非等间距新息GM（1，1）模型及其应用

针对非等间距GM（1,1）模型建模精度低、适应性不强等问题,应用新信息优化原理及灰色系统建模方法,采用原始数据序列的第n个分量作为灰色微分方程的初始条件,提出了非等间距新息GM（1,1）模型.基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,对非等间距新息GM（1,1）模型的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,重构非等间距新息GM（1,1）模型的背景值,并给出了背景值构造公式.该背景值不仅适用于等间距新息建模型,也适合于非等间距新息建模型,具有精度高、适应性强等特点.实例表明,所建模型具有良好的实用性和可靠性.     

灰色数模的建立及应用研究（Ⅲ）：NLCGM（1,1）模型的建立及？…

考虑到灰色ＧＭ（１,１）模型对于处理某些非线性问题的不足,基于灰色系统理论的建模思想,推导出又一种模型－－非线性连续灰色模型ＮＬＣＧＭ（１,１）。由于墓 采用了双所 ,不但实现了模型的连续化,而且提高了预测精度。将该模型应用于高效液相色谱中,对５种不同种类的酚保留随流动相组成变化的关系进行了研究尖的ＮＬＣＧＭ（１,１）模型,经验证,计算民实验值相吻合,获得了较常规ＣＧＭ（１,１）模型和二次方程更高     

灰色系统GM（1,1）模型适用范围拓广

研究了灰色系统ＧＭ（１，１）模型在建模过程中由于原始数列乘以不等于系数常数对模型值及预测值的影响，得出ＧＭ（１，１）模型完全适用于负数据序列建模的结论。     

粗粒度网络流量的灰色模型预测

在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量. 预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高. 灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM). 对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型（ARIMA）和Elman神经网络（ENN）模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当. 灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化.     

基于函数cos（x^α）变换的灰色模型及其在变压器油中气体浓度预测的应用

基于函数变换理论,采用函数COS（x^α）（α≥1）变换建立了灰色预测模型,并从理论上证明该变换可以有效地提高离散数据序列的光滑度,且其光滑度比单纯的对数函数、三角函数、幂函数变换法更优。将建立的灰色预测模型用于变压器油中溶解气体浓度预测,其实例结果分析表明,该方法有效可行且预测精度较高。     

灰色预测GM（1,1）模型的Matlab实现

介绍了GM（1,1）模型的基本原理和建模步骤,利用Matlab实现了程序化、智能化的灰色预测GM（1,1）模型。通过实例验证了其能够快速、精确地进行计算,可以帮助工程人员对所得数据进行准确性分析和预测。     

GM（1,1）模型参数估计的新方法

针对ＧＭ（１，１）模型预测估计值稳定性差等问题，从灰色建模基本要求出发，给出了一种新的ＧＭ（１，１）模型参数估计方法。与原方法相比，新方法参数估计值稳定性强，误差小，达到了理想的预测效果。     

基于灰色GM（1,1）模型的城市用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例（新疆阿克苏市1990~2000年城市用水量资料）建立灰色GM（1,1）预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度为99%。用所建立的模型对阿克苏市2001~2005年城市用水量进行预测。结果表明,该灰色模型用于城市用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与实际情况比较吻合。     

基于灰色GM（1,1）模型的安徽省GDP总量预测

建立了不同维数的灰色GM(1,1)模型和充分利用新信息的灰色模型的改进版——新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型.应用该模型预测出2015年安徽省GDP首次达到2万亿元.     

经济时间序列的灰色模型研究（Ⅱ）

本对我国国民生产总值的教学模型用灰色系统理论进行了研究，建立了这一时间序列的灰色模型，通过检验表明所建模型是高精度的。此外，对总值构成进行了灰色关联分析，得到一些好的结果。     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM（1,1）模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析．工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷栽的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度．同时新信息GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型比老信息GM（1,1）模型预测的结果更精确．     

优化灰色GM(1,1)模型在黄河下游灾变预测中的应用

针对灰色GM(1,1)模型精度不稳定的问题,对GM(1,1)模型的建模机理进行探讨,根据指数函数和线性函数的特性,利用分析技巧,提出了2类优化模型,并将此优化模型应用于黄河下游堤防工程坍塌险情灾变预测中.结果表明,2类优化模型均比原始GM(1,1)模型有较高的模拟和预测精度,为灾变预测提供了新思路.     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

利用MATLAB7.0软件对原始数据进行等间距处理后,用一次累加数列与原始数列构建微分模型,通过不断去掉旧数据加入新数据,以工程数学为基础,运用灰色理论构建新陈代谢GM(1,1)模型。并以工程实例进行模拟和预测效果检验,将普通GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型预测效果进行比较,计算和对比结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于其它模型,预测效果大大提高。     

遗传算法在高校图书馆信息流通量预测中的应用

本文结合遗传算法具有全局最优性和并行性特点,利用遗传算法多变量MGM（1,n）模型参数进行优化,构建了基于遗传算法的MGM（1,n,q）模型.以吉林省某高校图书馆流通部统计1996-2008年的图书流通信息量为例,对模型进行了验证.结果表明,基于遗传算法MGM（1,n,q）模型优于MGM（1,n）模型;MGM（1,n）模型优于GM（1,1）模型.     

混凝土受压过程中声发射数的灰色模型研究

针对在混凝土单轴受压破坏全过程的声发射试验中,采用传统GM（1,1）灰色模型多步预测分析所得预测值普遍较实测值偏大、预测精度偏低的问题,通过引进预测值折减系数,重点探讨了折减系数的特点。结果表明,折减系数在预测曲线起点处基本为一常数,在终点处基本与已知数据百分数呈线性关系。基于上述特点通过插值求其折减系数来合理修正传统的灰色模型,建立起折减修正GM（1,1）灰色模型。通过该修正GM（1,1）灰色模型对室内声发射试验建立的预测模型,其精度较传统GM（1,1）灰色模型有较大提高。     

基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测

运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.     

基于残差周期修正的大气环境发展趋势的灰色新陈代谢预测分析

在传统灰色模型的基础上,遵循数据“重近轻远”的原则,运用了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型对我国大气环境发展趋势进行了预测,及时考虑了系统发展过程中的扰动因素,在补充新信息的同时去掉因时间推移使信息意义降低的老信息,比常规的GM（1,1）模型更好的反映出了系统当前的特征。通过预测可以得出,实行节能减排后,二氧化硫、烟尘和工业粉尘排放量分别降低了34．48％、28．61％和38．71％,大气环境质量有明显好转;其次,对残差序列进行分析,并利用残差周期修正对残差序列进行了修正补偿,通过残差检验、关联度检验和后验差检验,得出基于残差周期修正的新陈代谢GM（1,1）模型精度较高,适合于大气环境发展趋势的预测。最后,进行了滚动检验,也称为事后检验,得出滚动精度较高,可信度较大。