基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测

针对现有铁路货运量预测方法的不足,提出基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络（IPSO-GNN）的铁路货运量预测方法,通过IPSO对常规灰色神经网络（GNN）的白化参数进行优化,改善了GNN的不足,保证了预测精度;同时利用灰色关联分析法,计算了铁路货运量和影响因素间的关联度,以最主要的6个关联因素,建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真实验结果表明,在铁路货运量预测中此模型预测精度优于常规GNN及其他预测方法,说明此预测方法有效可行。     

一个无偏灰色马尔可夫铁路货运量预测模型

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对传统的灰色预测模型存在固有偏差,在增长率较大和数据异常波动时预测精度低,将无偏灰色理论和马尔可夫链引入预测模型,提出无偏灰色马尔可夫链预测铁路货运量的预测模型.结合实例证明了该模型预测结果更加准确可靠,具有一定的可行性和有效性.     

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.     

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。     

基于灰色等维新息模型的能耗预测研究及应用

灰色系统理论将随机过程看成灰色过程,利用数据表面杂乱但整体有序的特点,挖掘潜在的本质规律.根据灰色系统理论的思想,在分析了传统GM(1,1)模型的基础上提出了改进的等维新息预测模型,利用Matlab强大的算法功能,实现了改进的等维新息灰色预测模型算法.通过对能耗预测的实例分析,并采用残差和后验差方法对预测的精度进行检验,验证了程序的准确性和可靠性,使得预测的精度得到有效的提高.     

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。     

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。     

基于灰色预测的大时滞过程的控制研究

针对传统PID控制对大时滞过程控制效果不佳的情况,采用基于GM(1,1)灰色模型对被控对象系统行为进行预测,并用等维新息、提高原始数据列的光滑度和改变初始条件三者结合的方法对该模型进行改进,得到一个改进的GM(1,1)模型.同时以GM(1,1)模型的发展系数a作为决定预测步长的依据,将其与传统PID结合,组成灰色预测控制系统对大时滞过程进行控制.仿真结果表明,与传统PID控制相比,该方法具有较强的适应性和鲁棒性,控制性能也得到了较明显的改善.     

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。     

改进灰色GM(1,m)模型在变压器故障预测中的应用

针对灰色模型在预测变压器故障时对波动数据序列的预测误差较大的问题,提出了一种灰色GM(1,m)预测模型改进方案:对原始数据序列进行处理,使其具有更好的指数规律,以满足预测模型对光滑性的要求;对处理过的原始数据序列进行灰关联度分析,以得到各变量之间的关系;优化预测模型的背景值并用其建模;采用等维新息模型预测数据。采用改进的灰色GM(1,m)模型预测某变压器油中7种特征气体的体积分数,所得预测数据的平均残差和后验相对误差均小于GM(1,1)模型和传统GM(1,m)的预测结果,表明其具有更好的预测精确度。     

灰色变异粒子群在铁路解编量预测中的应用

为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的预测精度和可行性,且与传统的灰色预测模型进行比较。结果表明,灰色变异粒子群组合预测模型对铁路解编作业量预测明显优于传统的灰色预测模型。运用该模型预测未来铁路的解编作业量,以对铁路编组站进行合理编制和检查运营计划,从而为编组站规划和设计提供理论依据。     

基于灰色线性回归组合模型铁路客运量预测

铁路客运量的准确预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测铁路客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障.针对铁路客运系统是一个信息不完全的灰色系统,运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,用于对未来五年内河南省铁路客运量进行预测.研究表明,模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为铁路客运量预测研究提供了新的途径.     

基于改进灰色模型的ATS测试仪器校准周期确定

针对自动测试系统ATS中测试仪器校准周期的确定问题,提出了改进的灰色GM(1,1)模型预测方法。首先从GM(1,1)模型出发对模型本身进行改进,然后建立等维新息模型,并确定其最佳维数,递补动态更新预测信息,为进一步提高预测精度,提出了残差修正预测模型,并引入马尔可夫过程解决其修正残差的符号问题。实例结果表明,改进的模型预测方法比单独的模型预测具有更高的精度,可以应用于测试仪器校准周期的预测过程。     

基于新维无偏灰色Markov模型单位GDP能耗预测研究

能源消耗问题是全球关注的焦点,单位GDP能耗是反映能源消耗水平的重要指标,对其进行科学、准确的预测有着重大意义。由于GM(1,1)模型和Markov模型用于时间序列预测时优势互补,本文首先建立了无偏灰色Markov预测模型,然后进一步利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色Markov预测模型。以1991年至2011年广东省单位GDP能耗实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2012年至2014年单位GDP能耗。结果表明:新维无偏灰色Markov模型的预测误差小,精度高,适合中长期预测。     

灰色模型在电力负荷预测中的优化与应用

将发电站视为本征性灰色系统,对电力负荷建立灰色预测模型,并根据实际结果对原始模型进行优化。使用序列平移、残差校正、等维新息等方法提高了模型的精度。在实际应用中证明了预测结果的可信度。     

基于径向基神经网络的Web Service QoS#br# 属性值组合预测方法

为正确预测Web Service的服务质量(Quality of Service, QoS),帮助用户选择符合服务质量需求的Web Service,提出一种基于径向基神经网络模型的服务质量组合预测方法。首先使用时间序列模型对数据集建立线性和非线性预测模型,并选择最优模型,同时根据数据特点建立不同滑动窗口的灰色等维新息模型,再将上述2模型的预测结果作为输入源传递给径向基神经网络的训练模型,进行预测。实验结果表明,该方法与已有方法相比较,在预测精度方面有一定程度的提高。     

倒立摆网络控制系统的自适应灰色预测策略研究

基于灰色理论、自适应切换方法以及MIMO网络控制系统的研究,提出了一种网络环境下自适应灰色预测控制策略,并对整个建模过程进行了详细推导。该方法利用新陈代谢原理建立等维新息GM(1,1)模型,其在线辨识参数较少,避免了Diophantine方程和逆矩阵的在线求解,从而减少了计算量,提高了网络控制系统的实时性。倒立摆网络控制系统的仿真实验表明了所提方法的有效性。     

基于GS-LSTM模型的铁路货运量预测

铁路货运量预测的准确性对铁路运输企业制定营销计划和营销决策来说是必要的,尤其是短期铁路货运量的影响至关重要。为了提高铁路货运量的预测精度,提出一种优化长短期记忆网络(Long-Short Term Memory,LSTM)参数的预测模型——GS-LSTM模型,通过利用网格搜索算法(Grid Search)对LSTM模型训练网络中最主要的参数(批量大小、隐含层神经单元个数和学习率)进行优化。基于2005年1月—2021年7月的铁路货运量月度数据,首先建立BP和LSTM模型对预测结果进行比较,LSTM模型比BP模型的MAPE降低1.55个百分点,然后分别对BP和LSTM模型的网络参数进行优化后再进行比较,优化后的2种模型比基础模型的预测效果均有提高,而且优化后的LSTM模型比BP模型的MAPE又进一步降低0.18个百分点。实验结果显示,优化后的LSTM模型预测效果更佳,泛化能力更好,具有很好的研究和使用价值。     

灰色预测方法在铁路春运客流预测中的应用

文章通过对车站客流数据的分析，认为火车站作为一个系统，是本征性灰色的，故选择使用灰色预测方法，对春运客流量做出预测，并根据实际预测结果对基本模型进行了优化：选择优化参数a,采用残差预测模型，新陈代谢模型等方法，解决了预测精度和可信度的问题。实际数据表明，预测结果是可信的。