灰色残差修正模型在灌溉用水量预测中的应用

灌溉用水量的预测影响因素很多,属于灰色系统问题。用灰色GM(1,1)模型预测铁甲灌区灌溉用水量,因相对误差较大,对残差进行修正。修正后的模型明显优于原模型,使用3种方法进行精度检验,都能达到要求,说明残差修正模型预测铁甲灌区短期灌溉用水量是可行的。     

马尔可夫链在灌溉用水量预测中的应用

依据漳河水库1963年～2008年灌溉用水量资料,应用均值标准差法建立4级分级标准.针对用水量为相依随机变量的特点,以各阶自相关系数为权重,运用马尔可夫链模型预测未来一年的灌溉用水量状态.结果表明,该方法直观、预测准确、计算简便,为灌区灌溉用水量的中长期预测提供了新的分析途径.     

基于残差修正的GM(1,1)模型在农业用水量预测中的应用

灰色模型对农业用水量进行预测本身具有一定的局限,数据离散程度越大,灰度也越大,其预测精度也越差。文中采用残差修正．避免了数值过度波动。通过预测实例,结果表明改进后的灰色预测模型能有效提高预测精度。     

基于加权灰色-马尔可夫链模型的城市需水预测

城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m³和79 818.34万m³,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。     

基于加权马尔可夫模型的降水预测研究

运用加权马尔可夫模型对降水量的预测方法进行了研究,并以河南省渑池县为例进行了验证分析.结果表明,模型预测结果和实际相吻合,具有很高的精确性和可靠性,与普通的马尔可夫链预测方法相比,可以更充分、合理地利用信息,适宜于对降水量进行预测.     

基于组合灰色模型的阿克苏市城市用水量预测

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以新疆阿克苏市1990～2002年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2003～2005年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。     

基于马尔可夫链校正GM-BP模型的径流预测

为进一步提高中长期径流预报精度,以兰西水文站1959-2014年径流深数据为例,分别利用灰色模型和BP神经网络模型对径流深数据进行预测,采用马尔可夫链推求状态概率对预测结果校正,用最小二乘法对双模型校正结果进行耦合。模型所得组合校正预测结果通过平均相对误差、均方差和合格率进行统计描述,校正后的组合预测结果平均相对误差和均方差分别为12.72%和11.70,均要优于灰色模型和BP神经网络模型且90.91%的预报结果满足相对误差小于20%的控制条件。可见,耦合模型能有效规避单一模型已存在的缺点,基于马尔可夫链的修正结果可使预测精度进一步提升。因此,本研究提供的组合校正模型在一定程度上具有更好的拟合效果和预报精度,是一种具有实用价值的预测模型。     

基于加权马尔可夫链的降水预测应用研究

介绍了加权马尔可夫链的预测方法与模型,以川中丘陵区简阳市为例,根据1974～2003年的降水量资料,采用均值-方差法对年降水量进行了状态分级,应用加权马尔可夫链对该地区的早涝状态进行预测和分析。结果表明：该方法客观、准确、可靠、简便,为区域降水的中短期预测提供了新的解决途径。     

基于灰色理论的城市用水量预测

运用灰色预测理论建立用水量的GM(1,1)模型,以邯郸市区历年用水量为原始数据序列进行预测,用后验差法检验模型精度。该模型实质上是一个指数型函数,其预测效果很大程度上取决于原始数据的特点,要求时间序列近似指数规律变化或者说要求数据总体上呈单调较平缓变化,而不是周期性或无序性变化。     

组合灰色预测模型在城市用水量预测中的应用

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型计算误差从基本模型的-2.06%下降到-0.34%,预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。     

城市年用水量灰色预测研究

灰色预测模型要求原始数据序列满足指数规律,而实际上城市用水波动性大,无典型指数趋势变化,而一般呈代数曲线形式变化,因此本文提出了改进的灰色模型在城市年用水量预测中的应用,改进的灰色预测模型主要基于灰色预测模型一次累加的建模思路。将改进的灰色预测模型用于某城市的年用水量预测,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色预测模型相比,平均相对误差以及原点误差均较小,可用于该市的年用水量预测,为该市年用水的宏观调控与用水规划提供参考。     

灰色新陈代谢模型在城市生活用水量预测中的应用

应用常规GM（1,1）模型和新陈代谢GM（1,1）模型对上海市生活用水量进行了预测。首先利用常规GM（1,1）模型对上海市生活用水量进行了建模,结果随时间序列延长,常规模型对未来的一些扰动因素无法准确把握导致精度逐渐降低。然后采用了新陈代谢GM（1,1）模型进行建模预测,并与常规GM（1,1）模型预测结果的精度进行了对比,结果显示：新陈代谢GM（1,1）模型预测精度达到94.56%,明显高于常规GM（1,1）模型精度。因此,新陈代谢模型能有效提高预测精度,可作为城市未来生活用水量的一种有效预测工具。     

遍历灰色模型对城市用水量的预测

考虑到原始序列中个别值的偶然波动影响传统GM(1,1)模型的预测精度,基于GM(1,1)模型的基本原理,构造了遍历灰色模型T-GM(1,1)。结果表明,T-GM(1,1)大大提高了模型的预测精度,将原始序列中不确定因素对预测精度的影响降到了最低,具有广泛的实用性。     

基于灰色马尔可夫链的兰村泉域地下水位预测

将兰村泉域S1长观孔2001—2010年的年平均水位埋深作为特征因素序列,降水量和人工开采量作为相关因素序列,采用灰色系统理论将GM(1,N)模型应用于兰村泉域岩溶地下水位埋深预测,并应用马尔可夫模型对输出结果进行残差修正。结果表明:经过修正后的GM(1,3)模型的拟合精度达到97.41%,比没有经过残差修正的GM(1,3)模型高出9.62%,修正后的预测值更加贴近原始值,准确性提高。采用马尔可夫残差修正模型对2011—2013年兰村泉域水位埋深值进行预测,结果表明:2011年、2012年、2013年的地下水位预测值分别为33.24、32.01、31.12 m,地下水位缓慢回升。     

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。     

灰色模型和BP神经网络模型在城市时用水量预测中的应用比较

在城市时用水量预测模型中,灰色模型和BP神经网络模型是两个应用较为广泛的模型,是它们有着各自的优缺点,预测精度也不相同.本文以南方某市为例,基于两种模型的预测原理,利用MATLAB数学软件对该市的时用水量进行了预测,并对两个预测模型的预测结果进行了误差比较分析,得出了BP神经网络模型是适合该市的时用水量预测模型.     

考虑模糊区域的灰色马尔可夫链应用于防洪堤水平位移预测

应用灰色系统理论和模糊数学的方法,建立了马尔可夫链式预测模型.利用某防洪堤观测资料,预测堤段变形.将灰色马尔科夫链和考虑模糊区域的灰色马尔可夫链所算预测值对比,说明考虑模糊区域的灰色马尔可夫链模型比一般的灰色马尔科夫链更加优越.     

预测农业用水量的灰色模型

按照灰色理论和参数辨识方式,建立了一个预测农业用水量的灰色模型GM(1,1),运用残差检验与后验差检验两种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达99%.用所建立的模型预测某灌区2004～2008年农业用水量,结果与当地实际情况比较吻合.该灰色模型的通用性好,所需数据少,计算量适中.     

用灰色系统理论预测山西用水量

本文简述了灰色系统理论的预测模型、即GM模型的建模思想,对模型的运用进行了示例演算,利用已有的计算机程序。分项预测了山西未来若干年的工农业及城市生活用水量,并分析了有关的计算误差。计算经已有资料验证表明,误差一般不超过5％,可为山西国民经济发展的决策提供重要的参考依据。