基于优化的灰色GM模型的滑坡预测

滑坡发生的时间预报是目前滑坡预报的关键方向之一,而滑坡预测模型的建立是滑坡时间预测的核心．由于滑坡的模糊性和灰色不确定性特点,采用灰色预测模型适用有效．本文在灰色系统理论的基础上,研究了灰色GM（1,1）的建模和精度检验过程,根据残差对模型进行了高阶优化．同时结合工程实例,选择了有效合理的监测数据,进行了滑坡临滑预报模型的研究,并将传统GM模型与优化GM模型的精度进行了对比,结果显示优化的GM模型预测精度大大提高．在灰色优化的GM（1,1）模型研究基础上,对临滑时间进行了预报,结果显示预测时间较早,可以起到提前预报作用．根据预测模型分析,提出了一些有益结论,供今后滑坡预报工作的参考．     

灰色模型在忠武输气管道沿线滑坡预警预报中的应用

详细研究了灰色模型GM(1,1)建模过程,并成功地将此模型应用于忠武输气管道中滑坡水平位移监测的预测预报,相应地用Matlab编写灰色系统预测程序,便于实际应用,实践证明,灰色预测模型在滑坡预测预报中具有较高的应用价值.     

灰色拓扑模型在短期股票预测中的应用

股票价格走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题,灰色理论主张用单因素GM（1,1）模型进行灰色预测,然而GM（1,1）模型形状简单不能够反映不规则的任一波形,故原始数据频频波动时,通常采用拓扑预测。本文采用改进的灰色拓扑方法研究了股票价格走势预测模型,并通过实证研究说明了该模型具有预报应用价值。     

灰色预测模型在高层建筑物 沉降预测中的应用研究

详细讨论了一阶一元灰色预测模型GM(1,1)的基本内容及建模过程,并成功地将GM(1,1) 模型应用于高层建筑物沉降监测的预测预报,相应地编写了基于MATLAB的灰色系统沉降预测程序, 便于实际应用。实践证明,灰色预测模型GM(1,1)在沉降预测中具有较高的应用价值。     

大冶铁矿滑坡预测模型研究

在深入研究滑坡变形特征的基础上,以大冶铁矿东露天采场狮子山北帮滑坡位移监测数据为依据,采用灰色理论,将滑坡的预测模型与滑坡运动特征相结合,推导出传统GM（1,1）模型和优化的GM（1,1）模型,通过验算比较,优化的GM（1,1）模型预测曲线与实测曲线的拐点及发展趋势高度吻合,模拟精度高,预测值可信度大,对临滑滑坡也有一定的预警意义．优化的GM（1,1）模型可以用于中长期预测模型．     

基于拓扑预测模型的船舶纵摇运动预报

针对船舶纵摇运动系统的灰色特性,利用拓扑预测法与GM（1,1）模型,研究船舶在海浪中非线性纵摇运动的预报问题,分别建立船舶纵摇运动的拓扑预测模型和船舶纵摇运动的GM（1,1）模型.根据实测船舶纵摇运动数据的特点,探讨拓扑预报模型的阈值选取方法.仿真结果表明：采用拓扑预测模型对船舶纵摇运动预报研究是合理且可行的.     

苏州地面沉降灰色系统预测模型

应用灰色系统理论,针对苏州市发生地面沉降的一组时间序列观测数据,建立了灰色预报GM(1,1)模型,预测了苏州市近期地面沉降量.计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好.     

苏州地面沉降灰色系统预测模型

应用灰色系统理论,针对苏州市发生地面沉降的一组时间序列预测数据,建立了灰色预报先ＧＭ（１,１）模型,预测了苏州市近期地面沉降量。计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好。     

大冶铁矿滑坡预测模型研究

在深入研究滑坡变形特征的基础上,以大冶铁矿东露天采场狮子山北帮滑坡位移监测数据为依据,采用灰色理论,将滑坡的预测模型与滑坡运动特征相结合,推导出传统GM(1,1)模型和优化的GM(1,1)模型,通过验算比较,优化的GM(1,1)模型预测曲线与实测曲线的拐点及发展趋势高度吻合,模拟精度高,预测值可信度大,对临滑滑坡也有一定的预警意义.优化的GM(1,1)模型可以用于中长期预测模型.     

GM（1，1）模型在道路交通事故预测中的应用

保证交通安全是交通管理者的首要目标,为了掌握交通事故的发展规律,及时采取有效的事故预防措施,对交通事故进行预测是一个非常重要的问题。在分析道路交通事故灰色性的基础上,运用灰色系统理论,构建道路交通事故GM（1,1）预测模型,以福建省道路交通事故统计数据为例,给出GM（1,1）模型的应用实例,预测结果与实际值的平均相对误差为1．54％,可见GM（1,1）模型的预测结果是可信的。     

基于MATLAB/GUI灰色预测系统开发及应用

针对GUI设计开发系统在经济领域中的应用问题,本文以灰色预测模型为理论基础,通过GUI控件的布局设计及回调函数程序的编写,开发了基于Matlab GUI的灰色预测系统,实现了GM(1,1)模型的参数估计、检验、数据拟合及预测,解决了模型建立和求解过程实现复杂的问题。同时,选取2003—2010年的国内生产总值作为测试数据对系统进行测试。测试结果表明,灰色预测系统界面友好,操作简单,准确实现GM(1,1)模型,并得到了模型的相关结果。该研究提高了灰色预测模型的利用度。     

混凝土受压过程中声发射数的灰色模型研究

针对在混凝土单轴受压破坏全过程的声发射试验中,采用传统GM（1,1）灰色模型多步预测分析所得预测值普遍较实测值偏大、预测精度偏低的问题,通过引进预测值折减系数,重点探讨了折减系数的特点。结果表明,折减系数在预测曲线起点处基本为一常数,在终点处基本与已知数据百分数呈线性关系。基于上述特点通过插值求其折减系数来合理修正传统的灰色模型,建立起折减修正GM（1,1）灰色模型。通过该修正GM（1,1）灰色模型对室内声发射试验建立的预测模型,其精度较传统GM（1,1）灰色模型有较大提高。     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

基于灰色理论和BP神经网络串联组合的能源需求预测

本文对某省能源现状进行了分析,进而提出了能源需求预测的必要性,在利用统计数据分析某省能源消耗趋势后,利用灰色GH（1,1）模型进行预测,然后把预测结果和影响因素同时作为BP神经网络的输入进行预测,结果表明,基于GH—BP串联组合模型的预测精度要高于单纯地GH（1,1）预测。最后分析了某省新能源的发展优势。     

基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。     

基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测

道路交通事故死亡率是反映道路交通安全的重要指标,为了对其进行准确预测,将灰色系统理论与马尔科夫链结合起来,构建了灰色马尔科夫预测模型,并将该模型与GM（1,1）模型进行比较分析.结果表明,灰色马尔科夫链模型能更好地预测道路交通事故死亡率.     

优化灰色GM(1,1)模型在黄河下游灾变预测中的应用

针对灰色GM(1,1)模型精度不稳定的问题,对GM(1,1)模型的建模机理进行探讨,根据指数函数和线性函数的特性,利用分析技巧,提出了2类优化模型,并将此优化模型应用于黄河下游堤防工程坍塌险情灾变预测中.结果表明,2类优化模型均比原始GM(1,1)模型有较高的模拟和预测精度,为灾变预测提供了新思路.     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM（1,1）模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析．工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷栽的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度．同时新信息GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型比老信息GM（1,1）模型预测的结果更精确．