粗粒度网络流量的灰色模型预测

在实际网络流量上研究了新陈代谢灰色模型(MGM)预测流量. 预测结果表明,灰色模型建模长度远小于流量序列主周期长度时,预测精度较高. 灰色模型预测流量宜采用小量数据建模,此时残差修正对提高预测精度影响很小,预测不需采用残差灰色模型(RGM). 对比了灰色模型与自回归综合滑动平均模型（ARIMA）和Elman神经网络（ENN）模型的预测结果,灰色模型远优于ARIMA,与ENN相当. 灰色模型的优点是能自适应网络流量的变化.     

改进UGM（1，1）模型在雷达故障预测中的应用

针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))在背景值构造上的缺陷,从优化背景值构造和提高模型的预测精度及适用性出发,采用背景值加权和新陈代谢模型相结合的方式,提出了一种改进不等时距灰色模型一新陈代谢UGM(1,1,w)模型,用雷达故障预测实例进行了仿真及模型比较分析.结果表明,基于新陈代谢UGM(1,1,w)模型的雷达故障预测方法在预测精度和适用性上均优于传统UGM(1,1)模型.     

基于灰色系统的机床热误差建模研究

针对机床加工过程中的热变形误差受多因素影响,变化趋势复杂,难以用常规预测方法进行有效预测的问题,该文提出了一种新的基于改进灰色系统的智能预测模型。该模型利用函数变换法改善灰色系统数据序列的光滑度,采用等维新陈代谢法克服了传统的灰色预测模型的不足,所建模型具备了输入数据动态更新的能力,预测更趋于合理。将该模型应用于工厂现场的一台数控车削加工中心进行热误差趋势的预测,从而实现热误差的补偿研究。研究表明,该模型的预测性能优于全数据GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型,是运用灰色系统理论进行机床热误差补偿建模最理想的模型,具有优异的补偿功能,能够有效的提高机床加工精度。     

上海居民消费恩格尔系数的灰色建模和预测

应用灰色系统理论的GM（1,1）建模方法,对上海城市居民消费恩格尔系数进行建模,通过残差修正提高模型的拟合精度,并按修正模型进行了恩格尔系数预测。     

改进的Verhulst沉降预测模型及其参数估计方法

为提高软土路基沉降预测灰色Verhulst模型的预测精度,首先从沉降初始实测值修正和增加时间指数项两个方面对灰色Verhulst模型的离散时间响应式进行了改进;然后基于最小二乘原理,利用差分进化算法对改进的灰色Verhulst模型时间响应式进行直接地优化估计,避免了灰色Verhulst模型常规估计方法中因背景值选取问题而导致的计算误差.实例计算结果表明,改进的灰色Verhulst模型较原模型具有更好的灵活性和适应性,比Gompertz模型、Logistic模型、Bertalanffy模型、Weibull模型及原灰色Verhulst模型这几种沉降预测模型具有更高的预测精度,可供工程设计参考.     

灰色残差模拟在城市用水量预测的研究

目的 使用灰色残差模型,解决预测城市需水量问题.方法 在传统灰色预测基础上,通过模型模拟的还原值与原始数据比较,取其差值,构建新数列模型代回原模型修正误差.结果 通过对2000-2004年沈阳市生活用水量计算,灰色残差模型中均方差比值c为0.32,小误差概率p为0.94.而传统灰色方法 中均方差比值c为1.03,小误差概率p为0.62.表明灰色残差模型在模型精度方面高于传统灰色方法 ,更能对外界因素的影响做出反应.结论 通过对比验证.灰色残差模型弥补了传统灰色模型在预测中不足而且能更好地预测城市未来需水量.     

基于函数cot(x~α)变换及背景值优化的灰色建模

灰色模型的精度很大程度上取决于待建模序列的光滑度,满足级比条件是灰色建模的前提.针对因陡变而不满足灰色建模条件的离散序列x(k),从理论上证明了经f(x)=cot(xα)变换且在满足0.2125≤f(x)≤π/2的条件下,序列F(k)=f(x(k))能够满足非畸形灰色模型建模级比条件,对光滑度的改善程度较现有的其他变换更有效.根据非负序列的一次累加生成单调递增序列,提出一种背景值优化重构的方法,利用矩形面积加梯形面积之和,实现背景值重构时正负误差相抵消,使重构后的背景值更加趋近于真值,进一步提高了模型精度.提出基于函数cot(xα)变换及背景值优化的灰色建模步骤,通过实例验证了本方法的有效性.     

倒数累加生成灰色GRM（1，1）模型的改进

GRM(1,1)是适用于非负递减数列的一种灰色预测模型.它通过对原始数据列的倒数累加生成变换及对离散点处灰导数背景值的加权处理,改善了GM(1,1)的模型精度.尝试通过对离散点处灰导数的加权处理,来改进倒数累加灰色模型GRM(1,1)的精度.实例表明,改进的倒数累加灰色模型在模型精度和预测精度上都较原模型有了很大的提高.     

一种计及横向误差校正的短期负荷预测方法

负荷预报模型由于只能对负荷规律性进行有限描述而在建模域中存在建模误差,在预报域中,与建模误差具有相同统计特性的误差分量就会延续到预报误差中。将频谱分析预测方法与基于灰色理论横向误差校正方法相结合,由频谱分析预测方法进行纵向预测,利用预测时刻之前的整点时刻负荷预测的误差来建立灰色理论模型进行负荷预测的横向误差校正,并对灰色校正模型分点的判断方法作了改进,所提方案在短期负荷预测中的性能良好。     

灰色模型在建筑物沉降分析中的应用

介绍了灰色模型建立的过程,结合实例进行了建模和预测.实例分析表明,利用灰色模型分析沉降数据的结果符合精度的要求,证实了灰色模型在建筑物沉降变形分析中的可行性.