织物洗涤缩水规律的GM（1,1）模型

根据灰色系统理论，本文首次建立了织物洗涤综水规律的ＧＭ（１，１）模型，并进行了精度检验与预测，预测精度良好。     

汇率的分析与预测

用随机序列分析法及灰色系统理论分析了汇率的特征，建立指数平滑模型与灰色模型ＧＭ（１，１），预计汇率未来的发展趋势，并在时间层次上给出了汇率的预测值。     

基于Matlab的灰色组合模型在蒸煮管腐蚀减薄预测中的应用

针对某纸厂棉秆制浆车间出现的蒸煮管腐蚀减薄问题,提出了一个新的预测程序,即在现有超声波测厚数据的基础上,通过对传统GM(1,1)模型进行改进,建立了灰色组合模型,来预测该蒸煮管筒体的厚度减薄量,并且用Matlab编程语言实现了灰色组合模型.分析结果表明,灰色组合模型能更好地预测蒸煮管壁厚减薄的趋势,通过预测实例及后验差法检验模型精度,表明灰色组合模型预测精度较高,具有较强的适用性.     

织物透汽性研究

本文将织物透汽过程看作一灰色系统，应用灰色理论建立了棉、毛、丝、麻、涤５种织物透汽过程的ＧＭ（１，１）灰色模型，并预测了该５种织物在５小时内透汽性能的总体趋态，较全面、客观地评价了该５种织物透汽性能。     

甘蔗亚硫酸法糖厂产糖率的灰色关联度分析及预测

运用灰色系统理论,对甘蔗亚硫酸法糖厂产糖率的影响因素进行灰色关联度分析,得到了诸因素对产糖率的关联序,在此基础上,建立了产糖率预测的ＧＭ（１,Ｎ）模型,实验结果表明,模型有较高的精度。     

基于改进无偏灰色模型的燃气供气量的预测

为有效配置资源及保障城市安全,利用改进无偏灰色模型计算城市燃气供气量。建立无偏灰色预测模型,用3点平滑法及等维新息对数据序列进行处理,得到改进无偏灰色预测模型。根据城市供气量的统计数据,分别由无偏灰色预测模型及改进无偏灰色模型进行拟合预测,并将所得供气量与实际供气量进行比较。计算结果表明:无偏灰色模型所得预测曲线为单调递减函数,随着预测时间增加预测值和实际供气量偏差较大;改进无偏灰色模型能够改变无偏灰色模型的单调性,预测值和实际供气量比较接近,可用于中长期预测。无偏灰色模型和改进无偏灰色模型预测所得燃气供气量的相对误差均值分别为7.32%和5.76%。     

用于粮食产量预测的改进的灰色—马氏链模型研究

介绍灰色新陈代谢模型、传统的灰色—马氏链模型和改进的灰色—马氏链模型,并分别用3种模型对河南省2013年的粮食产量做出预测。通过与观察数据的对比分析,得出改进的灰色—马氏链模型在粮食产量预测方面比前两种模型的预测精度更高。     

灰色Verhulst幂函数模型在沉降预测中的应用

分析指出不同生长曲线模型在沉降预测应用中的不足,通过对灰色Verhulst模型的建模数据进行幂函数变换,利用梯形积分公式和辛普森积分公式建立新的灰微分方程以及利用模式搜索法对参数进行二次优化,建立灰色Verhulst幂函数模型,新模型不仅适用于不同类型沉降曲线预测,而且不受制于数据类型的限制。工程实例应用结果显示灰色Verhulst幂函数模型具有较高的预测精度。     

用灰色理论预测亚麻成纱质量

运用灰色控制理论，建立了亚麻纤维的物理性能与成纱纤度，细纱断裂伸长之间关系的灰色模型，并进行了精度检验，用该模型可以预测亚麻马纱质量。     

基于SOM聚类算法和灰色改进神经网络的粮仓温 度预测

针对传统粮仓温度预测方法非线性度大、输入变量繁杂、精度不高的问题,提出利用SOM聚类算法降低模型非线性度、利用灰色关联分析法简化模型输入变量、利用灰色GM(1,N)模型和改进神经网络相结合提高精度的预测方法。结果表明,所用方法预测误差小、模型更稳定,为粮仓温度预测提供了一种有效研究方法。     

一类多维时序模型的建模及应用

分析了自回归阶数与滑动平均阶数相同的多维ＡＲＭＡ模型的建模与预报问题，特别是地参数预报方法推广到了多维情形，并得到应用，将这一方法应用于纺织生产的合理配棉预测问题中，取得好的效果。     

灰色理论在易腐食品需求预测中的应用

介绍了灰色预测理论的基本原理、建立灰色预测模型GM（1,1）的过程及求解方法,并将此种方法应用到企业易腐食品需求预测中,取得了较好的预测效果,为企业减少产品损耗,提高盈利提供了有力支撑。     

牛肉嫩度的色差值预测模型研究

为了更快捷地甄选高品质牛肉,通过测定排酸24~48h育肥公牛和淘汰母牛部位肉的色差,探索用牛肉颜色预测牛肉嫩度的方法。实验表明,公牛和母牛的肉色及嫩度差异显著(p<0.05)。公牛和母牛以及公牛前、中、后躯的预测模型均显著(p<0.05)。各模型经过24个部位肉验证,所得剪切力值与实测值差异不显著(p<0.05),说明各模型在嫩度预测上具有较高的参考价值。     

配水管网测点压力数据的高精度建模

利用时序分析的新建模方法对给水管网测点压力数据进行ＡＲ模型拟合，得到这一数据序列的数学模型，进行预报．检验、比较表明，此方法提高了建模精度．     

社会总产值数学模型的研究

运用回归分析,提取回归直线,将余量用时序分析的 AR 模型拟合,建立了我国社会总产值的模型。通过预报说明所建立的模型正确。     

时序分析用于航空预测模型的研究

利用样本数据建立了时序模型，利用组合模型将样本序列分解成确定性成分和随机成分两部分，对随机成分用ＡＲ模型拟合，并采用Ｍａｒｐｌｅ算法进行参数估计，然后预报检验模型，取得好的效果。     

溶剂法提取亚麻籽木脂素动力学模型的建立

采用70%的乙醇溶液在室温下从脱脂亚麻籽粉中提取木脂素。以Fick第一定律为基础建立了提取模型;利用不同试验条件下的试验结果采用最小二乘法对模型进行了求解,求得了模型中的待定常数;对建立的模型进行了实验验证,结果表明该模型具有误差小于7%的预测精度。     

灰色预测模型进一步拓广方法的研究

提出了一种利用复合函数c^-shx（c〉1）对灰色预测模型的原始离散数据列{x^（0）（k））进行变换的方法．提高了离散数据列的光滑度,拓广了灰色预测模型的应用范围,并从理论上证明了该方法比“指数函数”法、“对数函数”法及“幂函数”法更有效．     

计算机基础课题库系统中试卷生成模型研究

探讨了计算机基础课程题库系统中题型难度系数确定模型、试题在章节中的分布模型、各级难度题型分布模型，认为利用这些模型和随机函数能够确定计算机基础课程相应章节中相应等级难度的试题中抽取相应数量的试题，再利用数据库的检索功能实现试卷的自动生成。     

马尔可夫预测法在国际服装流行色预测中的应用

马尔可夫(MarKov)预测法是应用概率论中的马尔可夫链的理论和方法来研究随机事件的变化,并借此分析预测未来变化趋势的一种方法。文章以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的2007—2011年的国际女装春夏流行色定案为分析对象,应用马尔可夫预测方法对流行色定案的色彩进行预测分析,以原始数据与预测数据的相对误差百分比探讨此方法的预测精度。结果显示:应用马尔可夫预测法对5年来色彩的预测精度稳定性不统一,但是对蓝色调的预测精度很高,达90%。