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灰色预测控制已在过程控制中得到了广泛应用,控制器的核心模型是GM(1,1)模型,该模型是有偏差的指数模型.作者导出了GM(1,1)模型的偏差公式,并在此基础上提出了无偏GM(1,1)模型.本文介绍无偏GM(1,1)模型,并用实例显示了无偏GM(1,1)模型的优越性. 相似文献
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灰色GM(1,1)模型在雷达寿命试验中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了灰色预测的基本原理和常用的GM(1,1)模型的建立及修正方法,并提出了其使用条件。最后通过具体实例,验证了该方法在雷达装备寿命试验数据处理中的可行性。 相似文献
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传统的灰色GM(1,1)预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围,建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM(1,1)预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质,证明了这种模型都具有线性不变性,也能够完全拟合非齐次指数序列。考虑到初值条件对灰色模型的影响,对该模型进行了参数优化。数据仿真和实例分析表明,灰色DNGM(1,1)预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(4)
首先介绍灰色GM(1,1)模型,但该模型的预测精度往往受原始序列光滑度的影响,对于不能够满足光滑度的序列,预测精度并不高。提出一种通过变换原始序列来改善光滑度的方法,并将此方法应用于故障预测中,取得了良好的效果。通过用MAT-LAB对实例仿真并进行精度检验说明,提出的方案在故障预测精度上有明显的提高。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
讨论了灰色模型GM(1,1)及其改进模型在电力负荷预测中的应用.从灰色理论建模特点出发,提出使用加权均值生成原始数据序列的数据生成方法,在进行平滑的非负电力负荷数据序列的预测中取得了较好的效果.通过后验差检验,对传统的灰色系统GM(1,1)模型和加权均值的GM(1,1)模型进行了比较分析.实例证明,加权均值生成数据的方法进行建模具有较好的精度,在实际电力预测系统中有很好的应用价值. 相似文献
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灰色GM(1,1) 分数阶累积模型及其稳定性 总被引:1,自引:0,他引:1
基于矩阵扰动理论, 研究利用累积法估计GM(1,1) 模型参数时解的稳定性问题. 研究结果表明: 累积的阶数越高, 解的扰动界越大; 在扰动值相等的情况下, 新数据相比于老数据, 解的扰动界较小; 新数据对解的影响较小, 这与新信息优先原理相矛盾. 对此, 提出分数阶累积法, 当阶数小于1 时, 这种矛盾有所缓解, 解的扰动界也较小. 最后通过具体实例验证了分数阶累积法的实用性与可靠性.
相似文献8.
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关联规则挖掘主要用于发现事务数据集中项与项之间的关系,由于事务数据通常具有时间特性,同一规则在不同的时间段,其支持度和置信度值也不尽相同。为关联规则建立元规则,对其支持度和置信度变化趋势进行分析和预测,有利于进一步指导挖掘和决策。本文通过一个例子,分析了使用GM(1,1)模型进行元规则挖掘的一般过程,评价了GM(1,1)模型在元规则挖掘中的优缺点。 相似文献
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振荡型GM(1,1)幂模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现实世界广泛存在的小样本振荡序列建模和预测问题,提出含有系统延迟和时变参数的振荡型GM(1,1)幂模型。给出最小二乘准则下的两级参数包计算公式,在此基础上构建非线性优化模型以寻求最佳幂指数和时间作用参数,以此识别原始数据所蕴含的振荡特征。将该模型应用于应急资源需求预测,并将建模结果与传统GM(1,1)幂模型、ARIMA和EMD-ARIMA方法进行比较,结果表明振荡型GM(1,1)幂模型具有较高的精度。 相似文献
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灰色动态模型及其在色谱保留值研究中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
根据灰色理论建立色谱保留值预测模型,可以为探讨混合多组分分离条件提供依据。灰色动态模型由GM(1,1)和灰数等维递补动态模型组成,应用于多环芳烃化合物容量因子与流动相组成间的关系研究。结果表明,灰数等维递补动态模型比常规GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点。灰色动态模型的提出为灰色理论应用色谱保留值的预测以及其它较复杂化学体系的研究提供了一种新方法。 相似文献
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灰色神经网络模型及其应用 总被引:6,自引:0,他引:6
灰色建模要求的样本点少,不必有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便。而BP网络学习样本时,会反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等优点。本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来,建立灰色神经网络模型(GNNM)。提出计算残差序列和新的预测值的公式。用于发酵动力学预测,结果表明,灰色神经网络模型在预测精度方面优于常规灰色模型。该模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围。 相似文献
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具有主观取值倾向的离散灰数预测模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对灰色理论既有成果尚无法对具有主观取值倾向的离散灰数序列建立预测模型的问题,通过构建标准离散灰数“核”序列、“灰单元格”面积序列以及元素“取值可能性”序列的灰色预测模型群,实现离散灰数及其元素取值可能性大小的预测,从而建立具有主观取值倾向的离散灰数预测模型.将所提出的模型应用于空气监测点空气污染指数(API)的模拟及预测,取得了较好的效果,对拓展灰色预测模型的应用范围具有积极意义. 相似文献
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由于区间灰数运算体系不完善,灰数间的代数运算将导致结果灰度增加,难以有效构建基于"区间灰数"的灰色预测模型.对此,通过将区间灰数进行标准化处理,分解成基于实数形式的"白部"和"灰部"两个部分;然后分别对"白部"和"灰部"建立模型,再推导并还原得到区间灰数预测模型;最后,将该模型应用于城市外来工数量的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性及实用性. 相似文献
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针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题,基于灰色系统理论和人工神经网络理论,用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 相似文献
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分数阶离散灰色GM(1,1) 幂模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对GM(1,1)幂模型时间响应式由离散估计到连续预测所存在的固有误差,建立离散灰色GM(1,1)幂模型,并将该模型扩展为分数阶离散灰色GM(1,1)幂模型;以最小化平均相对误差为目标、参数之间的关系为约束条件,构建关于序列累加阶数和幂指数的优化模型,并运用量子遗传算法确定模型的最优累加阶数和幂指数。通过对高速公路地基沉降和中国高新技术产业R&D发展两个实例的预测结果表明,分数阶离散灰色GM(1,1)幂模型具有良好的建模精度。 相似文献
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针对大屏幕系统中投影氙灯更换成本高、工作流程复杂的问题,通过分析大屏幕投影仪的工作原理和投影氙灯更换的需求,利用灰色理论预测模型GM(1,1)和聚类算法,设计了氙灯更换预估模型,该模型可以通过预估氙灯的寿命极点,确定更换时间,合理地筛选出需更换的氙灯组,保证了大屏幕投影系统更有效的工作,从而充分地利用氙灯资源,降低系统维护成本。最后对某指挥中心大屏幕投影系统中氙灯记录的样本数据进行了验证,结果表明了该模型的可行性。 相似文献
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区间灰数是灰色预测的基本研究对象之一, 针对其中蕴含的灰度信息, 在充分挖掘和拓展“灰度不减”公理的基础上, 建立基于广义“灰度不减”公理的区间灰数预测模型. 通过准灰度因子对区间灰数上下界进行灰度最大化处理, 保证建模过程中的灰度不减, 并根据区间灰数序列灰度走势得到的灰度因子进一步修正模型, 提高预测的可靠性. 最后通过实例验证了模型的有效性和实用性.
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