基于灰色GM(1,1)模型的农业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(阿克苏地区1995~2005年农业用水资料)建立灰色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种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达98.31%。用所建立的模型对阿克苏地区2006~2010年农业用水量进行外推预测,结果表明:该灰色模型用于农业用水量预测,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。     

改进GM（1,1）模型在台兰河灌区引水量预测中的应用

台兰河流域灌区存在水量分配不均,水资源利用率低等特点,对本灌区年引水量进行模拟与预测具有重要意义。在传统GM（1,1）模型基础上,利用最小二乘原理,以原始序列与其模拟值的差值平方和最小为约束条件,构建改进GM（1,1）时间响应模型。结果表明,改进GM（1,1）模型模拟数据合理准确,精度较高,具有很强的实用性,可以运用于台兰河灌区引水量模拟与预测。     

GM（1,1）灰色模型在施工期数据分析预测中的应用

建立测值系列的灰色系统分析模型,就是根据测值序列的特征数据,找出因素之间（或自身）的数学关系,从而对系统进行解释和预测。文中介绍了GM（1,1）的原理,结合工程,对施工期的数据进行了分析预测,预测结果精度很高。     

改进的 GM（1，1）模型在工业需水量预测中的应用

灰色系统模型在贫信息、小样本的非线性系统建模中具有明显优势,适合对时间序列较短时的需水量进行预测。该文针对基本灰色预测模型背景值构造不合理及未充分利用新信息的缺点,采用重构背景值和等维递补原理对基本GM（1,1）模型进行改进,并利用改进模型对惠州市工业需水量进行拟合和预测,结果表明,改进模型预测精度更高,可作为城市需水量预测的一种方法。     

GM(1,1)模型在深圳市罗田水库枯水年份预测中的应用

根据罗田水库的年降雨量建立灰色GM（1,1）模型,对深圳市罗田水库枯水年份进行预测,得出在一定时段内枯水年份出现次数计算值与实际出现次数基本一致的结论,方法和结果可供设计、研究及水库供水调度时参考.     

灰色GM（1,1）模型在地下水位预测中的应用

GM（1,1）模型是一种精度较高的预测模型,该模型不仅操作简单,而且当数据较少、且无法采用统计和其他的预测方法时,该方法是非常有效的。以某地2000—2005年地下水位为原始数据,采用GM（1,1）模型对2006年地下水位进行了预测,达到为该地区的地下水资源的调配提供参考依据。     

灰色GM（1,1）模型误差特性的实验研究

从理论上分析了影响灰色ＧＭ（１，１）模型精度的三个主要因素，通过实验的方法研究了各个因素对模型误差特性的影响，并作出了用指数序列建模时的误差特性曲线。实验的结果有助于人们对ＧＭ（１，１）模型的认识和应用。     

水质预测中GM(1,1)模型的改进算法

本文在肯定灰色系统理论运用于建立水质预测模型的基础上，介绍了用中心差商代替导我都变换求解GM（1，1）模型的线性回归方法，并根据该模型的原始序列前可增加一个任意数的性质对文献中的算法作了改进．通过某市地面水高锰酸盐指数年度变化模型的应用实例表明，新算法使得GM（1，1）建模更为简单，便于基层实际工作者应用．     

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。     

改进的残差GM(1,1)模型在益阳市耕地预测中的应用

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对益阳市耕地面积进行预测,改进的残差修正方法使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度。应用此模型对益阳市耕地进行预测检验,结果表明改进的残差GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好,其结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内将呈现出小幅增长的趋势,但人均耕地面积仍旧处于联合国的警戒水平。因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务。     

GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用

针对某水库大坝实际情况,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,用以预测该大坝的沉降量,分析结果表明:GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该大坝的沉降发展趋势。     

一种适用于灰色预测控制的无偏直接GM（1，1）模型

GM（1，1）模型是灰色预测控制器的重要组成部分，它是有偏差的模型．提出了一个无偏差的模型一无偏直接GM（1，1）模型，结合具体数据将无偏直接GM（1，1）模型和GM（1，1）模型进行了比较，结果表明无偏直接GM（1，1）模型优于GM（1，1）模型．将无偏直接GM（1，1）模型替代GM（1，1）模型应用于灰色预测控制中可望得到较好结果．     

灰色GM(1,1)模型在干旱预测中的应用

灰色系统理论及其建模原理,利用蚌埠市气象站27a的实测降水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对干旱灾害进行预测,经残差与后验差检验分析,模型精度较高,平均达99.37%,使用实测资料检验,效果较理想,为蚌埠市抗旱及供水提供必要的预测信息。     

灰色模型在城市用水量预测中的应用

城市年用水量为城市建设规划以及供水管网改扩建提供依据.我国城市年用水量序列特点是记录时间短,记录数据少.针对我国城市年用水量数据序列的这种特点对其进行分析研究,利用灰色系统理论,建立预测年用水量GM(1,1)模型,并以湖州市年用水量数据为原始数据进行了实际预测,取得了较好的预测效果.     

基于GM（1，1）的残差修正模型及应用

为了提高GM（1，1）模型的预测精度，对GM（1，1）模型进行预测，得到残差序列，然后用残差序列建模对原模型进行修正，得到GM（1，1）的残差修正模型，将其应用到扬压力的预测中，结果表明模型精度大大提高。     

灰色新陈代谢模型在城市生活用水量预测中的应用

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。     

基于残差修正的GM(1,1)模型在农业用水量预测中的应用

灰色模型对农业用水量进行预测本身具有一定的局限,数据离散程度越大,灰度也越大,其预测精度也越差。文中采用残差修正．避免了数值过度波动。通过预测实例,结果表明改进后的灰色预测模型能有效提高预测精度。     

GM(1,1)等维新息模型在土石坝沉降预测中的应用

采用灰色等维新息模型模拟土石坝的时效变形，预测了土石坝时效位移的未来变化趋势，并结合陆浑水库大坝实测资料编制了计算程序，同时对等维新息模型的最佳数区进行了讨论，得到了具有实用价值的结论。     

GM组合模型用于城市生活用水量预测

以天津市为例,采用GM组合模型预测城市生活用水量,力求提高预测的精度。首先,通过对往年城市用水特点的分析,运用多元逐步回归的方法和等维灰数递补动态模型对天津市城市生活用水量进行预测,预测的平均误差分别为7.59%和11.55%;然后,采用上述两种模型的GM组合模型对天津市城市生活用水量进行预测,预测的平均误差降低为5.06%。实践证明,GM组合模型适用于城市生活用水量的预测,精度令人满意。