灰色系统理论在干旱预测中的应用研究

干旱灾害频繁发生,导致了农业生产的恶性循环,造成环境的持续恶化和污染的加剧。开展干旱评估、预测预警等研究,已成为抵御干旱灾害亟待解决的问题。结合华县的年降水量资料,将干旱视为一个灰色系统,根据灰色GM(1,1)预测模型对未来干旱年份进行预测。经检验,模型结果符合实际,具有一定的可信度,能为华县地区抗旱和供水提供必要的预测信息。应用进行预测表明,华县2012年～2013年、2019年～2020年期间将发生干旱。     

灰色系统理论在滇池流域干旱预测中的应用

利用滇池流域51 a的实测降雨量资料,根据灰色系统理论和建模原理,建立了干旱灰色预测GM(1,1)模型.并利用建立的干旱预测模型对滇池流域干旱灾害进行预测,利用实测资料对其模拟计算结果进行检验.经残差、关联度检验等,所建立的干旱灰色预测模型计算结果与实测结果相符,比较适宜滇池流域干旱情况的中长期预测.通过与常用的周期叠加法对干旱年份的预测结果比较,证明灰色系统理论的预测结果更准确.     

灰色理论在灾变预测中的应用

将基于灰色系统理论的ＧＭ（１，１）模型推广至灾变预测，并以一实例介绍涝灾预测基本步骤。     

改进的灰色灾变模型在干旱预测中的应用

为提高传统的GM(1,1)模型精度,分别从原始数据序列检验和建立残差修正模型两方面进行了改进,并将改进的灰色灾变模型与不进行原始序列检验的GM(1,1)1模型和对原始数据序列进行检验的GM(1,1)2模型进行了比较。结果表明:改进的灰色灾变模型精度最高;运用该模型预测榆林市未来可能发生干旱的年份分别为2012年、2015年和2019年。     

灰色系统理论在工程进度预测中的应用

在工程项目实施过程中,往往出现进度偏离原计划状态,为了预测实际进度与计划进度的偏差值,采取措施及时调整,确保项目顺利实施。本文根据灰色系统预测中的数列预测理论,对工程进度偏差预测进行分析,以便及时采取措施,使对工期的影响降到最低程度。     

灰色理论在电力系统负荷预测中的应用

结合一个实例，提出了用灰色理论模型来预测电力系统负荷的方法。     

灰色系统理论在灾变预测中的应用

“灰色系统”模型是连续的微分模型,利用这一模型可对系统的发展、变化进行合理的观察分析,并作出预测.近年来,已在农业、社会、经济、生态等各个领域内得到广泛应用.本文用GM(1,1)灰色模型对永定河上游清水河流域的洪峰流量作灾变预测,为流域治理提供参考.     

灰色模型的改进及其在气象干旱预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型在数据预处理阶段存在的不足,分析模型误差的产生原因,提出新的数据预处理方法。依据峡江县1958-2018年年降水量资料,通过计算其SPI指数(标准化降水指数)得到干旱年时间序列。在真实的时间序列数据集上对经典灰色模型GM~0、平移转换预处理灰色模型GM~1、基于平移转换的平均弱化缓冲算子预处理灰色模型GM~2进行了对比测试,结果表明:平移转换结合平均弱化缓冲算子弥补了预处理阶段的不足,有效地降低传统模型的误差,改进后的GM~2模型的平均预测误差为3.32%,相较于其它两种模型分别降低了44.16%和16.24%。证明了该模型具有更好的预测精度,可应用于干旱年的预测,为区域干旱预测和干旱防治工作提供理论依据。     

灰色GM(1,1)模型在干旱预测中的应用

灰色系统理论及其建模原理,利用蚌埠市气象站27a的实测降水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对干旱灾害进行预测,经残差与后验差检验分析,模型精度较高,平均达99.37%,使用实测资料检验,效果较理想,为蚌埠市抗旱及供水提供必要的预测信息。     

灰色系统模型在宝鸡峡灌区气象干旱预测中的应用

根据宝鸡峡灌区1981～2003的年降水资料建立了GM（1，1）模型，并依据建立的残差GM（1，1）模型对原模型进行修正，对灌区2008～2016的干旱发生年做出预测，并由2004年灌区降水资料检验预测结果，检验结果表明该模型的预测结果合理可信。     

灰色理论在软基沉降预测中的应用

考虑了现场沉降监测数据的不等时间间隔性和数据的不断更新性,以及个别数据的跳跃性,文章建立了适合非等时距GM（1,1）直接模型,并应用于工程实践,证明了其实用性和合理性。     

灰色系统理论在旱涝灾害预测中的应用

根据灰色系统理论和建模原理,选取滇池流域1955—2020年降水资料为原始数据,建立旱灾灰色预测GM(1,1)模型;采用牛栏江流域1954—2020年最大流量资料,建立洪灾预测模型;将两个模型的预测值分别与实际旱灾和洪灾发生时间进行对比分析,探讨在水文长期预报中灰色灾变理论的应用。利用模型对流域未来旱涝灾害出现时间进行预测,未来10年内,滇池流域在2026—2027年、2031—2032年存在旱灾风险;牛栏江流域则在2025—2026年、2031—2032年发生洪灾的可能性较大。     

灰色理论在尼雅河灾害洪水预测中的应用

根据灰色系统理论及建模原理,利用尼雅河水文站近31a实测的超过危险流量的最大洪水资料,建立了灰色灾变预测GM（1,1）模型,经后验差检验,模型精度较高。在此基础上,对尼雅河出现洪水灾变年份进行了预测,其结果可为制定防洪减灾措施提供理论依据。     

灰色系统理论在城市需水量预测中的应用

针对城市需水量特点、运用了具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型并对该模型的精度进行了检验。最后用实例验证了该模型用于预测城市需水量的可行性及有效性。     

灰色系统理论在城市需水量预测中的应用

针对城市需水量特点，运用了具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型并对该模型的精度进行了检验。最后用实例验证了该模型用于预测城市需水量的可行性及有效性。     

浅谈灰色系统理论在旱涝预测中的应用

对灰色系统理论进行简单介绍，着重于灰色系统理论中灾变预测的建模过程，并以实例说明如何在水文长期预报中应用灰色灾变理论。     

灰色理论在龙江突发镉污染水质预测中的应用

利用灰色预测理论,建立了龙江突发水污染水质变化趋势的GM(1,1)预测模型,而后对模型进行残差修正。结果表明:经残差修正后的GM(1,1)模型更为合理,预测精度明显提高。本研究中灰色理论能够有效地对突发性水污染事故中的水质变化趋势进行短期预测,为相关部门及时采取相应的应急措施提供参考,减小事故风险。     

结合灰色理论的人工神经网络方法 在水质预测中的应用

针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出了采用灰色预测法、人工神经网络(BP神经网络、径向基神经网络、广义回归神经网络)以及两者组合的方法对水质动态预测进行研究。以太湖流域嘉兴斜路港监测断面为例,并依据后验差检验比值c及小概率精度p对模型预测效果进行了分析。结果表明,对年内预测,通过广义回归神经网络的动态预测值平均相对误差为0.61%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率大于0.7;采用灰色结合广义回归神经网络的方法对水质pH值进行预测,平均相对误差仅有0.85%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率等于1。研究结果还表明,对年际预测,灰色结合BP神经网络和灰色结合径向基函数神经网络的动态预测值平均相对误差分别为0.57%和0.80%,其后验差比值都小于0.5,小概率误差都为0.9,大于0.8。     

灰色理论及神经网络组合模型在水质预测中的应用

利用灰色理论和神经网络的组合式模型实现了对原水水质的预测。它分析了水质数据的影响因素多,水质变化的非线性等特点,同时考虑灰色理论的单变量预测优势以及神经网络能有效处理数据的非线性、模糊信息的特点,提出使用灰色理论模型GM(1,1)对水质数据进行建模,再使用BP神经网络对实际值和预测值的残差进行建模,最后叠加上述两个模型,实现灰色神经网络组合式水质预测模型。通过对某水厂水质的预测值和实际值的比较,表明该模型对水质有较高的预测精度。     

灰色系统理论在用电负荷预测和控制中的应用

应用灰色系统理论建立用电负荷系统的灰色因果预测模型，在对电力负荷系统进行详细分析的基础上，用预测模型对地区水电规划用电负荷进行预测，并对预测结果作有效性和可靠性分析；最后，根据国民经济发展规划要求，对地区的用电负荷进行态势控制分析，从而为电力工业的规划、发展提供依据。实例表明此方法有其实用价值。