基于灰色马尔柯夫模型的采购预测

以灰色GM(1,1)和马尔柯夫理论为基础,提出基于灰色马尔柯夫模型的采购预测方法。首先利用灰色模型进行短期预测,再利用马尔可夫理论进行波动状态预测,最后得到采购量期望值。实例结果表明,灰色马尔柯夫模型预测精度较高,具有较好的应用价值,能为采购预测工作提供有用依据。     

灰色序列模型在物流园区货运量预测中的应用

运用灰色系统理论建立了货运量的灰色预测模型-GM（1,1）模型,并通过实例对货运量进行了预测,结果表明,该方法具有所需原始数据少、预测精度高等优点．     

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。     

基于灰色GM(1,1)和自适应神经模糊推理的数据预测模型

综合利用灰色理论与自适应神经模糊推理系统( ANFIS)建立预测模型的思路,给出了利用自适应神经模糊推理系统对GM(1,1)模型残差进行修正,重构灰色GM(1,1)模型预测值的综合预测方法.选用我国某地区冬季最大电力负荷作为原始数据,用GM(1,1)模型对历年的电力负荷进行建模,并利用自适应神经模糊推理系统对其残差进行...     

基于灰色预测GM(1,1)模型的网格孔洞填补算法

针对三角网格曲面中存在的孔洞提出了一种填补算法.在空洞曲面的投影平面上,每次寻找孔洞多边形最小内角所在顶点,用GM(1,1)模型在孔洞内部插入新点,构造三角形并生成新的孔洞边界多边形,直到所有的孔洞边界多边形全部处理完.最后将平面三角面片返回到三维空间并用基于径向基函数的平滑算法对其进行平滑处理.实例表明用本算法进行孔洞填补能避免出现错误和狭长的三角形,而且和原孔洞边界能光滑连接,对曲率变化较大的孔洞也能得到满意的填补结果.     

利用灰色预测看金融危机下我国宏观经济走势

面对一场历史罕见、冲击力极强、波及全球的国际金融危机,政府将采取怎样的政策,投资者将如何理性投资等,这一切将源于金融危机下我国宏观经济将呈现怎样的走势。而要把握住经济的下一步走势的关键又在于对我国当前宏观经济走势准确、及时的预测。对此采用预测精度高的灰色预测法对我国当前宏观经济走势进行较好的预测,为政府和投资者提供可靠及时的指导性信息。     

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.     

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。     

基于灰色马尔柯夫模型的仪器检定校准时间间隔的确定

根据测量仪器检定校准参数数据的特点,建立了仪器校准参数动态发展趋势模型.在灰色GM(1,1)预测模型的基础上引入了马尔柯夫模型,克服了随机波动数据对预测精度的影响.通过实验对预测模型进行了验证,结果表明,此模型既能预测测量仪器校准参数的总体发展趋势,又能预测在总体发展趋势下的随机波动变化.应用此方法确定测量仪器校准周期...     

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.     

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。     

海水腐蚀速率的不等时距灰色模型与BP神经网络模型组合预测

金属在海水中的腐蚀机理及变化规律十分复杂,且采集腐蚀数据存在时间间隔不均匀、数据量小等问题,难以获取准确数据.基于灰色系统理论,提出运用能够适应具有无规律的采集时序数据的不等时距GM(1,1)模型对金属海水腐蚀速率进行建模,并引入了BP人工神经网络模型对预测结果进行残差修正,以提高预测精度.以A3钢与15MnMoVN钢腐蚀行为作为实例,进行预测和分析.结果显示:不等时距GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型的预测效果明显优于单一预测模型,能更真实地反映海水腐蚀的变化趋势,因而具有较高应用价值.     

汨罗市308线公路某滑坡变形监测及预测研究

为了研究308线某滑坡的治理效果,对其变形与稳定进行了监测。滑坡形成机制复杂其变形受多种因素影响,具有相当的模糊性和灰色不确定性,利用灰色预测模型对滑坡进行预测。由监测资料的预测结果表明,治理后该滑坡是稳定的,预测结果和实际吻合良好。     

用灰色理论GM（1，1）模型预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力

用传统的方法预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力，存在所需数据量大，不易预测，准确性不高等缺点，运用灰色理论GM（1，1）模型预测了舰船主动力装置受到武器攻击时在各种破坏半径下的生命力，方法简单易行，结果准确可靠，为决策者进行了科学的决策提供了相关的理论依据。     

组合模型EPS转矩转角传感器可靠性预测

为提高电动助力转向系统的性能,设计一种电动助力转向系统转矩转角传感器,并建立数学模型对传感器的可靠性进行预测。在实验的基础上比较灰色GM(1,1)模型、残差修正的灰色GM(1,1)模型以及残差修正的灰色马氏链组合模型的预测准确度。由于单个模型很难保证预测准确度水平,因此通过计算组合模型不同步数的转移概率矩阵确定目标状态,进而得到预测值。通过比较,组合模型比单个模型的准确度更好,更适宜描述随机性较大的问题。     

组合模型对我国软件人才预测的应用实例

随着软件行业的快速发展,软件人才已经成为该行业重要的战略资源.研究目的便是通过对软件人才预测进行研究,使政府部门以及软件企业更好地了解和管理软件人才.根据人才预测的特点,引用灰色GM(1,1)模型预测法和线性回归预测法,利用组合模型技术建立了需求预测综合模型.应用此模型对我国未来5年软件人才需求进行了预测.     

基于并联灰色神经网络的交通运输能源消费与环境排放预测

本文在考虑影响交通运输能源消费量影响因素的基础上，应用GM（1，1）灰色预测模型和BP人工神经网络模型，建立了我国交通运输能源消费并联灰色BP神经网络预测模型，并根据1995～2005年相关计算数据，预测了我国至2020年高低经济增长情景下铁路、道路、水运、民航部门的能源消费和环境排放量。     

灰色预测模型GM（１，１）的适用性分析及在火灾风险预测中的应用

通过对灰色预测模型———GM（１,１）的理论分析,证明了该模型的预测值及其变化趋势均具有单调 性,进而提出了GM（１,１）模型的适用性判据,并给出了该判据在火灾风险灰色预测中的应用实例。     

灰色系统理论在桥梁功能退化分析中的应用

本文以涪陵乌江二桥为工程背景,根据对乌江二桥的长期健康监测而积累的数据,运用灰色系统理论中的数列预测方法,对该桥工作状态进行退化预测分析。分析结果为桥梁健康状况、安全储备以及功能退化提供信息,为桥梁诊断、养护、维修加固提供理论依据,以便及早制定养护维修计划,避免出现桥梁使用功能加速恶化的趋势,降低重大事故发生的概率。     

利用灰色预测看金融危机下我国宏观经济走势

面对一场历史罕见、冲击力极强、波及全球的国际金融危机,政府将采取怎样的政策,投资者将如何理性投资等,这一切将源于金融危机下我国宏观经济将呈现怎样的走势。而要把握住经济的下一步走势的关键又在于对我国当前宏观经济走势准确、及时的预测。对此采用预测精度高的灰色预测法对我国当前宏观经济走势进行较好的预测,为政府和投资者提供可靠及时的指导性信息。