灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

灰色预测是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、通用性强、计算量小。针对粮食产量的预测问题,依据其历史数据,建立了基于灰色系统理论的时间序列预测模型,利用可信度p^0、关联度R、后验差比值C和小误差概率P等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的,可行的。     

灰色系统理论在邮政业务预测中的应用

应用灰色理论于邮政业务预测之中,建立邮政业务灰色预测模型,并对某局的邮政特快专递业务未来发展趋势进行了预测。     

灰色系统理论在芦苇产量预测中的应用

针对芦苇产量的预测问题,建立了灰色系统预测模型。利用可信度p。、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的、可行的。     

灰色系统理论招生预测中的应用

文中应用灰色系统理论的GM（1,1）模型对招生人数进行了预测。算例表明,GM（1,1）预测方法精确性好,实用性强。     

灰色系统理论在韩王矿最大涌水量预测中的应用

矿井最大涌水量的科学预测是煤矿水害防治的前提条件． 本文应用灰色控制系统理论, 对韩王矿近十几年来矿井涌水量进行分析、整理, 建立了ＧＭ （１ , １） 预测模型, 对韩王矿最大涌水量进行了预测, 预测精度较高, 不失为矿井最大涌水量科学计算的有效方法,为矿井最大涌水量科学计算提供了可知的依据     

灰色系统理论在韩王矿最大涌水量预测中的应用

矿井最大涌水量的科学预测是煤矿水害防治的前提条件.本文应用灰色控制系统理论,对韩王矿近十几年来矿井涌水量进行分析、整理,建立了GM(1,1)预测模型,对韩王矿最大涌水量进行了预测,预测精度较高,不失为矿井最大涌水量科学计算的有效方法,为矿井最大涌水量科学计算提供了可知的依据.     

灰色理论在达标预测中的应用

根据灰色理论可以将学生达标率视为灰色系统．利用有限的达标数据,按灰色预测方法,对数值进行初值化和一次累加生成等处理,建立灰色预测模型群,即ＧＭ（１,１）模型．利用该模型群对学生每年的达标情况进行预测和精度检验,获得了较为满意的结果．     

灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

方法的选择对电力负荷预测结果至关重要,本文通过对x（1）（1）增加干扰因素β,实现对初始值的优化,较已有研究文献使用x（1）（n）＋β方法更加便于理解,保持运算前后一致,同时,改进背景值的设置。通过实例验证,此方法可以在负荷预测上得到很好的应用,提高预测精度。     

灰色理论在中长期电力负荷预测中的应用研究

提出了基于灰色预测理论的电力系统中长期负荷预测的实用新方法，对于中长期电力负荷预测这样复杂问题，其简捷实用，预测精度高，经实际算例核证明该方法可以做为中长期电力负荷预测的理想工具之一。     

基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测

利用灰色理论中累加生成方法能够削弱负荷中随机成分的特点,以及人工神经网络可以逼近任意函数的能力,对具有任意变化规律的数据序列进行拟合和预测．实验结果表明,基于灰色理论和神经网络的最优组合模型的平均相对误差为1．307％,比BP神经网络预测和灰色理论模型预测的精度更高,具有明显优势．     

灰色系统最优归类模型在岩爆预测中的应用

根据与岩爆有关的地质条件建立了岩爆烈度分级表 .在灰色关联分析和模糊模式识别原理的基础上 ,应用最小二乘法构造目标函数、建立岩爆预测数学模型 ,提出了动态权重计算方法和综合评判指数的概念 ,并通过工程实例说明该方法的预测结果比用有限元法计算所得的结果更为科学准确     

基于协整理论和灰色系统理论的上海市电力需求预测

利用协整理论和灰色系统理论,对上海市1995～2012年的全社会用电量进行分析,然后通过方差倒数法对2014～2020年电力需求进行组合预测．结果表明,组合预测的平均相对误差为2．06％,拟合精度较高．     

地区电网用电特性分析及年用电量预测

利用灰色预测原理简单、建模数据少和运算方便的优点,结合神经网络非线性函数逼近能力强的特性,在此基础上提出了灰色-神经网络预测方法,并对哈尔滨市用电量进行了的仿真预测。     

电力系统短期负荷预测系统的实现

考虑近期我国电力市场需求,开发了电力系统短期负荷预测软件系统.该系统分为原始数据维护、负荷预测和预测结果处理3个相互独立模块.在数据库设计中,采取定期转储的办法控制数据量.系统提供了丰富的模型库,各模型可单独预测,也可选择几种模型进行综合预测.河南省某县级电力系统的负荷预测结果表明,该系统能够取得满意的预测效果.     

灰色预测在预测高温下预应力损失的应用

简述了灰色理论的特点和其建模过程,并将其应用于高温下预应力损失预测之中,利用后验差比值的方法检验了所建预应力损失预测模型的精度,经检验,模型的精度达到要求,因此,模型的预测效果较好,为估算高温下预应力损失提供了一个新的方法.     

运用灰色系统理论进行市场预测

本文将灰色系统理论的方法运用于市场预测,同时为了提高预测的精度,该文还根据市场预测中遇到的具体问题,建立了相应的残差辨识模型。     

基于模糊聚类理论的电力系统短期负荷预测的方法

依据模糊聚类理论 ,提出一种短期负荷预测的新方法 ,应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系。实践表明 :该方法可以较多的考虑各种影响因素 ,从而较大地提高了预测的精度。