基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型

针对城市污水排放量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入到城市污水排放量的预测中,并建立相应的预测模型.应用实例表明:该模型具有用较短的数据序列建立起预测精度较好的预测模型的优点.基于灰色Verhulst的城市污水排放量预测模型应用于城市污水排放量的中长期预测,可为城市环境规划提供决策参考.     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

基于单调衰减序列的灰色预测模型

目前对GM(1,1)模型的研究大多数是对非负递增序列进行建模,对衰减序列的理论研究并不完善.研究非负衰减序列的特征,提出映射变换序列和指数函数变换序列的定义.根据变换序列构建了GM(1,1)模型,并对模型进行模拟和预测,然后还原到原始序列,从而达到对原始序列模拟和预测的目的.映射变换序列模型中用原始序列的最新数据作为映射变换序列模型的初始值,体现了新信息优先原理.实例验证了新模型的有效性和合理性.     

基于函数变换的优化灰色预测模型及其应用

基于函数变换理论,提出了对建模数据进行ax+b(a<0,ax+b>0)变换,理论上证明了这种变换可以有效提高建模数据序列的光滑度。并把此方法应用于我国市均医院床位数的建模中,应用结果表明,该方法所建GM(1,1)模型的精度优于传统GM(1,1)模型的精度,从而拓宽了灰色模型的应用范围。     

高含水油田含水率预测灰色Verhulst模型优化

针对原始含水率数据波动性较大时出现的状况,对灰色Verhulst模型进行优化。改进白化方程初始值选取方法,提高灰色Verhulst模型的预测精度。优化后灰色Verhulst模型预测效果良好,预测高含水阶段含水上升规律时的小误差概率达到100%。     

GM(1, 1)模型的建模条件

GM(1,1)模型是灰色系统理论的核心预测模型,对GM(1,1)模型的建模条件进行研究是提高模拟精度的基础.采用理论证明和数值算例相结合的方法对GM(1,1)模型的建模条件进行研究,拓展了经典灰色预测模型的级比判定条件.结果表明:当原始序列的累加序列值都相等时,发展系数不存在;提高原始序列光滑度不是提高模拟精度的充分条件.     

基于灰色系统理论的雷达探测距离预测方法

空中目标雷达探测距离的预测是基于检飞数据的雷达网探测能力分析中一个非常关键的环节.对小样本、贫信息的不确定性系统,采用一般预测方法很难满足预测精度的要求,为此使用灰色预测模型中的新陈代谢模型和Verhulst模型进行预测.新陈代谢模型在预测过程中不断剔除已不能反映系统特征的老数据,Verhulst模型则主要对原始数据变化呈S形特点的序列进行预测.最后通过实例对这两种模型进行了检验.检验结果表明:新陈代谢模型预测精度最低达96.14%,Verhulst模型预测精度最低达95.44%.     

基于灰色Verhulst模型的公路路基沉降预测研究

结合公路软土路基沉降监测数据,本文研究了灰色Verhulst模型和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,建立了任意时间间隔的灰色Verhulst模型.计算得出了灰色Verhulst模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果,并与监测结果进行比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要.     

GM(1,1)与Verhulst模型在地基沉降预测中的适用性比较

为比较灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型在地基沉降预测中的适用性,对某工程实例复合地基的沉降进行分析,并与实测沉降数据进行对比.结果表明:灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型更适用,Verhulst模型预测结果更接近实测值,预测精度也更高;Verhulst模型不仅能够预测最终沉降量,也能很好地反映全过程的沉降与时间的关系.两种灰色模型中,Verhulst模型预测精度高,更适合应用于地基沉降预测,值得在实际工程中推广运用.     

基于灰色Verhulst的网络安全态势感知模型

为了满足对抗性环境中对网络安全监测和预警的需要,提出了一种非等时距灰色Verhulst残差修正的安全态势感知模型.由非等时距的原始采样风险数据序列入手,根据累加序列所呈现出"S"形或反"S"形的摆动特征,选用灰色Verhulst模型或其反函数模型预测出网络未来的风险值,然后基于多级残差对模型的预测精度进行修正,最后应用修正后的新模型得到直观的网络未来安全态势曲线图.经过试验示例与仿真,表明该模型对网络安全态势的感知能够达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

含非线性时间项的无偏灰色模型构建与应用

针对含二次多项式时间项灰色模型存在着从差分到微分的跳跃性误差,提出了其无偏模型,此模型无需已知白化方程解析解。借助新变量将原白化方程转化为矩阵微分方程,根据方程的解直接建立离散时间响应函数的递推公式,利用直接建模法给出无偏模型的参数估计,采用精细积分法直接对数据进行高精度的模拟(预测),并以误差平方和最小为目标对初始点进行优化。从理论上证明了该模型具有含线性时间项非齐次指数规律重合性和伸缩变换一致性,从非齐次指数序列和能源消费实例上也验证了所构建模型的无偏性和有效性,具有更好的拟合(预测)精度。     

灰色Verhulst模型的优化及其应用

针对灰色Verhulst模型的优化单一,多种优化不能有效结合的情况,在同时优化背景值和初始值的基础上.建立将两种优化相结合的灰色Verhulst模型.利用该模型对我国手机网民增长规律进行研究,结果表明,优化灰色Verhulst模型具有较高的精度.     

基于自适应遗传算法和灰色关联度的摆动序列建模研究

灰色摆动序列经过动态指数变换具有灰指数特性,对变换后数据序列建立GM(1,1)可以进一步提高预测精度.为了确定动态指数变换函数的最优值,提出利用具有全局搜索能力的自适应遗传算法对该参数进行辨识.首先用指数变换后序列和最优参考指数序列的灰色关联度构造适应度函数,然后用自适应遗传算法求解待辨识参数的非劣解,最后引入辨识参数进行序列变换,并对变换后序列建立GM(1,1).自适应交叉和变异概率可以控制非劣解替换和保持种群多样性, 所以该变换方法使摆动数列具有更好的灰指数规律,可以大大提高摆动序列的预测精度.应用实例结果表明该方法的有效性.     

黄茨滑坡时间预报反分析

滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.     

基于IOWGA的组合模型在城镇居民收入中的研究

为提高城镇居民收入水平的预测精度,在对陕西省城镇居民收入水平现状进行了分析的基础上分别建立了灰色Verhulst模型和三次指数平滑模型.基于IOWGA(诱导有序几何加权平均)算子的组合预测模型对陕西省城镇居民人均可支配收入进行了预测.结果表明,该模型克服单一预测模型的不足、预测误差较小,可以作为陕西省城镇居民收入水平预测的有效工具.     

峒室失稳预报方法研究

本文基于某软弱页岩峒室群开挖过程中监测到的变形资料，首先分析了岩体失稳过程中不同变形阶段的特征。在此基础上，建立了ＧＭ（１，１）与Ｖｅｒｈｕｌｓｔ联合灰色预测模型，并结合“黄金分割”原理，对峒室失稳进行了预测预报，结果表明可取得较好的预测效果。