GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

改进GM（1，1）残差修正模型在光伏发电量短期预测中的应用

采用改进的GM（1,1）残差修正模型建立光伏发电量预测模型,从理论发电量和实际发电量两方面对5．6kW太阳能光伏发电系统的发电量进行预测．通过对比GM（1,1）模型和改进的GM（1,1）残差修正模型的预测结果,证明采用改进的GM（1,1）残差修正模型预测短期太阳能光伏发电量能够取得更好的预测效果．     

基于残差周期修正的大气环境发展趋势的灰色新陈代谢预测分析

在传统灰色模型的基础上,遵循数据“重近轻远”的原则,运用了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型对我国大气环境发展趋势进行了预测,及时考虑了系统发展过程中的扰动因素,在补充新信息的同时去掉因时间推移使信息意义降低的老信息,比常规的GM（1,1）模型更好的反映出了系统当前的特征。通过预测可以得出,实行节能减排后,二氧化硫、烟尘和工业粉尘排放量分别降低了34．48％、28．61％和38．71％,大气环境质量有明显好转;其次,对残差序列进行分析,并利用残差周期修正对残差序列进行了修正补偿,通过残差检验、关联度检验和后验差检验,得出基于残差周期修正的新陈代谢GM（1,1）模型精度较高,适合于大气环境发展趋势的预测。最后,进行了滚动检验,也称为事后检验,得出滚动精度较高,可信度较大。     

预测酸雨频率的双残差GM(1,1)模型及其应用实例

目前预测酸雨频率多采用传统的残差GM(1,1)模型 .本文结合最新修正的GM(1,1)模型及二级残差的概念 ,提出一种新的酸雨频率预测模型———双残差GM(1,1)模型 ,并利用该模型对青岛市酸雨频率进行模拟和预测 ,结果表明所建模型较之于传统模型有更高的模拟和预测精度 .     

灰色人工神经网络模型及其在和田河径流预测中的应用

针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时,预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于和田河径流变化预测中.结果表明,该方法提高了模型精度,为分析和田河径流变化趋势提供了有效的方法.     

基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型的算法实现与应用

介绍了GM(1,1)模型的基本原理、建立方法和特点,然后提出了一种基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型和它的算法实现,最后用一个例子说明了该模型确实能大大地减少误差,提高拟合效果。     

基于灰色残差GM（1，1）模型的建筑物沉降预测的研究

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义。针对传统灰色GM（1,1）模型存在的模型精度不高的问题,提出了灰色残差GM（1,1）模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析。通过与原始模型的对比分析可以发现,灰色残差模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值。     

GM(1,1)残差模型在民航客运量预测中的应用

利用GM（1，1）模型对民航客运量进行模拟预测，用GM（1，1）残差模型对其进行修正，得出精度很高的预测公式，并用模型的后验差检验所建预测模型，证明预测公式精度较高，以期在今后的实际预测中取得很好效果。     

GM(1,1)模型的改进及其在变形预测中的应用

为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型。具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度; 接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值; 然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度; 最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型。以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比。精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

利用MATLAB7.0软件对原始数据进行等间距处理后,用一次累加数列与原始数列构建微分模型,通过不断去掉旧数据加入新数据,以工程数学为基础,运用灰色理论构建新陈代谢GM(1,1)模型。并以工程实例进行模拟和预测效果检验,将普通GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型预测效果进行比较,计算和对比结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于其它模型,预测效果大大提高。     

基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测

道路交通事故死亡率是反映道路交通安全的重要指标,为了对其进行准确预测,将灰色系统理论与马尔科夫链结合起来,构建了灰色马尔科夫预测模型,并将该模型与GM（1,1）模型进行比较分析.结果表明,灰色马尔科夫链模型能更好地预测道路交通事故死亡率.     

基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。     

以ｘ（１）（ｎ）为初始条件的无偏ＧＭ（１，１）模型

根据灰色系统理论的新信息优先原理,在建模过程中赋予新信息较大的权重可以显著提高灰色建模的功效.将无偏GM（1,1）模型的初始条件由x^（1）（1）改为x^（1）（n）,对原模型进行改进,从而提高了所建模型的模拟预测精度.通过实例验证了所建模型的实用性和可靠性.     

基于灰色理论和BP神经网络串联组合的能源需求预测

本文对某省能源现状进行了分析,进而提出了能源需求预测的必要性,在利用统计数据分析某省能源消耗趋势后,利用灰色GH（1,1）模型进行预测,然后把预测结果和影响因素同时作为BP神经网络的输入进行预测,结果表明,基于GH—BP串联组合模型的预测精度要高于单纯地GH（1,1）预测。最后分析了某省新能源的发展优势。     

优化GM(1,1)模型在滑坡形变预测预报中的应用研究

传统的GM(1,1)模型,只适用于等间距监测数据序列的模拟预测,对非等间距监测序列,一般经过等间距处理或经过复杂的变换计算再建立非等间距模型。针对传统GM(1,1)模型的不足,本文探讨了几种合理且实用的改进GM(1,1)预测模型,并对各种优化GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的预测结果进行了系统的对比分析。     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM（1,1）模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析．工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷栽的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度．同时新信息GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型比老信息GM（1,1）模型预测的结果更精确．     

优化灰色GM(1,1)模型在黄河下游灾变预测中的应用

针对灰色GM(1,1)模型精度不稳定的问题,对GM(1,1)模型的建模机理进行探讨,根据指数函数和线性函数的特性,利用分析技巧,提出了2类优化模型,并将此优化模型应用于黄河下游堤防工程坍塌险情灾变预测中.结果表明,2类优化模型均比原始GM(1,1)模型有较高的模拟和预测精度,为灾变预测提供了新思路.     

基于GM（1，1）-Markov模型的我国人口城市化水平预测

结合灰色GM（1,1）模型和马尔可夫链理论的优点,建立耦合的GM（1,1）-Markov预测模型。实例预测2009年-2015年我国人口城市化水平,其结果证明GM（1,1）-Markov模型预测精度较高,具有较强的科学性和实用性。     

宁波地区单桩极限承载力GM(1,1)灰色模型预测

利用未达到破坏的试桩资料来确定桩基的极限承载力具有重要的工程意义。为此,本文根据灰色理论建立了单桩荷载-沉降关系的GM(1,1)模型,编制了相应的计算程序,并利用宁波地区桩基承载力实测数据验证了灰色预测GM(1,1)模型的可靠性,证明了该方法具有较好的预测精度。最后,对宁波市区2006～2010年的910根预应力管桩的抗压承载力特征值进行预测,结果表明:单桩抗压设计承载力特征值有15%～30%的安全储备。