基于灰色Verhulst模型的因特网访问人数预测分析

本文预测因特网访问人数,为开展网络建设、应用及管理提供决策依据;分析了实测数据反映的特征,给出了基于灰色Verhulst模型的建模理据和预测分析的详细过程;对模型预测结果进行了分析验证,模型的拟合精度检验指标（C=0．09,P=1．00）达优。检验结果表明,所建立的Verhulst模型对同等实测数据的预测效果优于GMC（1,n）模型 。     

基于改进灰色预测模型的交通事故预测模型研究

为了提高交通事故数据预测的准确度,采取GM(1,1)和OSDGM(1,1)等单一模型,对2008-2019年我国交通事故死亡人数数据进行分析。根据GM(1,1)和OSDGM(1,1)模型建立最优加权组合模型,使用Verhulst模型对建立的加权组合模型进行残差修正,并借助灰色模型精度评价指标对预测结果进行检验。预测结果表明,GM(1,1)、OSDGM(1,1)模型和改进的灰色预测模型的预测结果的平均相对误差分别为4.35%、4.30%和1.19%,且改进的灰色模型通过精度指标检验,说明改进灰色预测模型具有较高的精度。     

基于灰色马尔可夫Verhulst模型的因特网访问人数预测分析

为了科学准确地预测近几年因特网访问人数,提出了应用灰色马尔可夫Verhulst模型进行预测的方法。首先,利用历史数据建立灰色Verhulst模型,通过确定系数可获得因特网访问人数的时间响应序列的表达式,从而可获得未来年份因特网访问人数的发展序列值。然后,结合马尔可夫链过程将序列状态划分为三类,通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与各状态对应的预测中值,最终求得各序列的修正值。最后,通过2006/12~2012/6期间我国互联网上网人数的历史数据,预测了最近四个统计时段的访问人数。实例表明,该模型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,能够为网络建设及管理提供决策依据。     

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。     

基于最优加权组合模型的道路交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。针对各种单一灰色预测模型存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测模型。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM（1,1）、Verhulst和SCGM（1,1）c相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定组合预测模型的权重系数。利用2001-2007年我国道路交通事故死亡人数的实际值作为原始数据,构建各个单一预测模型和最优组合预测模型,预测其2008-2010年交通事故死亡人数。预测结果表明,组合预测模型比单一GM（1,1）模型、Verhulst模型和SCGM（1,1）c模型具有更高的预测精度。     

基于灰色Verhulst模型的短期风速预测研究

风速预测在保持风力发电系统稳定、风力发电功率预报、风电并网接入等方面都具有重要的应用.为了提高风速预测的精确性,提出了一种基于新陈代谢思想的灰色Verhulst模型的风速预测方法.该方法首先对灰色GM (1,1)模型和灰色Verhulst模型进行改进,其次引入了“新陈代谢”的概念,即在每一次风速预测的迭代过程中用风速真实序列的最新数据替代原有序列的最老数据,在不增加迭代维数的条件下,不断更新灰色Verhulst模型,将更新后的Verhulst模型进行优化,实现精确的风速预测.通过对实际风场风速数据的采集,运用该灰色Verhulst模型预测风速.实践仿真结果表明,与传统预测方法相比,此方法能有效的降低短期风速预测的误差,应用前景十分广阔.     

灰色Verhulst动态新陈代谢模型在产品价格预测与需求预测中的应用

产品价格及需求受多种因素影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述.在对具有较大波动的周期性变化数据部分用各种灰色动态模型进行了预测比较后,提出了Verhulst对应周期动态新陈代谢模型.用此模型进行的灰色预测能不断将新信息引入算法,使预测更加接近最新的变化趋势,取得了较好的预测效果.     

灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究

在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。     

灰色理论与时序模型的发动机状态监测分析

针对目前发动机磨损状态监测中磨粒数量预测方法存在的问题,提出了基于灰色理论与时序模型相结合的预测方法,建立了灰色时序组合模型.通过灰色GM（1,1）模型模拟数据宏观变化趋势,并用时序AR（P）模型建立了残差序列以模拟数据微观变化趋势.通过对实测数据进行检验与比较,证明该组合模型在发动机状态监测中具有更好的预报效果.     

变压器故障灰色Verhulst预测模型的研究

针对变压器试验在时间上具有非等间隔的特点,对传统等间隔Verhulst灰色模型进行了改进,提出了基于非等间隔Verhulst灰色模型的变压器故障预测方法.建立了非等间隔Verhulst灰色预测模型,该模型不仅考虑了预测数列的非等间隔性,还从初始条件选择、背景值改造等方面对原有模型进行了改进,实例验证表明本文提出的方法具有较高的精度.     

2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性

目前矿区地表单点沉陷动态预计方法主要基于传统的水准测量数据,监测方法单一,成本高,观测点易破坏,不能保证地表形变信息的实时性,且采用灰色模型进行地表沉陷预计时只针对单一模型的应用,没有结合模型自身特点分析其适用性。以袁店二矿7221工作面为试验区域,采用合成孔径雷达差分干涉测量技术监测矿区地表沉陷量,分别建立了描述沉陷量与时间关系的GM(1,1)与灰色Verhulst模型进行地表沉陷量预计,实现了矿区地表沉陷监测与动态预计一体化。通过比较、分析GM(1,1)与灰色Verhulst模型对地表沉陷量的拟合及预计结果,得出了2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性:在矿区开采沉陷开始至活跃前期,若地表单点沉陷量曲线呈近似单峰型,则宜采用GM(1,1)进行短期预计;当矿区地表沉陷进入衰退阶段,单点沉陷量曲线呈平底饱和状态,则宜采用灰色Verhulst模型进行中长期预计。     

灰色Verhulst 预测模型的数乘特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度.研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关.利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度.     

灰色Verhulst模型参数估计的一种新算法

灰色Vethulst模型主要用来描述数据具有饱和状态的过程,模型中的参数估计一般都采用最小二乘准则,而模型检验采用与最小一乘相关的准则,提出基于最小一乘准则估计模型参数,统一了模型参数估计和精度检验的准则.得到新的预测公式;然后采用新的群体智能算法-粒子群算法来求解此最小一乘的参数.由于算法避开了求解背景值.在非等时距情况下同样适用.数值计算结果表明,用文中方法确定模型参数是精确有效的,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围.     

一个基于多服务员系统的Internet市场服务管理模型

作为一种从Ｉｎｔｅｒｎｅｔ远程服务结点获取数据和计算性服务并进行集成处理的机制,Ｉｎｔｅｒｎｅｔｚ市场受到了业界的重视。本文以一个空间Ｉｎｔｅｒｎｅｔ市场模型ＳＭＡＲＴ为基础,针对其服务管理的要求,提出并设计了一个基于多服务员系统的ＳＭＡＲＴ市场服务管理模型（ＳＳＭＭ）,它具有面向对象,提供服务的静态和动态调用等特点,使一个ＳＭＡＲＴ市场具有较好的服务透明性,可扩展性和容错性,以满足自动计划编制的     

Gray box modeling of an excavator’s variable displacement hydraulic pump for fast simulation of excavation cycles

This paper describes the results of a study focused on the application of gray box modeling methodology on an excavator's hydraulic pump. This modeling approach has been adapted to accelerate the control system development time for a complete excavator, while providing accurate system dynamics. This mathematical model has been developed using the bond graph methodology. The excavator is described by two models: a hydraulic model and a kinematic model; dynamic parameters are continuously calculated during an excavation cycle, providing a platform to study the pump's behavior. The gray box model of the variable displacement pump has been validated on the basis of a set of experimental data collected on a test rig and on the field using an excavator. Herewith the results of this study are presented.     

灰色Verhulst 拓展模型的病态性问题

有效判定灰色模型的病态性是进行灰预测建模的关键. 为了揭示灰色Verhulst 拓展模型建模参数在原始序列存在微小扰动下的变化规律, 以矩阵谱条件数为工具对该模型灰导数的背景值进行分类证明. 结果表明, 灰色Verhulst 拓展模型不存在严重病态性. 采用灰色Verhulst 拓展模型进行预测建模, 模型的解不会因系统原始数据在收集过程中存在微小误差而产生显著漂移现象.

     

基于粒子群算法的GM(1，1)幂模型及应用

在灰色Verhulst模型的基础上对等间隔和非等间隔GM(1,1)幂模型进行了研究,讨论了模型的求解过程,分析了模型曲线形状与幂指数、发展系数之间的关系。将平均相对误差看成幂指数、发展系数和灰作用量的函数,同时考虑初始条件对建模精度的影响,利用粒子群算法进行参数辨识,克服了灰色Verhulst模型和最小二乘法参数辨识的缺陷。最后实例表明,基于粒子群算法参数辨识的GM(1,1)幂模型建模精度高于灰色Verhulst模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性,具有重要的理论意义。