石羊河流域武威属区生活需水量预测

在分析回归分析模型和灰色GM(1,1)模型原理的基础上,利用两种模型分别对石羊河流域武威属区生活需水量进行了模拟分析。由于回归分析模型对石羊河流域武威属区生活用水量的模拟精度偏低,而GM(1,1)模型的模拟结果比较准确、合理,因此应用GM(1,1)模型预测石羊河流域武威属区2010年、2015年、2020年生活需水量分别为11 522.67万、15 987.03万、22 181.06万m3。     

中国内地分区年用水总量预测模型研究

为了完善中国内地大尺度区域用水量预测模型的研究,为水资源科学利用提供支撑,应用ARMA、灰色GM(1,1)及BP神经网络模型原理,建立省级行政区划、流域、地理大区3种尺度的年用水总量预测模型,对模型优选结果进行统计分析,并应用最优模型对2021-2025年各省级行政区用水总量进行预测。结果表明：对于内地省级行政区划尺度,9个行政区的年用水总量最优预测模型为ARMA模型,6个行政区的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型,16个行政区的最优预测模型为BP神经网络模型;对于流域尺度,5个流域的年用水总量最优预测模型为ARMA模型,3个流域的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型,长江流域的最优预测模型为BP神经网络模型;对于地理大区尺度,北方6区的年用水总量最优预测模型为BP神经网络模型,南方4区的最优预测模型为灰色GM(1,1)模型;2021-2025年内地各省级行政区的年用水总量总体保持稳定。研究结果可为中国内地用水总量的管理提供依据。     

基于改进灰色模型的水资源预测

为了提高灰色模型GM(1,1)对用水量预测的精度,通过对传统灰色模型的残差序列进行改进,提出了一种新的灰色改进预测模型。将其应用于城市居民生活用水量预测中,结果表明:与传统GM(1,1)模型预测值相比,改进GM(1,1)模型预测值与实际值拟合效果更好。     

基于R/S分析的大藤峡出山径流灰色预测

灰色预测模型在地表水文序列的研究中被广泛应用,但在大藤峡出山径流的研究中还未见到。针对大藤峡1932—2021年出山径流的逐年实测资料,首先构建GM(1,1)灰色预测模型,然后进行R/S分形分析,计算出大藤峡出山径流序列的Hurst指数和平均循环周期T,之后在一个周期T内运用R/S-GM(1,1)模型进行大藤峡出山径流灰色预测。结果表明：大藤峡出山径流的循环周期T为9年,GM(1,1)模型和R/S-GM(1,1)模型的模型精度分别为84.38%和87.46%,预测精度分别为86.28%和92.54%,基于R/S分形分析后的R/S-GM(1,1)灰色预测的精度显著高于直接进行GM(1,1)灰色预测。该方法为大藤峡出山径流的科学预测提供了一种新途径。     

城市需水量预测方法比较

为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。     

基于灰色GM(1,1)模型的农业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(阿克苏地区1995~2005年农业用水资料)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,其模型拟合精度达98.31%。用所建立的模型对阿克苏地区2006~2010年农业用水量进行外推预测,结果表明:该灰色模型用于农业用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

包头市市区居民生活用水量预测分析

用水量预测对区域水资源规划、利用和管理提供重要依据.运用灰色关联度分析法分析包头市市区居民生活用水量影响因素的基础上,分别建立多元线性回归模型、灰色GM(1,1)模型及灰色线性组合模型对该地区2009年和2010年的生活用水量进行预测分析,同时比较了三个模型的预测精度.结果表明:城市居民生活用水量与城市用水人口、人均居住面积和水价的关联度较高;2009年和2010年用水量的预测采用组合灰色模型精度最高,相对误差分别为13.6％％和6.5％,均方根相对误差为10.7％.组合预测模型的预测精度明显优于单一模型,使结果更加准确、合理,符合实际情况.     

不同改进灰色模型在广西年用水量预测中的应用研究

以广西全区2005-2014年的年用水量资料作为建模数据,采用灰色GM(1,1)模型进行预测研究。为了提高预测精度,分别对传统灰色GM(1,1)模型进行了不同方式的改进,通过比较发现4种灰色模型的预测结果均较理想,平均精度达到了99.5%。其中传统灰色GM(1,1)模型为99.0%、函数变换改进的灰色模型为99.4%、残差修正后的灰色模型为99.7%、经弱化算子处理后的灰色模型为99.9%,同时也充分验证了灰色模型在广西年用水量预测中的可靠性。     

基于残差灰色-马尔可夫链的生活用水量预测研究

针对传统GM(1,1)模型在用水量预测方面对非增长序列预测精度差、出现过拟合等问题,采用结合马尔可夫链修正的残差灰色模型预测生活用水量。首先在传统灰色理论预测的基础上,建立了改进残差灰色预测模型:对残差绝对值建立灰色模型,再结合马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在tn时的正负号,对灰色预测值进行修正。将模型运用于河南省2007—2018年生活用水量预测,结果表明,传统灰色预测模型与改进残差灰色预测模型的平均相对误差分别为4.14%、2.04%,改进残差灰色预测模型的精度等级为"良";同时,改进后模型的后验方差也小于传统模型。这表明改进模型比传统灰色预测模型有更高的精度,拥有更好的可靠性,可以为用水量预测提供新的方法。     

贵州省工业需水量预测研究

等维灰色递补模型以灰色模型为建模基础,引入贵州工业用水量历史数值,选择合适的数据序列,建立预测精度较好的GM(1,1)预测模型,从而构建灰色递补GM(1,1)预测模型。该模型预测精度等级为"好",故预测需水量具有可靠性和参考价值。灰色递补模型显著地减小了后验差比值C,弥补了灰色模型的不足,可为城市中长期供水规划提供方法选择。     

改进的非等间距灰色模型在大坝位移预测中的应用

传统GM(1,1)预测模型在大坝位移拟合及预测中存在优化方式单一、适应性不佳等不足,一定程度上影响模型的预测效果。基于蛙跳算法,通过优化背景值和平滑系数、寻找最优定解条件以及残差优化等方法,提出了改进的非等间距GM(1,1)大坝位移预测模型。结合相关工程实例,对比分析了2种模型的拟合效果和预测精度,说明了相对于传统GM(1,1)大坝位移预测模型,改进的GM(1,1)大坝位移预测模型能有效提高位移预测精度,可以应用于实际大坝结构中的位移监控及预测。     

灰色系统在水资源预警中的应用研究

在具有境外引水的复杂水资源系统中,建立水资源丰枯定性预警,对降低供水系统联合供水成本和提高供水可靠性具有重要意义。利用灰色理论中灾变预测的原理,以深圳市典型水库年降雨量为预测因子,建立了GM(1,1)模型,并对75%保证率的年降雨量P75进行灾变分析。从模型模拟结果分析了灰色系统在水资源实时预警应用中的局限性。     

基于集成组合预测模型的隧道大变形预测研究

为提高隧道大变形预测精度,先利用ARMA模型、三次指数平滑模型和GM(1,1)模型等单项预测模型进行预测,再利用多种线性和非线性组合方法实现了隧道大变形的初步组合预测,并在递进组合预测和混沌优化预测的基础上,构建了隧道大变形集成组合预测模型,实现了隧道大变形的综合预测。同时,提出利用M-K检验来判断隧道大变形的发展趋势,以验证预测结果的准确性。实例验证结果表明：各类初步组合预测模型均能不同程度地提高预测精度,而递进组合预测能很好地优化残差序列,达到提高预测精度的目的,即集成预测模型在隧道大变形中具较高的预测精度;同时,变形预测结果与趋势判断结果一致,均得出隧道大变形趋于不稳定方向发展的规律,相互佐证了各自分析结果的准确性,为隧道变形防治提供了参考依据。     

城市用水量预测中的多变量灰色预测模型

当观测资料的数据量少,而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量。采用自适应MGM(1,n)模型———多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。MGM(1,n)模型是GM(1,1)模型在n元多变量情况下的推广,通过联立求解n个n元微分方程,使模型中的参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间相互影响、相互制约的关系。以杭州市用水量统计资料为研究对象,运用灰色理论建立MGM(1,n)模型,获得了较好的预测效果。     

灰色GM（1,1）模型在地下水位预测中的应用

GM（1,1）模型是一种精度较高的预测模型,该模型不仅操作简单,而且当数据较少、且无法采用统计和其他的预测方法时,该方法是非常有效的。以某地2000—2005年地下水位为原始数据,采用GM（1,1）模型对2006年地下水位进行了预测,达到为该地区的地下水资源的调配提供参考依据。     

以速率为参量的GM(1,1)滑坡时间预报模型研究

以摩擦学和灰色系统为理论基础,建立了以速率为参量的滑坡GM(1,1)时间预报模型,推导出滑坡时间预报公式,结合黄茨滑坡、新滩滑坡进行了预报分析,并与传统的以位移为参量的GM(1,1)、Verhulst预报模型预报结果进行对比。结果表明:以速率为参量的GM(1,1)滑坡预报模型能够提前预报滑坡;与传统的以位移为参量的GM(1,1)相比,预报时间更接近滑坡实际发生时间;与传统的以位移为参量的Verhulst模型相比,以速率为参量的GM(1,1)模型不仅能够提前预报滑坡,而且能够更加准确地反映滑坡的位移变化趋势。因此,建议采用以速率为参量的GM(1,1)滑坡时间预报模型对滑坡进行预报分析。     

基于灰色GM(1，1)模型的农田灌溉需水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(长治市1997~2004年灌溉用水资料)建立了灰色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种方法对模型进行了精度检验,其模型的拟合精度达95.3%。用所建立的模型对长治市2005~2012年农灌需水量进行了外推预测。预测结果表明,该灰色模型用于农灌需水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。