计算过程,并与传统的GM(1,1)模型进行对比,结果表明,GM(2,1)模型比GM(1,1)模型预测精度更高,并且G M(2,1)模型预测的精度基本不受数据的影响,使用范围更广。     

灰色系统中模型GM(1,1)对于大豆价格指数的预测

本文采用灰色系统中预测方法,建立了关于大豆价格指数灰色预测模型GM(1,1),采用灾变预测思想建立大豆价格等级体系,从而设计出针对大豆价格变异的预测决策系统。其中针对近年来大豆价格低迷,豆农惜售。这一事件为例,从小样本出发,经过残差分析,精度检验等手段表明,此套大豆价格预测系统有良好的可操作性,同时可以推广到其它非本征性经济领域。     

深埋隧洞涌水量的关联类比灰色预测

在GM(1,1)模型及灰色相对关联度分析的基础上,提出了灰色关联类比GM(1,1)模型,并提出了用单宽涌水量对GM(1,1)模型中的等时间隔进行处理,用流量等效法对溶隙岩体中的溶隙和大裂隙进行等效处理的思路.最后利用该模型对某隧洞涌水量进行了预测,得出了比较符合实际的预测结果.     

基于灰色系统GM(1,1)模型的山西旅游业收入预测

山西省正处于转型跨越的关键时期,政府不断调整产业结构,大力发展第三产业,而旅游业产业贡献率居第三产业首位。文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,运用灰色系统GM(1,1)模型对山西省2006—2011年旅游业收入的数据进行分析,预测未来几年山西省旅游收入状况,为山西旅游业发展提供重要的政策依据。     

基于灰色系统理论的锚杆极限抗拔力预测方法

利用有限的实测数据准确地预测锚杆的极限抗拔力具有重要的现实意义。根据灰色理论建立了锚杆的拉拔荷载—位移关系的GM（1,1）模型。介绍了运用灰色理论在有限的实测数据备件下预测锚杆极限抗拔力以及完整的拉拔荷载—位移关系的方法。通过工程实例的分析计算,说明了该方法具有良好的预测精度,能满足工程实际的需要。     

基于灰色模型的多年冻土区路基状态预测

讨论了灰色系统理论在路基状态预测中的应用,建立了多年冻土区铁路路基状态的灰色动态预测模型(Gray Dynamic Model)GM(1,1),实例预测表明该模型具有较高的精度.利用VB编程将上述模型程序化.     

单桩极限承载力的灰色预测方法

如何根据未加载至破坏的试桩资料来确定单桩极限承载力是工程界广泛关注的问题。运用灰色理论 ,建立了GM( 1,1)模型来预测单桩极限承载力。通过对几个工程实例的对比分析 ,讨论了GM( 1,1)模型的适用条件以及应用中注意的问题     

灰色系统理论关联分析法在高层建筑竖向钢筋连接方案优选中的应用

本文应用灰色系统理论关联分析法的原理对高层建筑竖向钢筋连接施工方案进行了较全面的技术经济分析计算和论证。有利于促进我国施工方案技术经济评价工作的进展。     

多变量灰色模型在复合地基沉降量预测中的应用

引入了MGM(1,n)多变量灰色模型,并且结合具体工程实例,将该模型应用于刚性桩复合地基的沉降量预测,同时将预测结果与目前比较成熟的GM(1,1)灰色模型的预测结果进行了比较。研究表明,MGM(1,n)多变量灰色模型用于复合地基沉降量预测是行之有效的。     

滑坡监控信息分析中的修正灰色系统预测模型及应用

在灰色系统全数据GM(1,1)模型基础上,经过新陈代谢过程、分阶残差修正和权重修正,依次建立了多个不同修正方式的模型,建模过程考虑了实测信息的非等间隔性。结合富阳来龙山滑坡监控信息,对位于滑坡体主滑段,历时4个典型滑移阶段的B14测孔滑带土位移作预测分析,经过各模型精度检验比较表明,所提出的二阶残差权重修正GM(1,1)模型大幅提高了预测精度和适应性。     

岩体爆破效应预测的一种新方法

 高斯过程是一种最近发展起来新的机器学习技术，对处理非线性复杂问题具有很好的适应性。岩体爆破效应与其影响因素之间是复杂的非线性关系，针对传统方法的局限性，提出一种基于高斯过程的岩体爆破效应预测的新方法，建立相应的岩体爆破效应预测模型，并应用于三峡工程坝区岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测。通过三峡现场爆破试验数据，建立训练数据集和测试数据集，采用高斯过程方法建立爆破效应与影响因素之间的各影响因素之间的非线性映射关系。研究结果表明，岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测结果与现场试验结果比较吻合，用高斯过程方法预测岩体爆破效应是科学可行的。与神经网络方法相比，高斯过程方法具有算法参数自适应化的特点，且适用于小样本问题，预测精度高，并易于实现，具有良好的工程应用前景。     

基于新陈代谢的动态灰色模型及其应用

介绍了基于新陈代谢的动态灰色模型用于进行变形监测的效果。结果表明,与原始的灰色模型相比,该方法建立了一种新数据之间的动态关系,能够更加准确的求出满足精度要求的预测值,为变形监测的数据处理与预报提供了一种有效的方法。