基于灰色马尔柯夫模型的公务航空业务量预测

针对公务航空业务量波动性和随机性较大的特点,以及我国公务航空起步晚、统计数据少的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型,指出这两种模型的科学组合,既综合了GM（1,1）灰色模型和马尔柯夫预测各自的优点,又提高了预测的精度,最后,通过对我国香港机场公务机起降量预测,验证了该预测方法的有效性。     

动态GM（1,1）在建筑物沉降变形分析中的应用研究

介绍了灰色系统理论。针对传统GM（1,1）模型在建模时只从静态角度考虑未来时刻的状态这一缺陷,本文引入了可以实时加入系统最新信息的动态GM（1,1）预测模型。利用传统GM（1,1）模型与动态GM（1,1）模型对某桥梁监测点进行沉降变形分析与预测。通过对比分析实例计算结果表明,动态GM（1,1）模型可以有效地修正预测模型,在一定程度上提高了模型的预测精度,其预测效果优于传统GM（1,1）模型。     

基于灰色-马尔柯夫链模型的建筑物变形分析与预报

变形监测数据的分析和预报一直是建筑物施工及运营管理中的重要内容,其预报的可靠性在很大程度上取决于正确选择科学的预测方法.本文在分析现有建筑变形预测方法的基础上,针对灰色系统理论中的GM(1,1)预测的局限性,通过状态划分及计算马尔柯夫转移概率矩阵的方法,提出了适合于建筑物变形预测的灰色-马尔柯夫链模型,同时对该模型进行...     

改进型GM（1,1）模型在电力需求预测中的应用

提出一种改进型GM（1,1）模型,通过同时优化模型背景值和初始值的方法来提高模型预测精度,以北京地区电力需求预测为例,对改进模型的有效性和准确性进行了研究,M atlab仿真结果表明,改进型GM（1,1）模型预测精度比灰色GM（1,1）模型更高。     

应用GM（1,1）模型预测城市中长期用水量

阐述了GM（1,1）模型的建模思路以及模型模拟预测精度的检验方法,应用所建立的GM（1,1）模型对某市的中长期规划用水量进行了预测,结果表明,模型模拟预测精度为一级,预测效果良好。     

单桩极限承载力非等步长灰色GM（1，1）模型预测精度分析

分析了GM（1,1）模型与静荷载试验确定极限承载力的不同之处,指出了原有GM（1,1）模型极限承载力预测精度检验方法的不足,提出了新的符合静荷载试验加载特点的精度检验方法。对于不同类型的Q-S曲线,分析了初始建模数据的选择对GM（1,1）模型极限承载力预测精度的影响,并由此提出了初始建模数据选取的方法。     

灰色GM（1，1）模型在桩基极限承载力预测中的应用

利用现场实测单桩竖向静载试验数据,应用灰色理论建立非等步长GM（1,1）模型预测桩基极限承载力,验证了用非等步长GM（1,1）模型对桩基极限承载力进行预测时有较好的可行性和可靠性,可供设计和施工人员参考。     

灰色组合模型在坝体水平位移预测中的应用

在灰色预测的基础上,引入BP神经网络模型,建立了GM（1,1）和BP神经网络组合模型,分别运用GM（1,1）模型、BP神经网络模型和它们的组合模型三种模型对坝体的非线性水平位移进行了分析,对比发现此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,模型既克服了原始数据少的缺点,也增强了预测的自适应性,证明了组合模型的预测精度较高,可以应用于坝体水平位移的预测。     

路基沉降灰色神经网络预测模型及其应用

针对路基沉降预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测路基沉降的新方法。以京沪高铁某段路基断面为例进行了预测研究,并与用GM（1,1）模型预测的结果进行了对比。研究结果表明：灰色神经网络预测比GM（1,1）模型预测误差小。     

两种灰色模型在桥梁施工监控中的应用与分析

以某连续梁桥的施工监控数据为例,介绍了灰色GM模型预测的基本方法,采用MATAB程序建立了GM（1,1）和GM（2,1）模型,分别对箱梁各施工阶段标高进行预测.将预测值与实测值对比分析可知：采用GM（1,1）模型和GM（2,1）模型得到的预测结果均能很好的拟合实测值,预测精度高,利用GM模型对桥梁施工过程中的标高进行预测是可行的;对两种模型建立过程中的生成系数进行了分析,发现生成系数的取值对GM（1,1）模型预测精度影响较大,在实际工程中若采用GM（1,1）模型,建议首先通过试算确定合理生成系数的取值.     

基于灰色-马尔可夫模型的厦门市房价预测

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色GM(1,1)预测与马尔可夫预测有机结合,用马尔可夫模型修正灰色预测的结果,构成灰色-马尔可夫预测模型,并运用该模型预测2011年厦门市商品住宅均价。结果表明,运用灰色-马尔可夫链模型对房价进行预测是可行的。     

GM（1,1）残差修正模型在建筑形变预报中的应用

通过对比建筑形变监测数据的GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型建模的预报结果,表明残差修正GM（1,1）模型的预报精度明显高于传统GM（1,1）模型的预报精度,并且二次残差修正GM（1,1）模型的预报精度远高于一次残差修正GM（1,1）模型的预报精度,从而为准确形变预报提供了一种简单而有效的新实践。     

灰色马尔柯夫预测模型

概要地介绍了灰色系统理论的研究对象，引入了ＧＭ（１，１）灰色预测模型，并将灰色预测与马尔柯夫预测方法相结合建立了一种对ＧＭ（１，１）模型进行了预测物新方法，克服两种预测法的不足，提高了预测精度。最后用一例子说明灰色马尔柯夫预测方法的应用。     

GM(1,1)模型在山区机场沉降预估中的应用

影响山区（高填方）机场沉降的因素很多,可以将高填方沉降过程看成一个灰色系统。本文利用灰色GM（1,1）模型对山区机场的形变监测数据进行建模、分析和预测,最后将其应用于某山区（高填方）机场沉降预测中。经与实测数据对比,表明预测精度良好。     

加权GM(1,1)模型在变形监测中的应用研究

灰色系统理论中的新信息对认知的作用大于老信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性。为了充分利用新信息,本文结合工程实例将加权灰色系统理论GM(1,1)模型应用于滑坡工程进行变形预测,而且对权的选取做了初步讨论,从预测结果和实测结果进行对比分析,加权累加生成的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型模拟和预测精度高,从而说明了该法的有效性和实用性。     

基于灰色理论的道路全生命周期造价控制探讨

介绍了灰色理论GM(1,1)模型的原理,利用某新建城市Ⅰ级主干道已有造价信息数据建立GM(1,1)模型,根据模型对工程造价进行预测,并验证了预测结果的合理性,从而证明了灰色理论在市政工程道路全寿命周期造价控制中的适用性。     

基于灰色马尔可夫链的武汉城市建设投资规模预测

为弥补灰色GM（1,1）模型不适合预测随机波动性较大的数据序列等缺点,辅以无后效性的马尔可夫链与之结合,建立灰色马尔可夫链预测模型。针对武汉市城市建设投资规模预测问题,通过建立灰色马尔可夫链模型对其进行分析,得出武汉市城市建设预测投资数据,经过与实际投资数据相比较以及模型精度检验,证实所建立的灰色马尔可夫链模型的预测精度很高。运用本模型来预测武汉市城市建设投资规模是可行的、其预测结果是可信的,也为武汉市城市建设的合理投资提供一定的参考依据