贵州省工业需水量预测研究

等维灰色递补模型以灰色模型为建模基础,引入贵州工业用水量历史数值,选择合适的数据序列,建立预测精度较好的GM(1,1)预测模型,从而构建灰色递补GM(1,1)预测模型。该模型预测精度等级为"好",故预测需水量具有可靠性和参考价值。灰色递补模型显著地减小了后验差比值C,弥补了灰色模型的不足,可为城市中长期供水规划提供方法选择。     

基于改进灰色模型的水资源预测

为了提高灰色模型GM(1,1)对用水量预测的精度,通过对传统灰色模型的残差序列进行改进,提出了一种新的灰色改进预测模型。将其应用于城市居民生活用水量预测中,结果表明:与传统GM(1,1)模型预测值相比,改进GM(1,1)模型预测值与实际值拟合效果更好。     

G(1,1)灰色模型在某大坝水平位移预测中的应用

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。     

中国内地分区年用水总量预测模型研究

为了完善中国内地大尺度区域用水量预测模型的研究,为水资源科学利用提供支撑,应用ARMA、灰色GM(1,1)及BP神经网络模型原理,建立省级行政区划、流域、地理大区3种尺度的年用水总量预测模型,对模型优选结果进行统计分析,并应用最优模型对2021-2025年各省级行政区用水总量进行预测。结果表明：对于内地省级行政区划尺度,9个行政区的年用水总量最优预测模型为ARMA模型,6个行政区的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型,16个行政区的最优预测模型为BP神经网络模型;对于流域尺度,5个流域的年用水总量最优预测模型为ARMA模型,3个流域的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型,长江流域的最优预测模型为BP神经网络模型;对于地理大区尺度,北方6区的年用水总量最优预测模型为BP神经网络模型,南方4区的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型;2021-2025年内地各省级行政区的年用水总量总体保持稳定。研究结果可为中国内地用水总量的管理提供依据。     

城市年需水量的灰色预测探讨

分析了某市年需水量的变化特点,讨论了对年需水量预测效果较好的灰色GM(1,1)模型在该市年需水量预测中的应用,并提出了改进灰色模型在该市年需水量预测中的应用,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色GM(1,1)模型相比,平均相对误差及原点误差均较小,可用于该市的年需水量预测,为该市年需水的宏观调控与用水规划提供参考.     

改进的灰色预测模型在城市年需水量预测中的应用

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。     

灰色神经网络组合模型及在滑坡预测中的应用

提出将灰色GM(1,1)预测模型与神经网络预测模型结合起来,建立灰色神经网络预测模型,对滑坡变形位移进行预测.此方法为串联型灰色神经网络组合模型,是指用神经网络识别灰色GM(1,1)所得的预测值和实测值之间的未知关系,去修正灰色系统所得的预测值.实例表明:此种预测模型预测精度高、所需样本少、有效以及在滑坡预测中有着良好的应用前景.     

基于R/S分析的大藤峡出山径流灰色预测

灰色预测模型在地表水文序列的研究中被广泛应用,但在大藤峡出山径流的研究中还未见到。针对大藤峡1932—2021年出山径流的逐年实测资料,首先构建GM(1,1)灰色预测模型,然后进行R/S分形分析,计算出大藤峡出山径流序列的Hurst指数和平均循环周期T,之后在一个周期T内运用R/S-GM(1,1)模型进行大藤峡出山径流灰色预测。结果表明：大藤峡出山径流的循环周期T为9年,GM(1,1)模型和R/S-GM(1,1)模型的模型精度分别为84.38%和87.46%,预测精度分别为86.28%和92.54%,基于R/S分形分析后的R/S-GM(1,1)灰色预测的精度显著高于直接进行GM(1,1)灰色预测。该方法为大藤峡出山径流的科学预测提供了一种新途径。     

基于GM和BP网络的年均流量组合预测模型

以岷江紫坪铺测站1937～2004年的实测流量资料为依据,运用灰色拓扑预测方法,在建模过程中将GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及GM(1,1)改进模型与BP神经网络进行优化组合,建立年均流量组合预测模型.本文采用1995～2004年的年均流量资料对模型进行检验,结果表明,预测相对误差值较为合理,可以作为年均流量预测的有效方法.     

改进GM(1,1)模型在中长期径流预测中的应用

针对基本GM(1,1)模型的一些不足,将x(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件,并采用粒子群优化算法率定模型参数,改进了基本GM(1,1)模型,并将其应用于中长期年径流量预测中。结果表明:改进GM(1,1)模型具有较高的模拟精度,可以用于年径流量预测;与基本GM(1,1)模型相比,改进GM(1,1)模型预测结果的相对误差较小,说明改进GM(1,1)模型是合理的,且在中长期年径流量预测中的应用效果良好。     

城市用水量预测中的多变量灰色预测模型

当观测资料的数据量少,而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量。采用自适应MGM(1,n)模型———多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。MGM(1,n)模型是GM(1,1)模型在n元多变量情况下的推广,通过联立求解n个n元微分方程,使模型中的参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间相互影响、相互制约的关系。以杭州市用水量统计资料为研究对象,运用灰色理论建立MGM(1,n)模型,获得了较好的预测效果。     

基于时间序列的大坝早期变形预测

大坝早期变形是一个含有已知和未知因素的不确定的复杂过程,沉降变形计算和预测在水库运营管理中具有重要意义。针对大坝变形沉降曲线非平稳的特性,利用时间序列原理建模进行预测,并与实测数据进行比较。结果表明,时间序列预报模型较好地描述了变形监测点的变化规律,预测精度优于灰色模型,更适用于实际应用。     

大坝沉降变形的灰色预测分析研究

用实测沉降资料预测大坝沉降过程是目前国内外大坝沉降变形监测分析中常采用的一种方法,包括双曲线拟合法、指数曲线拟合法和基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法。由于灰色理论在预测时不需要较长的观测数列,且能通过动态预测模型,最大程度的反映新信息在预测中的作用,因此在沉降变形预测方面具有很大的优势。本文针对目前大坝沉降变形GM(1,1)预测分析中存在的一些问题,根据大坝沉降变形的特点,分析了沉降观测数据列长度、观测时间的不等步长性、数据累加方式等对建模预测精度的影响,探讨了用灰色等维预测模型动态预测非稳态沉降变形过程的方法,提出了灰色等维动态预测模型的维数尺度标准。     

基于灰色GM(1，1)模型的农田灌溉需水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(长治市1997~2004年灌溉用水资料)建立了灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行了精度检验,其模型的拟合精度达95.3%。用所建立的模型对长治市2005~2012年农灌需水量进行了外推预测。预测结果表明,该灰色模型用于农灌需水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。     

GM(1,1)模型在红山窑泵站沉降预测中的应用

针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。     

灰色系统模型在大坝变形预测中的应用

为解决大坝安全监测中变形预测的问题,以某大坝坝顶监测数据为例,介绍了灰色GM模型预测的基本方法,采用MATLAB程序建立了GM（1,1）和GM（2,1）模型,分别对某大坝坝顶视准线部分监测点的变形量进行了预测。将预测值与实测值进行对比分析可知：采用GM（1,1）和GM（2,1）模型得到的预测结果均能很好地拟合实测值,预测精度高,利用该模型在实际工程中加以应用是可行的。     

土石坝沉降预测中的多变量灰色预测模型

当观测资料的数据量少，而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的灰色预测模型GM(1，1)不能全面考虑多个变量。本文采用自适应MGM(1,n)模型——多变量灰色预测模型，较好地解决了这一问题。MGM(1，n)模型是GM(1，1)模型在，n元多变量情况下的推广，其参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间的相互影响、相互制约的关系。内容包括：建模变量的选择，建立n元微分方程组，求解变量的时间响应函数和模型检验。通过对某土石坝观测资料的计算，表明这一方法是可行和有效的。对比其他几个模型．如GM(1,1)等，MGM(1,n)模型能反映出变量间的相互影响，从而获得较好的预测效果。     

马尔可夫链式灰色模型在防洪堤水平位移预测中的应用

应用灰色理论，结合工程实例，建立了马尔可夫链式灰色预测模型，利用广西梧州市河西防洪堤某堤段的水平位移观测资料，预测堤段的变形。将预测值与实测值加以对比，证实了马尔可夫链式灰色预测模型的可行性。