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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。 相似文献
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应用常规GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对上海市生活用水量进行了预测。首先利用常规GM(1,1)模型对上海市生活用水量进行了建模,结果随时间序列延长,常规模型对未来的一些扰动因素无法准确把握导致精度逐渐降低。然后采用了新陈代谢GM(1,1)模型进行建模预测,并与常规GM(1,1)模型预测结果的精度进行了对比,结果显示:新陈代谢GM(1,1)模型预测精度达到94.56%,明显高于常规GM(1,1)模型精度。因此,新陈代谢模型能有效提高预测精度,可作为城市未来生活用水量的一种有效预测工具。 相似文献
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研究了改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用,先用S型函数对厦门某边坡的实测数据进行平滑处理,然后用平滑后的数据建立不等时距灰色GM(1,1)模型,最后用改进的计算公式求得马尔科夫模拟值和预测值。结果表明改进后的不等时距灰色马尔科夫GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度有了很大的提高,对边坡稳定性预测有一定的参考价值。 相似文献
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