城市地区火灾事故发生的灰色预测方法

根据灰色理论的预测基本原理及数学建模方法，建立ＧＭ（１，１）火灾事故率－时间预测模型。结合微机技术，针对香港１９７７－１９８１年火灾事例数据，研究了该地区火灾事故的发生规律，并对其发展趋势进行了预测，为制定正确地防止火灾发生的决策提供了重要的参考依据。此外，还对预测过程中注意的问题进行了讨论。     

城市用水量灰色预测

利用磷以预测方法对城市中长期用水量进行了研究,介绍了磷以系统预测的基本原理,建立了两次拟合等维灰数递补灰色用水量预测模型,通过在三个城市的实际应用,验证了其有效性及可行性。     

负荷预测的灰色系统方法

完善灰色预测模型ＧＭ（１，１）的建模机理，使其具有广泛的应用性，否定了灰色预测的传统检验方法后验差检验方法，同时利用数理统计常用的方法对模型进行了比较深入的研究，实例表明改进的ＧＭ（１，１）模型具有较高的拟合精度和预测精度。     

预应力长期损失的灰色预测

如何根据一定时间内预应力损失的实测资料确定预应力长期损失是一个重要的课题。本文根据灰色系统理论中的预测模型ＧＭ（１，１）和残差ＧＭ（１，１）模型，提出了一种新的预测预应力长期损失的方法。实例分析表明，该方法的准确性是令人满意的。     

城市火灾预测咨询系统

城市火灾预测咨询系统根据灰色系统理论,为城市火灾行为提供科学、可靠分析,进行火灾预测,是有效的城市预防及减灾对策的科学依据。该系统基于地理信息系统（ＧＩＳ）,做到了良好的动态图型界面和人机对话环境,为政府部门、消防、房管、保险公司提供了科学防火数据。     

灰色马尔柯夫预测模型

概要地介绍了灰色系统理论的研究对象，引入了ＧＭ（１，１）灰色预测模型，并将灰色预测与马尔柯夫预测方法相结合建立了一种对ＧＭ（１，１）模型进行了预测物新方法，克服两种预测法的不足，提高了预测精度。最后用一例子说明灰色马尔柯夫预测方法的应用。     

基于灰色神经网络的火灾事故预测

针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色神经网络火灾事故预测模型。依据我国2003-2012年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色神经网络模型对2003-2010年数据（火灾起数）进行拟合,对2011年、2012年数据进行（火灾起数）预测。结果表明,灰色神经网络火灾事故预测模型具有灰色系统贫乏数据建模和神经网络高度非线性映射能力的优点,有效地解决了传统火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度,在火灾事故预测中具有一定的实用价值。     

湖北省粮食产量的灰色预测

本文采用灰色系统理论对湖北省粮食产量建立了灰色预测模型，较详细地叙述了建模过程，并将其结果与湖北省粮食产量的随机时序模型进行了分析对比，实际结果表明，灰色预测模型比随机时序模型提高了精度。     

改进的灰色神经网络预测方法

针对GM（1,1）算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM（1,1）模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好.     

道路交通事故灰色预测模型及应用研究

道路交通系统是一个动态的不确定性系统,交通事故的发生具有随机性。针对道路交通系统“部分信息已知,部分信息未知”的特征,采用灰色系统理论,着重研究“小样本、贫信息”的不确定问题及“外延明确、内涵不明确”的随机对象,实现“少数据建模”。本文通过灰色生成算子的作用弱化随机性,挖掘潜在规律,经过灰色差分方程与灰色微分方程之间的互换实现了利用离散数据序列建立连续动态微分方程的过程,对交通事故进行预测及精度检验。实例分析结果表明,此方法能够更加合理、科学、准确地预测交通事故的发展态势。     

灰色系统理论在邮政业务预测中的应用

应用灰色理论于邮政业务预测之中,建立邮政业务灰色预测模型,并对某局的邮政特快专递业务未来发展趋势进行了预测。     

基于心态指标的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入决策者心态指标,把区间灰数序列转化为带有心态指标的序列,并且当心态指标确定时,带有心态指标的序列就转化为体现决策者心态的实数序列,然后通过对体现决策者心态的实数序列建立灰色预测模型,从而得到了一种基于心态指标的区间灰数预测模型。由于决策者可以通过调整其心态指标建立灰色预测模型,因而使得模型预测更加符合实际。     

基于神经网络辨识的灰色预测在精馏塔中的应用

石油化工生产中常用精馏塔的控制是一种滞后时间长、滞后常数不定的典型不确定滞后对象。这种对象控制困难,系统精度要求高,要对其进行有效控制就必须高精度预测它的输出,因为对象的不确定滞后特性,对其进行精确的输出预测始终是一个难题。针对精馏塔输出预测上的困难,提出利用神经网络首先辨识系统的滞后时间,之后在此基础上采用AR(p)(自回归)模型拟合残差的改进型灰色预测方法预测输出,基本灰色预测模型采用变步长单步灰色预测。将上述方法应用在精馏塔模型输出预测中,仿真结果表明改进后的预测方法对具有滞后、时变的系统有良好的预测效果,而且对系统参数突变、漂移等非失效型故障有一定的鲁棒性、容错性,比其他灰色预测方法更具优越性。     

改进型灰色马尔科夫模型在径流预测中的应用

随着径流量预测重要性的凸显,径流预测模型不断涌现.针对单一径流预测的局限性及一般的耦合径流预测精度不高的问题,应用数据加载法提出了GM(1,1)的修正模型,并对模型进行残差修正,提出了改进型的灰色马尔科夫耦合预测模型,进一步提高了径流预测的精度,区间预测成果更具科学性和实用价值,并将预测模型具体应用于三门峡水库入库年径流预测,预测成果可靠度高.     

用事故树法分析矿进内因火灾引起CO中毒事故

给出了矿进内因火灾引起CO中毒事故的事故树分析思路和方法，并举出实例进行了具体分析，论证了该方法的可行性和实用性，探讨了矿井灾害预防的途径。     

灰色马尔可夫链在预测高温后钢筋强度退化中的应用

灰色预测模型可以在基础资料缺乏的条件下建立模型进行预测,但对于波动性较大的数据,它的预测精度比较低,而马尔可夫链模型可以克服数据波动较大的局限性.在灰色预测的基础上,引入马尔可夫链预测,建立起了灰色马尔可夫预测模型,并且针对高温后钢筋强度退化的试验数据进行了实证分析.证明了利用灰色马尔可夫链对高温后钢筋强度退化随时进行预测,是一种行之有效的新方法.     

高速公路事故预测模型

为了掌握高速公路未来的安全状况,通过有效地控制各种影响因素,减少交通事故,增进高速公路安全,在路段划分和影响因素分析的基础上,利用收集的多条高速公路数据建立了基于广义线性回归的高速公路事故预测模型,通过比较泊松、负二项、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布模型回归的结果,最终确定了负二项分布形式的事故预测模型,并利用弹性分析的方法确定了模型中单个变量对事故的边际影响.研究表明:环境变量和交通流变量对事故的发生有较大影响.     

灰色预测法在西安市农村电话预测中的应用

在对西安市农村电话发展现状分析的基础上 ,运用灰色预测法对西安市农村电话未来发展趋势进行预测 ,为制定西安市农村电话发展策略提供参考