灰色马尔科夫模型在寸滩站年最高水位预测中的应用

本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，建立灰色马尔科夫预报模型，对寸滩站年最高水位进行预报分析。从模拟效果分析，计算值与实际值大体吻合。模型可推广应用长期水文预报中。     

年极值水位的灰色马尔科夫预报模型

本文将灰色系统与马尔科夫链理论相结合，提出了一种高精度的预报模型———灰色马尔科夫模型．计算表明，年极值水位的预报值很好地吻合了实测结果．此外，本文还得到了一种精度提高的求解ＧＭ（１，１）的新方法．     

寸滩站特大洪水灾变预测

本文探讨特大洪水灾变预测的灰色系统方法，建立寸滩站水位灾变灰色预测模型，对长江上游控制站－－寸滩站历年最高水位进行灾变预测。经后验差检验认为，模型精度等级综合评价为“好”。     

嘉陵江流域长期水文定性预测

嘉陵江属山区性河流，北碚站的洪水涨落起伏大，具有很强的随机性。灰色马尔科夫模型是一种随机预测模型，为水文预测提供了一种值得探讨和实践的新途径。建立灰色马尔科夫模型，对嘉陵江流域年最大径流变化趋势进行定性预报分析。从模拟效果分析，预测与实际情况一致，该方法可推广应用于长期水文预报中。     

改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用

研究了改进的不等时距灰色马尔科夫模型在边坡位移预测中的应用,先用S型函数对厦门某边坡的实测数据进行平滑处理,然后用平滑后的数据建立不等时距灰色GM(1,1)模型,最后用改进的计算公式求得马尔科夫模拟值和预测值。结果表明改进后的不等时距灰色马尔科夫GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度有了很大的提高,对边坡稳定性预测有一定的参考价值。     

寸滩水位灾变灰色预测模型研究

本文探讨水文灾变预测的灰色系统方法，结合对太阳黑子相对数关系的分析，建立寸滩水位灾变预测模型，对寸滩站历年最高水位进行灾变预测分析。     

灰色—马尔科夫模型在南俄5水电站大坝变形预测中的应用研究

利用灰色—马尔科夫模型对南俄5水电站大坝变形进行预测分析研究,利用数据分组技术进一步提高了灰色—马尔科夫模型预测变形的精度。以南俄5水电站大坝表面水平位移观测值为样本,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值。经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到11%以内,精度较之前有了明显的提高。由此表明,利用灰色—马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果。     

双向差分灰色模型及其在水文预报中的应用

采用双向差分建立一种水文预报模型。该模型与传统GM(1，1)模型的不同之处在于如何推求GM(1，1)模型的参数.本文是在某一预报量的前后差预报误差之和趋于最小时求出模型的参数。该模型用于宣城站年最高水位预报的结果表明，通过残差、后验差检验，模型达到了灰色模型所规定的精度等级(一级)。     

改进的灰色马尔科夫模型在大坝变形预测中的应用

针对灰色模型在建模过程中受到随机扰动影响这一问题,利用马尔科夫模型预测波动性数据准确的优势,对灰色模型进行改进,并应用于大坝变形预测计算与分析。结果表明,改进的灰色马尔科夫模型对存在扰动数据的大坝变形预测中,可以获得较好的预测效果,提高预测精度。     

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...     

基于灾变预测在黑河站洪峰长期预报中的应用

介绍灰色系统理论及其建模原理,利用黑龙江黑河水位站珊溪水库雨量站60 a的实测洪峰水位资料建立灰色预测GM（1,1）模型,对干洪灾进行预测,经残差、关联度检验等分析,模型精度较高,并对实测资料进行检验,效果较理想。为黑河站长期预报、当地政府防洪减灾提供必要的预测信息。     

基于初值优化的灰色-马尔科夫傍河水源可靠性分析

傍河水源取水可靠性论证需要对河流的径流量进行分析,为提高河流径流量预测的准确性,本文提出了基于初值优化的灰色-马尔科夫模型来预测河流流量状态的方法,该方法分别将系列第一时刻的数据、最后时刻的数据以及前一时刻的数据作为初始条件,对各预测结果进行了加权平均,建立优化后的GM(1,1)模型,再用马尔科夫模型对灰色预测结果进行修正。运用该模型对辽河的巨流河水文站2000-2010年1月和2月的径流量预测值与实际值进行对比,预测精度较高。表明初值优化的灰色-马尔科夫模型预测方法可行,其预测较准确。文中利用该模型预测了未来10年区段枯水期的河流径流量,进而分析了区段内拟建傍河水源地取水的可靠性,为拟建水源取水工程的水资源论证提供了技术依据。     

灰色自记忆模型在黄河凌汛水位预报中的应用

应用灰色自记忆模型,根据1957-2006年黄河内蒙古段巴彦高勒、三湖河口、头道拐3个水文站实测封冻期最高水位,建立了封冻期最高水位预测模型,并对2007-2011年封冻期最高水位进行了预测.结果表明:巴彦高勒、三湖河口、头道拐站预报合格率分别为66.7％、100％、83.3％,拟合合格率分别为90.7％、93.5％、91.1％.     

灰色马尔科夫模型在年降水量预测中的应用

在遵循新信息优先的灰色理论前提下,分别将第一个时刻的数据x(1)(1)、最后时刻的数据x(1)(n)以及前一个时刻的数据x(1)(k-1)作为初始条件建立GM(1,1)模型,并采取加权的方式对各模型的预测结果进行求和,得到改进后的GM(1,1)模型预测结果。然后,利用马尔科夫模型对优化灰色模型预测结果进行修正。实例应用结果表明:灰色马尔科夫模型预测精度比传统灰色模型有明显提高,与实际降水量数据的拟合程度更好。     

城市需水量预测方法比较

为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。     

R/S-GM(1,1)组合模型在径流预测中的应用

基于R/S分析法能提供有效的非线性科学预测,河川径流具有灰色禀性,为了提高河流径流预报精度,提出了R/S分析与灰色理论相结合的河川径流预测方法。该方法可以克服径流灰色预测存在的数据波动较大时预测精度降低的缺陷。将该方法应用到黑河莺落峡站和正义峡站的年径流量、汛期和非汛期径流量6个序列进行径流预测验证。结果表明:两站年径流量和汛期径流量序列的预测精度都在90%左右,非汛期径流量序列在80%以上,各径流序列预测结果与Mann-Kendall趋势检验一致,预测结果可靠,为河流径流量的科学预测提供了一种新方法。     

基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例

为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。     

闸下淤积过程灰色预警分析探讨

本文强调了物理规律是预测控制的基础，预报模型的选择应与物理现象相符。文中针对闸下淤积的特点，应用灰色系统理论对闸下淤积过程进行了预测探讨，通过实例说明灰色Verhulst模型较GM(1，1)模型更适合于闸下淤积过程的预警分析，进一步表明检验模型的基础应当是物理规律，而不单纯是数据的拟合精度。     

水文序列的灰色分析

文章通过利用灰色理论预测柳河水系的干旱年,阐述了灰色理论预测随机水文要素的基本方法。并对预报模型进行了精度检验,预报出2006年为极干旱年。     

三峡库区洪水演进模拟及传播规律分析

采用Preissman四点隐式差分格式对圣维南方程进行离散，应用三级联解法求解方程，构建三峡库区一维水动力模型，2020年和2021年的汛期洪水演进过程模拟结果与实测值吻合良好，表明模型可精准计算三峡库区的洪水演进过程。使用模型探究库区洪水的传播规律，结果显示：上游高洪来水对库尾水位抬升明显，坝址水位顶托作用影响至寸滩站附近；在不同的流量条件下，库区洪水从朱沱演进到坝址约23～44 h,传播时间与坝址水位成负相关，与洪峰流量成正相关；利用模型模拟结果分析寸滩站水位流量关系，模拟值与实测值吻合良好，并且寸滩站洪水过程的水位流量关系曲线呈现复杂的“绳套”状，相关研究成果可为库区各站的洪水调度与预报提供技术支撑。