基于等维新息灰色马尔可夫模型的校准间隔预测

针对测量仪器校准间隔的优化问题,分析了历史校准数据的特征,建立了等维新息马尔可夫GM(1,1)预测模型.在等维新息GM(1,1)模型的基础上,引入马尔可夫模型,克服了随机波动数据对预测精度的影响.通过仿真实验对预测模型进行了验证,结果表明,等维灰色马尔可夫GM(1,1)模型的预测精度高于常规灰色GM(1,1)模型、等维新息灰色GM(1,1)模型和常规灰色马尔可夫GM(1,1)模型,更适合用于测量仪器校准间隔的预测.     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的互联网用户人数预测研究

对互联网用户人数的科学预测可为网络的建设和管理提供决策依据。在传统灰色预测模型的基础上,结合新信息优先的思想,建立了等维新息灰色预测模型,并利用马尔可夫链模型预测出结果的波动范围,形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以2007年12月－2012年06月我国互联网上网人数实测值为原始数据,构建预测模型,预测2012年12－2014年06月的互联网上网人数。实例结果表明,等维新息灰色马尔可夫预测模型其预测结果的误差更小,精度更高,还能提供预测结果的波动范围及出现概率。     

城市燃气短期负荷预测的神经网络等维新息模型

应用人工神经网络理论和灰色预测理论中的等维息建模思想,建立了既反映其时间序列的周期性增长趋势,又包括天气、气温等非线性影响因素在内的短期负荷预测的BP神经网络等维新息模型。通过改进BP神经网络,对哈尔滨市燃气管网系统的小时燃气用量进行了预测,所建立的东仅有较高的收敛速度和精度,同时也具有较强的适应性和灵活性,可应用于工程实践。     

一种基于灰色等维新息模型的目标跟踪算法

灰色系统理论将随机过程看成为灰色过程,利用数据表面离乱但整体有序的特点,挖掘潜在本质规律。对运动物体进行光学跟踪及轨迹预测,在飞行器导航、机器人路径规划等方面一直是个研究热点。根据灰色系统理论的思想,提出一种基于灰色等维新息模型的目标位置跟踪预测方法,对其进行具体分析并应用于一目标光学跟踪实验系统并验证了其有效性,最后建议指出了改进此算法的两个新的研究点。     

基于等维新息模型的矿井瓦斯涌出量预测

矿井瓦斯涌出量预测是瓦斯防治的重要技术环节,能够为煤矿安全生产提供保障.为了提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,将等维新息模型的理论结合到灰色线性回归组合模型中,建立等维新息灰色线性回归组合模型,并应用MATLAB软件进行编程.以某煤矿相对瓦斯涌出量统计数据为实例,利用等维新息灰色线性回归组合模型对其瓦斯涌出量进行预测,分析了模型的最佳维数,通过检验得出模型的精度等级为一级.结果表明:等维新息灰色线性回归组合模型在对矿井深部瓦斯涌出量进行预测时,精度高于原有的灰色预测模型,取得了良好的预测效果.可将此模型的软件应用到瓦斯监控系统中,以提高系统的技术性与实用性.     

灰色预测控制的无偏GM(1,1)模型

灰色预测控制已在过程控制中得到了广泛应用,控制器的核心模型是GM(1,1)模型,该模型是有偏差的指数模型.作者导出了GM(1,1)模型的偏差公式,并在此基础上提出了无偏GM(1,1)模型.本文介绍无偏GM(1,1)模型,并用实例显示了无偏GM(1,1)模型的优越性.     

灰色模型在矿区沉降预测中的应用

为了准确掌握矿山的沉降变化规律,预测沉降发展趋势,提出一种采用灰色模型进行矿区沉降预测的方法。结合沉降观测实例,采用灰色模型精度检验和数理统计的F分布两种方法对灰色模型的预测结果进行检验和分析。结果表明,灰色模型能够满足矿区沉降预测的精度要求,且预测精度随着采用数据量的增加而提高。     

基于灰色GM(1,1)模型的故障预测方法

首先介绍灰色GM(1,1)模型,但该模型的预测精度往往受原始序列光滑度的影响,对于不能够满足光滑度的序列,预测精度并不高。提出一种通过变换原始序列来改善光滑度的方法,并将此方法应用于故障预测中,取得了良好的效果。通过用MAT-LAB对实例仿真并进行精度检验说明,提出的方案在故障预测精度上有明显的提高。     

基于灰色-马尔可夫模型的粮食产量预测

文中首先用1976年到1995年的桐城县冬小麦单产,建立灰色GM（1,1）模型,再用随机过程理论的马尔可夫模型获得GM（1,1）模型在已知年份里的偏差规律（即偏差的转移概率矩阵）,并且依照此规律对GM（1,1）模型结果进行修正,将由GM（1,1）模型预测的一个具体数值,修正成为区间和概率组成的预测范围,增加预测的可靠性。最后用灰色-马尔可夫模型外推预测1996年到2000年共5年的小麦单产。实验说明灰色-马尔可夫模型大大提高了预测精度,将预测结果表示为预测范围,更为准确地反映出粮食产量的走势。     

时变参数GM(1, 1) 幂模型及其应用

为了进一步增强灰色预测模型对原始数据的适应能力,提出一种时变参数GM(1,1)幂模型,通过引入多项式函数描述GM(1,1)幂模型的结构参数随时间的动态变化规律。根据建模样本量的不同,分3种情形给出了模型的参数辨识算式,同时给出了时变参数GM(1,1)幂模型白化方程的解析解,利用积分复合梯形公式将其转化为可用于预测的离散时间响应式,并提出了参数优化方法。应用实例表明,时变参数GM(1,1)幂模型比固定参数GM(1,1)幂模型具有更高的模拟和预测精度。     

灰色理论在图像工程中的应用研究进展

随着传统图像信息处理技术的日趋成熟,寻求基于新理论和新思想的图像信息处理技术具有十分重要的理论意义和实用价值。为了使图像处理中的新理论——灰色理论更多地被人们所了解,首先简要介绍了灰色理论的研究内容、主要特点和基础理论;然后分别从图像处理、图像分析和图像理解3个层次来综述和分析灰色理论在图像工程中的研究进展,包括一些新的研究成果;最后,总结了在图像工程中应用灰色理论时,要解决的关键问题和未来的发展方向。研究结果显示,尽管灰色理论在图像工程中的应用研究还处于起步阶段,但其应用范围却几乎涉及了图像工程的各个方面,这充分显示它的广泛可行性、有效性,以及良好的发展潜力和应用前景。     

带周期校正的灰色残差预测模型

随着实验系统规模的不断扩大,系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现,这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题.因此,有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点,对实验数据进行建模预测,获得足够的数据来对系统进行下一步的分析.针对此问题,以灰色理论为基础,在非等间距GM(1,1)灰色预测模型的基础上,首先加入残差校正模型来提高预测精度,同时对于原始数据具有周期性的情形,建立周期补偿序列,最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型.最终的实验结果表明,该模型在用于对周期性数据的预测时,准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高.     

基于灰色小波的网络流量组合预测模型

为了更准确的预测网络流量和刻画流量特性,提出了一种基于小波变换理论与灰色理论的组合预测方法.该方法拟合了小波分解的平稳化处理优点和灰色预测中的平移处理优点,根据提出的预测方法建立了基于灰色小波的网络流量预测模型.首先对分解后的时间序列分别进行平移预处理,然后对预处理后的序列数据进行预测并重构,从而得到原始时间序列的预测值.对实际的采集数据进行仿真实验,仿真结果表明,该方法预测效果良好,优于一般小波预测方法.     

网格环境下基于灰预测的信任评估模型

提出了一种基于灰预测的信任评估模型,利用灰预测相关理论,根据实体历史信任信息的变化特性建立GM（1,1）预测模型,并利用模型预测出实体下一次交互时的信任值。结合预测信任值给出了交互结束后实体信任值的更新机制。实例表明,该模型计算简便、预测精度高,是解决网格环境下信任评估问题的一种较好方案。     

灰色GM(1,1) 分数阶累积模型及其稳定性

基于矩阵扰动理论, 研究利用累积法估计GM(1,1) 模型参数时解的稳定性问题. 研究结果表明: 累积的阶数越高, 解的扰动界越大; 在扰动值相等的情况下, 新数据相比于老数据, 解的扰动界较小; 新数据对解的影响较小, 这与新信息优先原理相矛盾. 对此, 提出分数阶累积法, 当阶数小于1 时, 这种矛盾有所缓解, 解的扰动界也较小. 最后通过具体实例验证了分数阶累积法的实用性与可靠性.

     

振荡型GM(1,1)幂模型及其应用

针对现实世界广泛存在的小样本振荡序列建模和预测问题,提出含有系统延迟和时变参数的振荡型GM(1,1)幂模型。给出最小二乘准则下的两级参数包计算公式,在此基础上构建非线性优化模型以寻求最佳幂指数和时间作用参数,以此识别原始数据所蕴含的振荡特征。将该模型应用于应急资源需求预测,并将建模结果与传统GM(1,1)幂模型、ARIMA和EMD-ARIMA方法进行比较,结果表明振荡型GM(1,1)幂模型具有较高的精度。     

基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。在传统灰色预测模型和马尔可夫链理论的基础上,利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型。该模型通过结合灰色预测与马尔可夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔可夫预测,在每一步预测中不断推陈出新,更新原始数据。以2001年—2010年全国道路交通事故死亡人数实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2011年—2015年事故死亡人数。结果表明：等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型的误差更小,精度更高,尤其适合中长期预测。     

基于多模型拟合的西安市生活垃圾量预测

大城市生活垃圾预测是政府环卫部门安全评价、规划和决策的基础。以西北最大城市西安为例,在分析现状基础上得出目前影响西安市生活垃圾产量的三个显著的驱动因子：西安市辖区建成区土地面积、城镇居民人均可支配收入和市区户籍人口。先建立GM（1,1）灰色预测模型和最小二乘法多项式拟合人均可支配收入增长模型,对三个影响因素指标分别进行预测;后建立多元线性回归模型,结合前期三个指标预测值,预测2011-2020年西安市生活垃圾产生量。显著性F检验表明多模型拟合预测合理,预测结果有意义。