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《水科学与工程技术》2017,(3)
针对大坝实时性态预测方法精度,首先基于Ito随机微分方程对某坝的多年扬压力监测极值建立GM(1,1)了实测序列预测模型,并根据建立模型的残差序列构建了Markov残差模型,其次对比分析了GM(1,1)残差预测模型和Markov残差模型。最后,综合GM(1,1)模型和Markov残差模型建立灰色Markov模型,并利用灰色Markov模型预测扬压力的极大值。计算结果表明,建立的灰色Markov模型不仅能提高预报精度还能真实地反映其过程的摆动性。 相似文献
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应用灰色系统理论建立了某城市年需水量的灰色GM(1,1)模型。在分析灰色预测模型建模思路及建模前提的基础上,应采用改进的灰色预测模型进行该市年需水量预测。结果表明:改进灰色预测模型与灰色GM(1,1)模型相比,平均相对误差以及原点误差均较小,适用性范围更广,可用于城市的年用水量预测。 相似文献
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大坝的水平位移受到了外部环境各种因素的影响,而这种影响又难于用确定的关系式表达,由于试验数据中有些信息是已知的(如水平位移是可以通过测量得到的),而有些信息是未知的(如外部环境对它的影响作用),因此大坝水平位移的试验数据系统是一个典型的灰色系统,本文对大坝的水平位移建立了灰色GM(1,1)预测模型,对大坝水平位移的试验数据进行处理和预测。所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。 相似文献
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