基于灰色GM(1,1)模型的城市需水量预测研究

介绍灰色理论建模原理以及参数辨识方法,从年度用水量本身挖掘有用的信息,依据长治市1996年~2004年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到96.4%,并用该模型对城市需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于城市需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为长治市水资源规划与管理提供必要的参考。     

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。     

改进的GM(1,1)模型在城市需水量预测中的应用

基本GM(1,1)模型未充分利用新信息,且背景值构造不合理,对变化非平稳的数据序列预测精度较低,为此,本文采用重构背景值和等维递补原理对基本GM(1,1)模型进行改进,建立重构背景值的GM(1,1)等维递补模型,并运用改进模型预测北方某市需水量,结果表明,改进模型预测精度更高,为需水量的预测提供了一种新方法.     

基于GM(1,1)的河南省需水量预测研究

本文重点介绍了灰色理论及其建模原理,对年度用水量进行深入挖掘,依据河南省2000-2009年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到93.27%,并用该模型对需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为河南水资源规划与管理提供必要的参考。     

基于GM(1,1)的河南省需水量预测研究

本文重点介绍了灰色理论及其建模原理,对年度用水量进行深入挖掘,依据河南省2000～2009年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到93.27％,并用该模型对需水量进行了预测.预测结果表明,该模型用于需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为河南水资源规划与管理提供必要的参考.     

沉降预测与分析的灰色系统预测法

利用灰色系统理论、建模原理及其检验方法,利用尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移进行预测,经残差、关联度等检验分析,模型精度较高,并对实测资料进行检验,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基坝体竖向位移的预测,为整个坝区、坝体水准网的竖向位移监测提供辅助信息。     

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。     

基于灰色模型的白龙江灾害性洪水预测

白龙江为嘉陵江上游最大一条支流,汛期洪水由暴雨形成.在河流梯级开发情况下,白龙江流域洪水的产生频次及灾害程度都与天然状态有较大差异,文章利用灰色GM(1,1)模型对流域可能产生的洪水进行预测并分析研究了洪水发生的规律性.     

基于灰色模型的城市需水量预测

用灰色模型对四川省资阳市2010、2015、2020年的需水量进行了预测,得出需水量分别为2 282.0、2 834.6、3 235.3万m3。对预测结果的精度校验表明,模型的预测精度等级为一级。     

基于灰色—周期外延模型的年降水量预测

将灰色GM(1,1)模型与周期外延叠加模型相结合,构建灰色—周期外延预测模型,并以齐齐哈尔市为例,对其近30年年降水序列进行了拟合和预测研究。结果表明,模型具有较好的拟合效果和预测精度,揭示了齐齐哈尔市年降水序列明显的增加趋势和周期性变化特征,可为齐齐哈尔市旱涝预测提供理论依据。     

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。     

G(1,1)灰色模型在某大坝水平位移预测中的应用

大坝的水平位移受到了外部环境各种因素的影响,而这种影响又难于用确定的关系式表达,由于试验数据中有些信息是已知的(如水平位移是可以通过测量得到的),而有些信息是未知的(如外部环境对它的影响作用),因此大坝水平位移的试验数据系统是一个典型的灰色系统,本文对大坝的水平位移建立了灰色GM(1,1)预测模型,对大坝水平位移的试验数据进行处理和预测。所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。     

灰色模型在城市用水量预测中的应用

城市年用水量为城市建设规划以及供水管网改扩建提供依据.我国城市年用水量序列特点是记录时间短,记录数据少.针对我国城市年用水量数据序列的这种特点对其进行分析研究,利用灰色系统理论,建立预测年用水量GM(1,1)模型,并以湖州市年用水量数据为原始数据进行了实际预测,取得了较好的预测效果.     

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。     

基于灰色残差模型的灌区地下水最小埋深预测

建立灰色GM(1,1)主模型,然后进行残差修正,从而形成灰色残差模型,并对宝鸡峡灌区周城—苏坊洼地地下水最小埋深进行了预测.结果表明:根据前12 a观测数据建立模型,预测的第13 a地下水最小埋深为3.64m,与实际值相比较,相对误差为4.21％;与单一采用灰色模型GM(1,1)相比,灰色残差模型克服了因数据序列不稳定而带来的误差,可提高灌区地下水最小埋深预测精度.     

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GM(1,1)模型在尼尔基水库年来水量预测中的应用

文中介绍了灰色系统理论、建模原理及其检验方法,以及利用尼尔基水库20年的年来水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水库年来水量进行预测.经残差、关联度等检验分析,并对实测资料进行检验,模型精度较高,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基水库径流中长期预报,为水库发电、供水提供必要的预测信息.     

灰色模型在城市需水量预测中的应用

在调查新郑市水资源供需状况的基础上,从灰色系统理论的特点与需水量本身的变化规律出发,利用该理论建立了城市需水量灰色预测模型,对新郑市2010、2011、2012年的需水量进行了预测,得出需水量分别为15368.4万m3、16113.2万m3和16987.5万m3.结果表明此模型精度较高、预测误差较小,可以真实地代表实际系统,从而使原始数据资料能反映未来需水量的实际变化特性,适合于对城市需水量进行预测.该预测结果为规划建成节水型城市,以水资源的可持续利用实现社会经济的可持续发展提供战略对策.     

基于灰色马尔科夫模型的南四湖水质预测

针对传统GM(1,1)模型存在灰色偏差和抗干扰能力弱的问题,建立一种等维新息灰色马尔科夫模型.该模型采用灰色马尔科夫模型改进传统GM(1,1)模型,再利用等维新息思想更新建模所需数据序列.运用该模型对南四湖2019-2021年的水质状况和水质演变趋势进行预测,结果表明:灰色马尔科夫模型的相对误差小、精度高、预测结果合理...     

大坝沉降的灰色预测

根据灰色系统理论的相关知识,建立了小浪底大坝坝顶视准线监测点沉降变形的GM（1,1）模型,并用该模型对大坝沉降变形量进行了预测,结果表明,灰色模型可以较准确地预测大坝的沉降变形量。在实际预测过程中,应不断代入新测的沉降值,调整或更新GM（1,1）模型,以提高预测精度。