基于灰色理论的电子设备寿命预测研究

利用灰色GM(1,1)模型预测可以有效缩短电子设备寿命试验时间,传统建模方法常常会有较大误差,主要因为序列光滑度的改进及背景值的构造存在问题.本文提出一种方法,采用正弦处理建模序列,对背景值进行近似构造,最终建立相应的新陈代谢模型.实例表明改进后的GM(1,1)模型,具有更高的预测精度,可以在电子设备的试验中推广应用.     

改进灰色GM(1,m)模型在变压器故障预测中的应用

针对灰色模型在预测变压器故障时对波动数据序列的预测误差较大的问题,提出了一种灰色GM(1,m)预测模型改进方案:对原始数据序列进行处理,使其具有更好的指数规律,以满足预测模型对光滑性的要求;对处理过的原始数据序列进行灰关联度分析,以得到各变量之间的关系;优化预测模型的背景值并用其建模;采用等维新息模型预测数据。采用改进的灰色GM(1,m)模型预测某变压器油中7种特征气体的体积分数,所得预测数据的平均残差和后验相对误差均小于GM(1,1)模型和传统GM(1,m)的预测结果,表明其具有更好的预测精确度。     

基于复化梯形公式的GM(1,1) 模型背景值的优化

背景值是影响灰色理论建模精度的重要因素之一。根据灰色系统理论建模机理以及数据累加生成具有非齐次灰指数规律,构建动态序列模型;基于积分几何意义的视角,利用函数逼近的思想,结合复化梯形公式,提出一种新的GM(1,1)模型背景值优化方法。算例结果表明,利用优化的背景值计算公式所建立的GM(1,1)模型在预测精度上有显著的提高。     

自适应GM(1,1,λ)模型及其适用范围

为解决传统GM(1,1)模型存在的问题,在运用积分中值定理证明含有自适应因子λ∈(0,1)的背景值构造方法可行性的基础上,将该方法引入传统GM(1,1)模型的定义型,推导出了GM(1,1)定义型预测公式,构造了具有自适应能力的GM(1,1,λ)模型.通过理论证明和数据模拟实验两方面的研究结果表明自适应GM(1,1,λ)模型能够克服现存问题,并将模型的适用范围扩大为发展系数a∈(-1/λ,1/1-λ),大于传统GM(1,1)模型的适用范围a∈(-2,2),且可用于高增长序列建模,比传统GM(1,1)模型具有更高的拟合和预测精度.     

GM(1,1)模型拓广方法研究与应用

为了拓广GM(1,1)模型的适用范围,对GM(1,1)模型进行了两方面的改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式作为新的预测公式.理论分析与实验结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用干对高增长序列建模,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.     

基于数值积分公式的GM(1,1)模型优化研究

GM（1,1）模型采用最小二乘法求解参数,当数据中存在异常点时这种方法就会加大模型预测误差。从优化参数视角出发,利用基于Simpson积分公式的四阶Runge-Kutta法修正GM（1,1）模型参数辨识,提出一种新的改进GM（1,1）模型以降低模型的预测误差。同时从不同发展系数取值和预测步数两种情形进一步分析改进模型的适用范围。通过实例验证了改进模型的有效性。     

新息改进GM(1,1)模型参数估计的新方法

为了提高新息改进GM(1,1)模型的预测精度,引入累积法对新息改进GM(1,1)模型的参数进行估计,给出了新的参数估计公式。该方法避免了大量的矩阵运算,降低了计算量。数值计算结果表明,累积法新息改进GM(1,1)模型具有很高的预测精度,是一种值得推广的新模型。     

灰色预测控制的无偏GM(1,1)模型

灰色预测控制已在过程控制中得到了广泛应用,控制器的核心模型是GM(1,1)模型,该模型是有偏差的指数模型.作者导出了GM(1,1)模型的偏差公式,并在此基础上提出了无偏GM(1,1)模型.本文介绍无偏GM(1,1)模型,并用实例显示了无偏GM(1,1)模型的优越性.     

灰色GM(1,1)模型及其在电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM(1,1)及其改进模型在电力负荷预测中的应用.从灰色理论建模特点出发,提出使用加权均值生成原始数据序列的数据生成方法,在进行平滑的非负电力负荷数据序列的预测中取得了较好的效果.通过后验差检验,对传统的灰色系统GM(1,1)模型和加权均值的GM(1,1)模型进行了比较分析.实例证明,加权均值生成数据的方法进行建模具有较好的精度,在实际电力预测系统中有很好的应用价值.     

基于GM(1,1)和BP神经网络集成模型的我国人口数量时间序列预测研究

由于GM(1,1)模型和BP神经网络模型在预测具有趋势变动和波动二重特性的时间序列时能优势互补,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,得到模拟值及残差序列,然后建立BP神经网络模型对残差值进行预测,最后用加法模型对二者预测值进行集成。我国人口数量时间序列实证结果证实了集成模型用于人口数量预测是有效性,且预测效果显著高于单一模型。     

一种基于GM(1,1)的分簇WSNs拥塞检测与控制方案

针对分簇结构WSNs下中继簇首流量负担过重易引发局部拥塞的问题,提出了一种基于簇首数据吞吐量短期预测的拥塞检测与控制算法CMETR.该算法通过建立GM(1,1)灰色模型分析流经各簇首的当前流量,预测簇首未来的拥塞程度,并以调整簇内节点数据采集频率的方式减小簇首的数据传输压力,从而达到控制网络拥塞的目的.仿真结果表明:该算法有较好的预测精度,对即将到来的网络拥塞能够进行提前处置,且在网络繁忙时能够缓解链路压力,相对CODA算法有更好的稳定性和能耗特性.     

基于多模型拟合的西安市生活垃圾量预测

大城市生活垃圾预测是政府环卫部门安全评价、规划和决策的基础。以西北最大城市西安为例,在分析现状基础上得出目前影响西安市生活垃圾产量的三个显著的驱动因子：西安市辖区建成区土地面积、城镇居民人均可支配收入和市区户籍人口。先建立GM（1,1）灰色预测模型和最小二乘法多项式拟合人均可支配收入增长模型,对三个影响因素指标分别进行预测;后建立多元线性回归模型,结合前期三个指标预测值,预测2011-2020年西安市生活垃圾产生量。显著性F检验表明多模型拟合预测合理,预测结果有意义。     

基于ARIMA-GM的短期民航货邮周转量研究

ARIMA模型对季节特征有较好的拟合效果,灰色GM（1,1）模型能准确反映时间序列的增长趋势,结合民航货邮周转量的特点和ARIMA模型和GM（1,1）模型的优点,分别建立货邮周转量的ARIMA和GM（1,1）的时间序列模型,揭示出民航货邮周转量随时间推移而发展变化的动态规律,最后为更精确地预测月度民航货邮周转量,提出基于ARIMA-GM的组合预测模型,并对近几月民航货邮周转量进行较准确的短期预测,结果表明：组合模型能提高预测精度,在实际应用中ARIMA模型可用于非季节和季节的各类时间序列;灰色GM（1,1）模型能准确反映时间序列的增长趋势,两者相结合很好地解决了民航货邮周转量短期预测的实际问题,得到民航货邮周转量更精确的预测结论,能够对民航货邮市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为。     

时变参数GM(1, 1) 幂模型及其应用

为了进一步增强灰色预测模型对原始数据的适应能力,提出一种时变参数GM(1,1)幂模型,通过引入多项式函数描述GM(1,1)幂模型的结构参数随时间的动态变化规律。根据建模样本量的不同,分3种情形给出了模型的参数辨识算式,同时给出了时变参数GM(1,1)幂模型白化方程的解析解,利用积分复合梯形公式将其转化为可用于预测的离散时间响应式,并提出了参数优化方法。应用实例表明,时变参数GM(1,1)幂模型比固定参数GM(1,1)幂模型具有更高的模拟和预测精度。     

基于GM(1,1)预测的MANET拥塞控制

提出一种用于无线移动Ad hoc网络的TCP自适应拥塞控制机制(TCP_Acc),在给定数据链路层统计带宽的情况下,使用GM(1,1)模型预测未来的网络状态,并根据预测得到的带宽信息自适应地调节拥塞窗口。仿真实验结果表明,该机制能够有效地改进无线移动Ad hoc网络中实时TCP通信的可靠性和无线实时通信的服务质量,如较低的丢包率以及端到端延迟等。     

基于适应值模糊灰模型的交互式进化计算

针对交互式进化计算过程的评价不确定性问题,对个体适应值预测方法进行了研究。对于个体精确数适应值类型,提出基于模糊灰模型FGM(1,1)预测模糊适应值的方法,降低噪声对适应值的影响。首先,确定了用户满意度与适应值噪声强度的函数关系,构建了噪声强度衡量指标;然后,建立模糊适应值支集宽度约束下的最小噪声强度线性规划,求取模糊适应值预测参数;最后,通过模糊灰模型时间响应序列输出模糊适应值。采用NSGA-II范式实现进化计算,并设计了新的个体序值比较方法和拥挤测度计算公式。将所提方法应用于烤漆门外观选型问题, 并与已有典型方法比较。结果表明, 所提方法在推荐个体质量、减轻用户疲劳、提高搜索效率等方面均有优越性。     

基于GM-BP模型的塔机合理分配应用研究

塔式起重机是建筑工地应用最频繁的起重设施之一,但在实际使用中,由于塔机运输的物料分属于不同的分包商,经常导致工地现场分包商间为争夺塔机资源而出现争论以及带来的分配不均等诸多问题.为解决该问题,将BP神经网络引入到灰色预测模型(GM)中,建立塔机耗费数据的GM(1,1)和BP神经网络组合模型,通过对塔机的使用数据分析预测,实现塔机资源分配合理化.验证结果表明,该组合模型与单一GM模型或BP神经网络模型相比,具有较高的预测精度,对塔机的合理分配有较好的效果.     

基于灰色线性回归模型的预测控制

针对大滞后线性时不变控制系统,将Smith预估控制方法和灰色线性回归预测方法相结合,提出一种改进型预测控制方法.该方法设计一种灰色线性回归预测器,将其置于反馈回路,预测下一时刻的输出值,达到超前控制的效果.同时根据预测精度来选择控制方案,达到精度要求时,在Smith预估控制中加入灰色线性回归预测控制器,否则就只采用Smith预估控制.仿真结果表明该方法有效地克服了大滞后对控制系统性能的影响,提高了控制精度.