灰理论数列灰预测在CERNET西南网点网络流量预测中的应用

关键网点网络流量预测是网络测量和网络行为研究十分重要的部分.网络流量测量和预测可以获取流量未来走势和分析用户行为变化,可调控目前措施和网络设计,也可解决网络异常状况.文章应用灰理论数列灰预测中GM(1,1,D)模型建立CERNET西南网点电子科大通信学院主网流量时间序列模型,结果表明,该方法是有效可行的.     

非等间距GM(1,1)幂模型及其工程应用

针对工程中大量存在的非等间距序列的建模问题,提出了非等间距GM(1,1)幂模型。以平均相对误差绝对值最小化为目标,以模型参数之间的关系为约束,构建了一个非线性优化模型实现非等间距GM(1,1)幂模型的参数估计。结果表明,非等间距GM(1,1)幂模型的形式较为灵活,非等间距GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型均是非等间距GM(1,1)幂模型的特殊情形,幂指数的优化有利于提高建模精度。最后通过一个工程实例验证了非等间距GM(1,1)幂模型的有效性与实用性。     

基于非等间距GM(1,1)的校准周期预测方法研究

为科学合理地确定计量器具的校准周期,提出了基于非等间距GM(1,1)的计量器具校准周期预测方法.该方法以灰色系统理论为依据,首先将已知的非等间距序列进行累加生成处理,对生成序列建立白化微分方程,通过最小二乘法求待辩识参数,进而得出非等间距GM(1,1);并通过Matlab7.5.5实现了非等间距GM(1,1)模型的快速...     

模糊序列的GM(1,1)建模

本文在不改变GM(1,1)模型建模机理的前提条件下,运用模糊回归理论对GM(1,1)模型进行优化,通过定义三角模糊数的左、中、右距离,将模糊序列的GM(1,1)模型的求解转化为线性规划模型的求解,并通过实例加以论证。研究表明模糊序列的GM(1,1)模型保留了GM(1,1)模型所需建模数据少和具有预测功能的特点,且能为决策者提供一个决策区间。     

汨罗市城市路基沉降的GM(2,1)模型预测

针对汨罗地裂缝沉降观测资料,运用灰色理论建立地面沉降的GM(2,1)模型,其中非等时距位移序列采用拉格朗日插值函数转变为等时距序列。为了减少对外界因素干扰的敏感性,方便求解,采用非等时距GM(2,1)和GM(1,1)模型对西安市地面沉降观测点进行安全预测。预测结果和实际吻合较好。本文提出的GM(2,1)地面沉降变形预测模型,计算简单,与原始数据的升降凹凸性保持一致。非等时距GM(2,1)模型预测地面沉降精度总体较GM(1,1)模型高,较好的反映了地面沉降的变形趋势,具有很好的实用价值。     

密闭空间爆炸温度动态不确定度评估方法研究

融合了灰色模型GM(1,1)、Bootstrap方法以及不确定度评定理论,建立了密闭空间内爆炸温度动态测量不确定度的灰自助评估模型GBM(1,1),选取某次爆炸试验300s的温度数据作为分析数据,运用估计真值、估计区间和平均不确定度等参数表征其估计结果。实验结果表明,GBM(1,1)模型融合了灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法的优势,可以准确模拟动态测量数据的概率分布,并实时跟踪被测量瞬时值的变化趋势。相比于灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法,灰自助模型GBM(1,1)具有更高的真值估计准确度和区间估计可靠度,其估计误差分布区间为［-12.62, 13.58］,标准差为8.69℃,最大相对误差为1.2%,区间估计可靠度高于90%,估计区间能够较完整地包络被测量的动态波动范围。由此证明GBM(1,1)模型能够对密闭空间内爆炸温度的动态测量不确定度做出准确评估。     

机械加工尺寸灰色预报模型研究

大量应用表明,GM(1,1)模型对随机序列的预报精度相对较低。由于随机性是加工尺寸序列的主要特征,因此改进现有GM(1,1)模型,提高其对随机序列的预报精度,具有重要的实际意义。     

基于小波多尺度分析的股票价格组合预测方法

股票价格是众多因素影响的综合结果,波动规律异常复杂,属于典型的非平稳时间序列。为了对股价进行更有效的预测,提出一种基于小波分析、灰色残差GM(1,1)模型和AR模型的组合预测方法。运用小波分解算法,将股价序列分解成不同尺度上的逼近信号和细节信号,分别重构成低频序列和高频序列,即股价的趋势项和随机项。根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用灰色残差模型和自回归模型对未来股价进行预测,重新组合生成预测价格。实证研究结果表明,该方法比传统的股价预测方法具有更高的预测精度。     

基于灰色马尔可夫模型的煤层气抽采量预测

煤层气抽采量的准确预测,对煤层气开发利用工作的科学决策和发展规划具有重要意义。通过灰色系统理论与马尔可夫理论的结合,建立灰色马尔可夫模型对煤层气抽采量进行预测分析。首先建立煤层气抽采量的GM(1,1)预测模型,确定其变动趋势和初始预测值,然后应用马尔可夫理论对初始预测结果进行修正,最后通过实例计算验证了灰色马尔可夫模型的适用性。结果表明,灰色马尔可夫模型的预测精度明显高于传统GM(1,1),更适用于随机波动性较大的序列预测问题,因此将灰色马尔可夫模型用于煤层气抽采量预测是合理和可行的。     

基于LSSVR-AR模型的电解电容状态预测方法

针对传统的状态预测方法预测精度不高的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量回归机(LSSVR)和AR模型相结合的非平稳时间序列建模的方法(LSSVR-AR),并应用于Buck电路的电解电容等效串联的状态预测中.对非平稳时间序列进行最小二乘支持向量回归,得到非平稳时间序列的趋势项及剔除趋势项后的随机项;对随机项建立AR模型并与趋势项的LSSVR模型组合,得到非平稳时间序列模型;用组合模型对电解电容的等效串联电阻进行状态预测.用本文所提出的方法对其预测的平均绝对百分比误差为6.57%,低于单一的LSSVR模型.实例证明:本文所提出的模型能对电解电容的状态进行准确预测.     

组合模型预测浙江省旅游需求

根据中国统计年鉴公布的数据,建立基于时间序列ARIMA模型和BP神经网络组合模型对旅游需求进行预测。首先,建立ARIMA模型对浙江省旅游需求进行分析预测。然后,将得到的预测误差序列作为BP神经网络模型的输入值,进一步减小相对误差,综合ARIMA模型的预测结果和BP模型得到的预测误差,获得精确度较高的旅游需求预测模型。最后,与灰色系统GM(1,1)的预测结果进行比较。     

电学方法研究掺有窑灰水泥的水化特性

利用非接触式电阻率新方法,研究普通硅酸盐水泥及粉煤灰和粉磨时间分别为1h、3h和4h的窑灰混掺后胶凝材料的水化特性.试验结果表明,窑灰分别粉磨1h、3h和4h后,在同样掺量情况下,对水泥浆体早期电阻率随时间的变化有明显的影响.高碱度和高Cl-、高SO3含量将直接影响到窑灰作为混合材或直接回窑后水泥的早期水化特性.不同掺量的粉煤灰在一定程度上可以平衡窑灰水泥浆体系中的碱,同时窑灰中的碱也可激发粉煤灰的早期活性,在熟料掺量小于50%时仍可获得较高的早期强度.     

测量仪器校准间隔的动态灰色线性回归预测

根据测量仪器的实际状态进行校准间隔的预测,可有效地避免不足校准和过剩校准。该文分析了历史校准数据的特征,对于既含有线性因素又含有指数因素的历史校准数据序列,建立动态灰色线性回归预测模型,预测测量仪器的校准间隔。动态灰色线性回归模型有机地将灰色GM(1,1)模型和线性模型组合起来,通过新老数据的新陈代谢,更加真实地反映系统的特征。通过实验对预测模型进行验证,结果表明:动态灰色线性回归模型的拟合与预测精度高于单纯的灰色GM(1,1)模型及新陈代谢GM(1,1)模型。     

疲劳裂纹扩展预测模型及其应用

在分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机裂纹扩展预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中"累加生成"的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.工程实例表明,文章所提出的裂纹扩展预测模型较传统的GM(1,1)模型、等维GM(1,1)模型精度都有所提高,为预测疲劳裂纹扩展提供了一种新的方法.     

蜗轮副磨损量的灰色预测法

在灰色理论的基础上,建立了无偏的GM(1,1)模型,扩展了GM(1,1)模型预测使用的范围.并将无偏GM(1,1)用于对蜗轮副磨损数据的预测,获得了满意效果.     

不同纳米材料对粉煤灰基地聚合物的改性作用

系统研究了不同种类纳米材料对CFA基地聚合物的凝结时间和力学性能的影响,并结合FT-IR研究了其纳米改性作用机制。结果表明,纳米Al_2O_3对凝结时间的影响不大,纳米SiO_2、硅灰与稻壳灰均能够缩短体系的凝结时间,且掺量越大影响越明显。化学合成纳米材料和天然纳米材料均能提高CFA基地聚合物早期抗压强度,其中硅灰的适宜掺量为10%(质量分数),稻壳灰为5%(质量分数)。纳米SiO_2和硅灰的掺入提高了CFA基地聚合物体系无定型凝胶相的聚合度;纳米Al_2O_3和稻壳灰对凝胶相的结构无明显影响。纳米材料通过化学作用、颗粒填充作用和晶种成核作用提高了CFA基地聚合物的抗压强度。     

一类改进的非等间距灰色模型及应用

现实中存在着大量近似非齐次指数增长规律的数据序列.根据非等间距灰色模型建模机理,本文构造了一个用非齐次指数序列来拟合原始数据序列的非等间距灰色模型,以原始数据序列的观测值与模拟值的相对误差平方和最小为目标,推导出新模型参数的最小二乘解及其时间响应函数的表达式.最后通过两个实例,将改进模型与经典模型对比,取得了良好的效果,进而验证了所提出模型的有效性和实用性.     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的校准间隔预测

针对测量仪器校准间隔的优化问题,根据校准数据非线性、小样本的特点,提出了一种基于新陈代谢GM(1,1)模型的校准间隔预测方法.通过分析历史校准数据的特征,建立了新陈代谢GM(1,1)预测模型,通过仿真实验对预测模型进行了对比验证.结果表明,相对于灰色GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型克服了随机扰动对系统的影响,更能反映系统的变化趋势,预测精度更高,适合用于测量仪器校准间隔的预测.     

化学活化烟气灰的活性评价及火山灰效应研究

以常州武进烟气灰为主要研究对象,采用有机激发剂三乙醇胺和复合型激发剂FAA对其进行活性激发,分析化学活化烟气灰的火山灰效应,结果表明,激发剂可明显提高烟气灰的活性,其中三乙醇胺不但具有明显的早强作用,对体系后期强度的发展也有一定贡献.采用Ca(OH)2剩余量测定、X射线衍射分析等方法评定烟气灰的活性,结果表明,激发剂的引入可显著降低活性评定体系中的Ca(OH)2剩余量,其中在三乙醇胺激发下,Ca(0H)2剩余量较少;在激发剂的作用下,活性评定体系中的Ca(OH)2峰值明显下降,烟气灰对Ca(0H)2的消耗明显增加,其中在三乙醇胺作用下体系中的Ca(OH)2峰值较低,表明三乙醇胺对烟气灰的激发效果较FAA好.     

灰色-马尔科夫模型在风电场风速预测中的应用

提出一种灰色-马尔科夫综合风速预测模型。该模型由灰色GM(1,1)模型使得小时风速序列数据近似平稳,然后由马尔科夫模型通过状态转移概率矩阵预测风速。仿真结果验证了所提方法的有效性。