基于灰色Verhulst模型的粮食物流量预测

针对粮食物流量预测的特点,引入灰色Verhulst预测模型理论,并分析此理论应用于粮食物流量预测的可行性,在此基础上建立粮食物流量预测的Verhulst模型。通过实际案例分析,及与其他方法预测结束的对比,表明灰色Verhulst模型在粮食物流量预测方面具有较高的预测精度。     

高含水油田含水率预测灰色Verhulst模型优化

针对原始含水率数据波动性较大时出现的状况,对灰色Verhulst模型进行优化。改进白化方程初始值选取方法,提高灰色Verhulst模型的预测精度。优化后灰色Verhulst模型预测效果良好,预测高含水阶段含水上升规律时的小误差概率达到100%。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型

针对城市污水排放量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入到城市污水排放量的预测中,并建立相应的预测模型.应用实例表明:该模型具有用较短的数据序列建立起预测精度较好的预测模型的优点.基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型应用于城市污水排放量的中长期预测,可为城市环境规划提供决策参考.     

基于灰色Verhulst模型的公路路基沉降预测研究

结合公路软土路基沉降监测数据,本文研究了灰色Verhulst模型和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,建立了任意时间间隔的灰色Verhulst模型.计算得出了灰色Verhulst模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果,并与监测结果进行比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要.     

GM(1,1)与Verhulst模型在地基沉降预测中的适用性比较

为比较灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型在地基沉降预测中的适用性,对某工程实例复合地基的沉降进行分析,并与实测沉降数据进行对比.结果表明:灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型更适用,Verhulst模型预测结果更接近实测值,预测精度也更高;Verhulst模型不仅能够预测最终沉降量,也能很好地反映全过程的沉降与时间的关系.两种灰色模型中,Verhulst模型预测精度高,更适合应用于地基沉降预测,值得在实际工程中推广运用.     

灰色Verhulst模型的优化及其应用

针对灰色Verhulst模型的优化单一,多种优化不能有效结合的情况,在同时优化背景值和初始值的基础上.建立将两种优化相结合的灰色Verhulst模型.利用该模型对我国手机网民增长规律进行研究,结果表明,优化灰色Verhulst模型具有较高的精度.     

灰色Verhulst模型的参数特征研究

对灰色Verhulst模型的建模数据序列作数乘变换,利用最小二乘法求出数乘变换后的参数序列,经过一系列的数学公式推导,分析了模型参数特征在数乘变换作用下的变化,讨论了数乘变换对模型的模拟预测值及相对误差的影响。研究结果表明,对建模序列作数乘变换,灰色Verhulst模型的模拟和预测效果不变,同时缩小建模数据的量级,简化建模过程,该结果对灰色Verhulst模型的进一步系统研究有着重要意义。最后,通过实例验证Verhulst模型特性研究的有效性和实用性。     

基于灰色理论的广西水路货运量及其影响因素预测研究

灰色理论对处理"小样本"、"贫信息"具有独特的优势,能够有效地解决包括物流货运量及其相关影响因素预测在内的不确定性问题。由于广西近年来水路货运量增加缓慢,与发展水路运输的其他省区之间的差距正在加大,应用灰色理论预测广西水路货运量及影响因素对掌握水路货运的发展趋势及促进水路货运能力、物流竞争力的进一步提升具有积极作用。作者利用2009—2014年货运序列数据,应用灰色理论的Verhulst模型及新陈代谢模型对广西2015—2017年的水路货运量进行了预测并对预测精度进行了对比分析。同时通过建立广西水路货运量影响因素指标体系,使用灰色关联法定量分析了相关影响因素。研究结果表明,文中应用的预测模型和分析方法能够比较精确地预测广西水路货运量并合理地提取出相关影响因素,可以推广应用于其他区域。     

几类预测模型模拟精度的比较

依据创新产品的扩散特性,建立了残差Verhulst模型及优化Verhulst模型,通过实例对Bass模型、残差Verhulst模型及优化Verhulst模型的模拟精度进行比较,发现残差Verhulst模型模拟精度较高     

基于社会经济指标影响的电力系统月度负荷组合预测模型

电力负荷受到多种因素影响,用负荷历史数据进行负荷预测结果往往不准确.考虑社会经济指标的影响,采用无偏灰色预测模型与偏最小二乘模型相结合的方法对月度电力负荷进行预测.首先通过无偏灰色理论的方法预测各社会经济指标,然后针对社会经济指标与电力月度负荷的变化特点进行偏最小二乘建模.最后拟合出负荷与各指标之间的线性关系式.实例证明,该组合预测模型具有较高精度.     

基于灰色Verhulst的网络安全态势感知模型

为了满足对抗性环境中对网络安全监测和预警的需要,提出了一种非等时距灰色Verhulst残差修正的安全态势感知模型.由非等时距的原始采样风险数据序列入手,根据累加序列所呈现出"S"形或反"S"形的摆动特征,选用灰色Verhulst模型或其反函数模型预测出网络未来的风险值,然后基于多级残差对模型的预测精度进行修正,最后应用修正后的新模型得到直观的网络未来安全态势曲线图.经过试验示例与仿真,表明该模型对网络安全态势的感知能够达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

改进的离散灰色模型在中长期负荷预测中的应用

将离散灰色模型（DGM）引入到负荷预测中来解决负荷增长速度过快时预测精度变差的问题．通过研究灰色预测中存在的初值敏感性问题以及原始数据的预处理问题,对离散灰色预测模型进行改进．通过典型的实例研究离散灰色模型及其改进模型在中长期负荷预测中的应用．结果表明,离散灰色模型在中长期负荷预测中是适用的,且它的改进模型在实际预测中具有更高的预测精度．     

基于最优维数无偏灰色模型的电量负荷预测

为了提高电量负荷预测的准确度,在传统灰色模型和无偏灰色模型的基础上,提出了一种改进灰色模型,该模型选用对预测值影响最大的几组数据进行无偏建模,消除了传统灰色模型和无偏灰色模型中由于原始数据序列选用不当导致的偏差．经模拟运行,运用此模型所做预测值比传统灰色模型和无偏灰色模型所做预测值误差分别减小了3．11％和4．66％．这一方法已在实际生产计划中得到应用．     

灰色计量经济学模型在中长期电力需求预测中的应用研究

提出了一种基于灰色计量经济学模型的中长期电力系统负荷预测方法。通过在传统计量经济学模型中融入灰色系统模型,改善了传统模型的拟合效果,提高了预测精度。在华北地区某市"十一五"电力需求预测工作中,分别用传统计量经济学模型和灰色计量经济学模型对电力负荷进行了预测,结果表明灰色计量经济学模型具有显著的优越性,是一种实用而有效的电力需求预测方法。     

并联式加权组合模型在滑坡时间预报中的应用

针对滑坡预测中单模型不总能进行有效预测且置信度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法——并联式权重确定法,用来建立组合模型。证明了预测位移平均相对误差和预测精度之间呈正相关,并对原始Verhulst模型和协同预报模型进行优化。利用新滩滑坡实例和洒勒山滑坡实例进行验证分析。结果表明,基于优化后的Verhulst模型和协同模型的并联式加权组合模型在滑坡中短期时间预报的预测精度远高于原始Verhulst模型和协同模型。     

灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM(1,1)及灰色差值模型在短期电力负荷预测中的应用,提出了适合普通日电力负荷预测的数据处理方法,提高了短期电力负荷预测的精度.     

基于IOWGA的组合模型在城镇居民收入中的研究

为提高城镇居民收入水平的预测精度,在对陕西省城镇居民收入水平现状进行了分析的基础上分别建立了灰色Verhulst模型和三次指数平滑模型.基于IOWGA(诱导有序几何加权平均)算子的组合预测模型对陕西省城镇居民人均可支配收入进行了预测.结果表明,该模型克服单一预测模型的不足、预测误差较小,可以作为陕西省城镇居民收入水平预测的有效工具.     

两种油气田产量预测模型的参数辨识方法对比分析

准确预测油气田产量和可采储量对油气田的科学开发决策至关重要。而油气田的开发是一个非常复杂的非线性演变过程,基于自然界生物生长的增长规律建立起预测油气田产量和可采储量的Logistic—Verhulst模型,对比分析了模型参数的辨识方法,通过应用实例,采用不同的参数辨识方法模拟预测了油气田的产量和可采储量。研究表明,logistic模型参数灰色GM辨识方法精度较高,结果合理,这为Logistic模型的准确模拟预测油气田的产量和可采储量提供了有效、规范的参数辨识方法．也为油气田提供了制定中、长期开发规划的依据。     

无偏灰色模型在电力负荷预测中的应用

为了提高电力负荷预测的准确度,应用无偏灰色预测模型对电网用电量进行了预测,在对无偏灰色模型特性进行了分析的基础上,与传统灰色预测模型进行了对比．理论分析和实例计算均表明,在指数趋势时间序列条件下无偏灰色预测模型较传统灰色预测模型性能优越,相对误差可降低到1％以内,适合在电力负荷预报中推广应用．