灰色预测GM(1,1)模型在石油工程中的应用

灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法,它有着简便、易学、准确性和可行性高的特点,因此应用领域十分宽广。本文着重介绍了灰色预测GM(1,1)模型在石油工程中的应用,如:用GM(1,1)模型预测地层孔隙压力、预测原油产量、预测油气层深度和储层孔隙度等。通过实例证明了该方法在石油工程应用中具有预测模型简单、预测精度高、计算速度快、方便实用等特点,对实际生产有一定的参考价值。     

基于非等间距GM_GRNN组合模型的转炉应用

建立以终点碳和温度为间距的氧气用量非等间距灰色数列预测模型,并利用广义回归神经网络对灰模预测结果进行非线性组合优化,得到氧气质量的综合预测值.通过采集到的某钢厂实际生产数据,建立氧气质量的组合预测模型,得到平均相对精度达到97.39％的一步预测值.验证结果表明该组合模型是准确而有效的.     

GM(1,1)灰色模型在变形预测中的应用

本文结合实测变形资料,将GM(1,1)灰色模型运用于土木工程的变形预测,为土木工程的变形治理及时提供可靠依据。     

灰色GM(1,1)模型在金属材料疲劳试验数据预测中的应用

提出用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对金属材料的疲劳寿命试验数据进行预测 ,目的是大幅度缩短试验时间 ,节约试验费用 ,快速获得可靠性指标。实例计算结果说明 ,将灰色系统理论用于金属材料的疲劳寿命试验数据预测有较高的精度 ,为有效缩短金属材料疲劳寿命试验时间提供了一个值得探讨的方法     

非等时空距灰色模型在摩擦因数预测中的应用

采用连续非等时空距GM（1,1）模型,对摩擦因数λ与雷诺准数Re的关系进行了研究,建立了可进行连续预测的数学模型,并与等时空距模型作了比较,所建立模型与实际情况吻合较好,精度检验为Ⅰ级,模型适宜于粗糙度（e/d )一定的管路系统摩擦因数λ的预测。     

基于GM(1,1)模型的地表拦洪坝沉降预测

地表拦洪坝不均匀沉降可严重影响拦洪坝水库的安全,给矿山带来安全隐患,因此合理预测地表拦洪坝水库的沉降值,对矿山安全生产具有重要的意义。运用灰色理论的GM(1,1)模型对拦洪坝附近监测点累积沉降值进行预测,并与实际监测数据对比,结果表明,该模型在地表拦洪坝沉降值预测中有一定的适用性和科学合理性。运用该模型对监测点6~9月份的沉降值进行预测,得到拦洪坝监测点沉降值的趋势,对矿山安全生产具有一定的指导意义。     

遗传优化GM(1,1)模型在负荷预测中的应用

为克服利用传统最小二乘法估计GM(1,1)模型参数的缺陷,改善该模型在中长期负荷预测中的精度,提出了基于最小一乘法的GM(1,1)模型,对离散后的GM(1,1)模型以误差的绝对值之和达到最小确定参数.由于该GM(1,1)模型中的目标函数非连续,不可导,用传统的优化无法求解,本文针对模型的特性设计了求解该优化模型的遗传算法,对模型的参数进行估计.将所提出的模型应用于负荷预测,通过与传统预测效果的对比分析,验证了本文方法的有效性和优越性.     

遗传优化GM(1,1)模型在负荷预测中的应用

为克服利用传统最小二乘法估计GM(1,1)模型参数的缺陷,改善该模型在中长期负荷预测中的精度,提出了基于最小一乘法的GM(1,1)模型,对离散后的GM(1,1)模型以误差的绝对值之和达到最小确定参数。由于该GM(1,1)模型中的目标函数非连续,不可导,用传统的优化无法求解,本文针对模型的特性设计了求解该优化模型的遗传算法,对模型的参数进行估计。将所提出的模型应用于负荷预测,通过与传统预测效果的对比分析,验证了本文方法的有效性和优越性。     

GM(1,1)模型在外饰面涂层耐久性预测中的应用

应用GM(1,1)模型对外饰面涂层厚度变化情况进行了预测,用外饰面涂层的厚度变化来反映不同种类涂料耐久性的好坏,在初始模型的基础上引入了二阶弱化算子D2,使预测结果更加精确,并通过matlab简化了模型计算,对所建模型进行了残差检验、关联度检验、均方差检验和小误差概率检验,精度均满足要求。结果表明:模型对于单调数列的预测精度高,可以用于外饰面涂层耐久性的预测。     

我国建筑陶瓷进出口趋势的灰色新陈代谢GM(1,1)模型及其预测

研究了基于灰色系统理论的我国建筑陶瓷未来五年进出口趋势的预测方法。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)建陶进出口数量与金额的预测模型,并对预测结果进行了分析。结果表明:该模型精度较高、预测误差小,预测结果可为相关部门与企业决策提供参考。     

动态微分模拟方法在油气田开发投资预测中的应用

根据灰色预测基本理论,在GM(1,n)建模的基础上,充分考虑各指标因素之间的关联性和制约性,建立了油田开发投资预测的动态微分模拟方法,该方法可以根据历史信息实现功能同构,构造多时间序列数据,能够很好地用于油田开发投资成本预测。以国内某油田为例,进行油田开发投资动态微分模拟预测,预测投资与实际投资误差为0.127%。结果表明,动态微分模拟方法具有较好的准确性和适用性。     

基于优化GM(1,1)预测模型的产油量预测

本文针对传统GM(1,1)预测模型在初始条件选取上的局限性,应用以x(1)的第n个分量作为初始条件的改进GM(1,1)模型对产油量进行了预测,但并未取得好的预测效果。后本文按照使原始数据序列的x(1)序列与其模拟序列x(∧1)之差的平方和最小的原则,来确定白化权函数中的常数C,构建了优化GM(1,1)模型,在产油量预测中提高了预测精度。     

改进的马尔科夫模型在人力资源预测中的应用

人力资源的需求预测是企业发展中的重大问题。由于企业的人力资源管理政策在一定的时间内是稳定不变的,因此很多企业在预测未来的人力需求时往往采用马尔科夫转移矩阵模型。但是由于模型的局限性,和企业人力的因辞职、退休、开除等原因退出企业,造成预测的数据偏小,无法满足企业的需求。文章采用了灰色GM（1,1）模型来进行改进,并考虑了企业的战略发展要求,解决了马尔科夫模型的数据偏小缺限,具有较好的预测结果。     

基于灰色GM(1,1)模型的瓷砖出口量的模拟与预测

以原始时间序列数据为基础,建立瓷砖出口量的模拟和预测改进的GM(1,1)模型,通过实例证明了本文提出的改进模型的精度比常规模型的精度要高,预测结果能为我国建筑陶瓷行业制定经营决策和出口政策提供参考。     

灰色理论在产品市场需求预测中的应用

以河北矾山磷矿产品历史销量为时间序列,利用灰色预测理论,构建其主要产品市场需求预测模型,并对企业2004年主要产品销量进行预测。     

基于改进误差修正方法的灰色动态模型群水质预测

介绍了一种新的水质预测方法一灰色动态模型群法的基本原理和计算过程。将该方法应用于浑河沈阳段某监测断面的水质预测中,预测所得数值经过一种新的误差修正方法后和实际监测水质数据同时进行水质标识指数法评价,以便得出一个简单直观的结果对其精度进行检验。结论得出,应用新的误差修正方法的灰色动态模型群的预测结果与实际监测的水质结果一致,表明该方法能克服由数据序列随机波动性大而引起的GM（1,1）动态模型群预测精度不高的问题,可以作为水质预测中的一种有效的误善修正方法。     

灰色理论在低渗透油田产量预测中的应用

大庆外围低渗透油藏的基本地质特征决定了其产量变化规律比较复杂,影响因素比较多,这就使得常规的递减曲线拟合程度比较低,预测精度比较差,不能适应油田开发规划的要求。本文以灰色系统理论为基础,利用GM（1,1）模型,结合大庆外围油田开发的实际情况,给出一种产量预测方法。实际计算表明,该方法可以相对准确地预测大庆外围低渗透油田的产量,是大庆外围低渗透油藏开发指标预测的一种新方法。该方法为油田编制规划方案、制定开发调整对策提供了一定的依据。     

灰色模型在某高校污水量预测中的应用

为实现污水处理设施的优化设计,科学的预测污水量至关重要,根据现有情况给出一种基于历史数据及随机影响因素依赖较小的GM模型,通过对灰色机理的探讨,利用已知固化数据建立灰色污水量预测模型,以D高校历史污水量数据为基础对未来污水量进行预测,经检验该模型为高精度模型,该预测方法适用于D高校污水量预测,能够为该高校中水回用工程提供污水量有效数据支持。     

灰色-马尔可夫的改进模型及在陶瓷工业产值预测

灰色模型是经济预测方法中最有效的方法之一,但灰色模型对波动性大的序列预测时精度较差.针对这一不足,提出灰色—马尔可夫的改进模型.新模型将原始序列进行对数运算提高数据光滑度,采用距离法降低灰色模型的相对误差,马尔可夫链对预测值进一步修正.将改进模型运用到景德镇陶瓷工业产值预测中,并与传统灰色模型、灰色-马尔可夫模型预测结果进行对比.结果表明改进模型的相对误差远小于灰色模型,预测精度优于灰色-马尔可夫模型,更能反应经济发展趋势.