基于灰色GM(1,N)自记忆模型的城市生活需水量预测

以宝鸡市为例,构建了灰色GM(1,N)自记忆城市生活需水预测模型,采用灰色斜率关联度筛选城市生活需水量的最主要影响因素,并考虑到建模中.实例结果表明,模型拟合和预测精度均较高,可为城市规划提供参考.     

改进的GM(1,N)灰色模型在邯郸市地下水矿化度预测中的应用

针对传统GM(1,N)模型求解时假定相关因素为线性相关与实际不符的问题,提出改进的GM(1,N)非线性优化方法,并将其应用于邯郸市2010～2015年地下水矿化度的拟合预测中,对比改进的GM(1,N)模型、传统GM(1,N)模型、多元线性回归分析、BP神经网络模型的拟合预测结果,验证改进的GM(1,N)模型的有效性。结果表明改进的非线性GM(1,N)模型拟合精度最好,其预测精度略低于BP神经网络模型。     

基于灰色预测GM（1，1）模型的城镇生活需水量预测

鉴于科学的需水量预测是水资源合理配置的重要依据,基于围场县2006～2010年城镇生活用水量的统计资料,利用灰色预测GM(1,1)模型对实际用水量进行了模拟分析,模拟结果与实际用水量的平均误差为1.53%。灰色预测GM(1,1)模型适用于围场县城镇生活需水量的预测,进而预测了围场县不同期限(短期、中期、长期)的城镇生活需水量。通过一次供需平衡分析明确了未来水资源的供需矛盾,提出了城镇生活用水高效利用对策,可在一定程度上缓解城镇生活用水的供需矛盾。     

优选GM(0,N)模型在大连市城区需水预测中的应用

重点考虑历史资料代表性和社会经济发展不确定性对大连市城区进行需水预测,即先对研究区域历史资料代表性进行审查,审查结果表明1995、2000年资料代表性不足;再经灰色关联分析法和模型物理意义审核两轮筛选,最终保留5个主要相关因子用于需水预测建模;最后采用资料代表性稍有差异的两组数据,基于GM(0,N)构建了需水预测对比模型,结果表明选取代表性更强的资料有利于提高预测精度。此外,考虑社会经济发展不确定性影响,给出了三种发展模式下的大连市社会经济发展指标预测值,利用优选出的GM(0,N)模型预测大连市城区2020、2030年需水量将分别达到11.84×108~13.43×108 m3、14.06×108~16.23×108 m3。     

基于改进灰色模型的江苏省发电量预测研究

针对传统灰色预测GM(1,1)模型在实际应用中存在预测精度不高或精度通不过检验的问题,基于2000～2009年江苏省发电量数据,采用改进的灰色预测GM(1,1)模型预测了江苏省2000～2009年发电量,并与传统灰色预测GM(1,1)模型的预测结果进行比较。结果表明,改进的灰色预测GM(1,1)模型显著提高了原始数据序列的光滑度,预测误差远低于传统灰色预测GM(1,1)模型,进而预测了江苏省2015、2020年的发电量,对江苏省制定电力发展规划具有重要的参考意义。     

基于数值分析的改进GM(1,1)负荷预测模型研究

针对传统GM(1,1)模型进行负荷预测存在的不足,采用数值分析算法求解GM(1,1)模型中的参数,直接建立灰微分白化响应方程,构建了一种基于数值分析的GM(1,1)改进负荷预测模型,并以山西省大同市10条10 kV配电线路为例,对模型进行了验证.实例结果表明,改进模型克服了差分方程与微分方程结合所造成的模型误差,预测精...     

改进的GM(1,1)模型在西安市用水量预测中的应用

针对近年来西安市用水量变化的特点,采用改进的GM(1,1)模型用于用水量预测,并与传统的GM(1,1)预测模型进行了比较.结果表明,改进的GM(1,1)模型可取得较好的预测结果.     

系统优化的GM(1,1)模型在大坝位移预测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)模型的缺陷,以陈村大坝为例,根据最小二乘原理提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值,改进了原GM(1,1)模型的背景值及灰度值,并与传统GM(1,1)模型做了比较.数值仿真结果表明,新模型精度较高,预测效...     

基于改进的GM(1,1)模型的南京市用水量预测

运用传统的和改进光滑度后的GM(1,1)模型分别对南京市年用水量进行建模预测.改进的GM(1,1)模型先对原始数据进行线性变换,再对变换后的数据应用GM(1,1)模型进行预测,有效提高了模型的拟合精度和预测精度.1998～2006年南京市用水量的建模结果分析表明,改进后的GM(1,1)模型预测用水量时拟合效果更好;2007～2009年用水量资料验证亦表明改进后的模型预测精度更高.     

基于改进GM(1,1)模型的电力市场期货价格的预测

建立和实现了基于灰色理论的电力市场期货价格的改进GM(1,1)预测模型。从改进θ参数、修正初始条件、等维新息处理等三个方面对原始GM(1,1)模型进行了改进,并利用真实期货价格检验改进GM(1,1)模型的拟合效果。结果表明,改进GM(1,1)模型的预测效果明显好于原始模型,具有较高的预测精度。     

短期电力负荷预测的GM(1,1)模型群方法及应用

针对灰色GM（1，1）模型用于电力短期负荷预测不能有效反映负荷周期性变化及精度不高的问题，提出了GM（1，1）模型群方法。该方法通过分时段（时、天）单独建模，利用一群GM（1，1）模型进行预测，有效提高了预测精度并很好地反映了负荷的周期性变化。该方法克服了使用GM（1，1）模型不能很好体现实际负荷过程的局限，具有较高的实用价值，拓宽了GM（1，1）模型用于电力负荷预测的范围。     

改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型

针对传统GM(1,1)监控模型在拟合和预测大坝位移方面的不足,通过采用积分方式重构背景值、引进最佳赋权矩阵体现原始数据的时间影响效应、优化残差等途径,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移监控模型。结合工程实例,对比分析表明改进的GM(1,1)监控模型相比于传统GM(1,1)监控模型在对大坝位移原始监测资料分析的基础上,预测精度有较大提高,可作为一种新的预测手段应用于大坝位移预测中。     

改进的GM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用

针对GM(1,1)模型对原有数据信息利用不充分、模拟序列首项固定不符合最小二乘法要求两个问题,以原始序列与模拟序列差值平方和最小为条件,利用最小二乘法确定了GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数,构建了改进的GM(1,1)模型,并应用于宁波市用水量预测中.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测精度大幅提高,具有较好的可行性和实用性,可用于预测城市未来用水量.     

改进的GM(1,1)模型在大坝监测数据预测中的应用

针对传统的GM(1,1)模型存在数据序列的初始值过旧和光滑度较差等缺陷,采用初始值选择和三点平滑法对传统的GM(1,1)模型进行改进,以南方某拱坝#7坝段某测点径向位移样本为例,分别采用两种模型预测其未来值,并与实际值进行比较.结果表明,改进的GM(1,1)模型预测精度较高,更接近于真实值.     

基于改进的MGM(1,n)模型的旋转机械故障预测方法研究

在旋转机械灰色多变量MGM(1,n)预测模型基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立灰色多变量马尔可夫MGM(1,n)预测模型,该模型既从系统角度对各特征参数进行统一描述,又通过状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应,能够描述不同类型的故障及其不同的发展阶段.通过实例验证表明该模型与灰色多变量MGM(1,n)模型相比具有更高的预测精度.     

基于改进FOA-GM(1,1)灰色预测模型的箱涵沉降预测

箱涵沉降变形是多因素共同耦合作用的结果,具有不确定性、灰色性、贫信息性等特点,传统GM(1,1)模型对箱涵沉降变形的预测结果精度较低,因此引入迭代权值和遗传变异思想改进果蝇优化(FOA)算法,以提高其搜索能力和速度。对传统GM(1,1)模型赋值背景值系数d和时间系数λ,利用改进FOA算法进行参数寻优,建立改进FOA-GM(1,1)预测模型。将该预测模型应用于南水北调中段天津干线段箱涵沉降变形预测,结果表明改进模型模拟值与实际沉降值相对误差均在6%以下,明显高于传统模型的精度,说明改进模型不仅对了解箱涵未来沉降变形趋势和实时控制箱涵不均匀沉降具有重要意义,亦为解决水利工程行业其他类似问题提供了参考。     

基于鸡群算法参数优化的改进GM(1,1)模型的变压器绝缘水平预测

针对GM(1,1)模型背景值及初始值设置方面存在的缺陷,为减少绝缘事故的发生,提出一种基于鸡群算法参数优化的改进GM(1,1)模型,以南方电网某变电站SSP9-H-120000/220型220kV主变压器为例,选取绝缘电阻和油介质损耗因数两种指标作为反映变压器整体绝缘水平的状态量,采用所提模型对其进行预测。实例应用结果表明,改进模型在提高变压器绝缘水平预测精度方面效果显著,更符合实际工程需要。