基于改进GM(1,1)模型的黄金价格预测

随着信息系统的发展,对黄金价格建立了基于新陈代谢理论的无偏灰色GM(1,1)预测模型。该模型是对GM(1,1)模型的改进,在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,建模运算量不断增大的困难。实证结果表明,该模型预测精度优于GM(1,1)模型及无偏GM(1,1)模型的预测精度。     

基于灰色新陈代谢模型的我国棉花产量预测

为预测2011年我国棉花产量,基于灰色预测建模思想和新陈代谢原理,建立了灰色新陈代谢预测模型,并结合实际情况分析了常规GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型的预测结果,表明新陈代谢预测模型比常规预测模型精度高.用新陈代谢GM(1,1)模型预测的我国2011年棉花产量为614.968 3万t.     

基于非等间距GM(1,1)模型的矿区地面沉陷预测

通过地面沉陷监测获取矿区地面沉陷数据后,需要进行处理分析,并对将来沉陷情况进行预测。介绍了GM(1,1)模型,提出了非等间距GM(1,1)模型的数据处理方法,并根据沉陷监测结果,使用非等间距GM(1,1)模型对某矿区地面沉陷进行预测。根据检核结果,非等间距GM(1,1)模型适用性更加广泛,且沉陷预测精度较高,可以满足矿区地面沉陷预测精度的要求。非等间距GM(1,1)模型的应用,可以更好的分析处理沉陷数据,指导矿山安全生产。     

灰色模型在高炉铁水[Si]预测中的应用

应用灰色系统GM(1,N)模型对高炉生产生铁中[Si]值进行预报,以等维新息建模方式,反映高炉炉况最新信息;同时结合GM(1,1)残差模型对预测值进行修正,以提高预测精度,运用该方法取得了较好的效果.     

基于等维动态马尔科夫SCGM(1,1)C模型的黄金价格预测

为了提高黄金价格预测精度,提出等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型,引入取新去旧的数据处理方法,使用等维动态实现数据优化。等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型是将等维动态SCGM(1,1)C模型与马尔可夫链结合起来,在等维动态SCGM(1,1)C模型的预测结果上再进行状态划分与转移,重新得到预测值。选取2018年1月～2019年4月共16组黄金价格数据,将动态等维的维数定为13,数据处理时选用2018年1月～2019年1月的13个黄金价格数据,预测2019年2月的黄金价格,再依次预测2019年3月和4月的黄金价格。以2019年2～4月的3个黄金价格预测数据作为拟合,预测2019年5月的黄金价格。通过比较灰色SCGM(1,1)C预测模型、等维动态SCGM(1,1)C模型与等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型的精度,可知等维动态SCGM(1,1)C预测模型的精度较SCGM(1,1)C模型有所提高,等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C模型的拟合精度最高,达到一级,相对误差平均值为0.85%,符合预测要求,应用该模型预测的2019年5月的黄金价格为1 314.78美元/盎司,实际黄金价格为1 295.55美元/盎司,价格较为接近。     

灰色理论在边坡预测中的应用研究

传统的GM(1,1)灰色理论模型,一般适用于等时距数据序列的模拟预测。本文针对数据序列本身要满足灰指数规律,当灰数据发生跨越增长的时候,采用传统的GM(1,1)模型预测精度比较差,而且从GM(1,1)模型的建模基础考虑,预测精度受初始值和背景值影响很大,由于客观条件的影响,边坡数据序列的获得有的时候不可能达到严格的等时距的数据序列,从而建立起适合边坡变形值预测的GM(1,1)模型。     

基于GM(1,1)模型对房地产投资额的预测研究——来自四川省成都市的经验证据

针对房地产开发投资额样本数据少、受各种因素影响具有不确定性的特点,运用灰色理论中应用最为广泛的GM(1,1)模型,以2004年以来成都房地产开发投资额的年统计数据为样本,对成都2009年的房地产开发投资额进行拟合.实证分析过程中通过弱化缓冲序列算子的作用,调整了样本数据的增长速度,实证结果表明GM(1,1)模型在房地产开发投资额预测方面精度较好,能够用该GM(1,1)模型对成都未来的房地产开发投资额进行预测分析,为政府、投资者、消费者的决策提供参考意见.     

基于灰色系统理论的矿区重金属污染预测分析

矿区重金属污染系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对重金属污染进行预测。运用灰色模型GM(1,1)对矿区Cu污染因子发展变化进行动态关联分析,作出了预测并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测金属污染的模型。     

一种初值修正的非等间距GM(1,1)模型及其等价模型

通过为白化微分方程是{dx(1)(t)/dt+ax(1)(t)=u x(1)(k1)=x(0)(k1)的非等间距GM(1,1)模型选取修正初值x(0)(k1)+β,建立了白化微分方程为{dx(1/dt+ax(1)(t)=u x(1)(k1)=x(0)(k1)=x(0)(k1)+β的一种新的初值修正非等间距GM(1,1)模型,从而拓广了非等间距GM(1,1)模型的形式.然后证明了修正初值为经x(0)(k1)+β的新的非等间距GM(1,1)模型与修正初值为ax(0)(k1)的非等间距GM(1,1)模型等价.最后,通过实例验证了该模型的可行性与实用性.这些结论不仅揭示了两种基于初值修正的非等间距GM(1,1)模型之间的本质联系,而且为进一步应用非等间距GM(1,1)模型提供了更大的选择空间.     

应用灰色系统理论预测全国钢产量

本文简要介绍了灰色系统的概念,灰色系统中GM(1,1)预测模型及其推导过程,并应用该模型预测了1988年全国钢产量。最后通过几种方法预测结果的比较,证明该模型是一个精确度较高的预测模型。     

灰色GM(1,1)模型在热浸镀层耐海水腐蚀研究领域的应用

利用灰色GM（1,1）模型研究了热镀Zn层在海水腐蚀中的规律,建立了适合海水腐蚀研究特点的数学模型．根据热镀Zn层的实海挂样数据,结合腐蚀理论,将整个腐蚀过程进行分段处理,即腐蚀初期、钝化期、腐蚀后期．通过数学模型的计算,并与试验记录数据进行拟合．结果表明,应用GM（1,1）模型所建立的腐蚀数学模型,具有较好的拟合和预测精度,可以通过该数学模型进行热浸镀层在海水腐蚀环境条件下的评估及寿命预测．     

岩体声发射技术在矿山中的应用

吸收灰色系统的科学理论和方法,运用灰色理论GM(1,1)模型建立岩体失稳声发射预测预报模型并实现预测预报,将整个预测预报系统采用Visual C^ 语言进行计算机可视化开发,实现了可视操作,保证了对现场监测数据快速、准确处理,提高了监测预报效率。     

基于加权组合模型的中国锰矿进口数量预测

为了对中国锰矿进口数量进行有效的预测,将多项式拟合模型、GM(1,1)模型进行线性组合,构建了一种加权组合模型,用于中国锰矿进口数量预测。结果表明:利用加权组合模型得到的预测结果平均相对误差小,并且具有较高的预测精度,从而为锰矿进口数量的预测问题提供了一种有效的研究方法。     

灰色系统在赛什塘铜矿区Cu品位预测方面的应用

对于地学研究中的许多对象。因已知的信息只有资料、经验及样品,其它未知信息需要通过坑钻资料、物化探资料等已知信息来推断,故可看成是灰色系统。本文应用赛什塘铜矿区23勘探线上数个钻孔的Cu平均品位来估算该勘探线上其它设计钻孔的平均品位,采用的模型为GM（1,1）及新陈代谢GM（1,1）,对二者的拟合及预测精度作了分析。     

基于振荡序列的黄金价格动态建模及预测

对黄金价格预测时常采用大样本数据建模方法,该方法首先对数据进行统计分析,找到数据内在统计特征,再寻求符合该特征的模型;但该方法在数据统计分析时受到统计手段和方法的约束,数据本身的内在特征往往不能充分反映,因此模型的选择受到限制。针对黄金价格数据不具有趋势性变化的特征,利用灰色GM(1,1)系统建模理论、数据驱动建模原理及振荡序列的数据处理方法,建立了基于振荡序列的黄金价格动态预测模型。该模型不仅对黄金价格数据自身存在的振荡性进行了处理,避免了数据大波动,同时利用动态数据驱动方法不断更新数据,提高了预测精度。     

基于GM（1，1）模型的矿业安全生产事故预测分析

为了有效地进行事故预测和预防,根据灰色理论以信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性为处理对象的特点,在2007--2012年的国内矿业安全生产事故统计数据的基础上,对2013年国内矿业安全生产事故总数进行建模预测。采用Matlab7．11编写灰色GM（1,1）模型的程序代码并进行实例验证。预测结果表明,模型精度等级为一级,预测结果可靠度较高,预测结果可为中国安全生产管理实践工作提供决策依据。实例研究表明,该方法在矿业安全管理中发挥了重要作用。     

基于灰色时序组合模型的基坑监测预测

基坑监测是确保矿山基坑工程安全实施的必要手段,不同模型所监测到的基坑沉降值存在一定的差异,因而如何选择一种有效的组合模型是准确预测未来某一时刻基坑沉降面临的主要问题。本研究将时间序列预测模型与灰色模型相结合（即灰色时序组合预测模型）应用于某深基坑（基坑深5.7~13.7 m）沉降监测数据分析,预测结果准确可靠。同时,与单一模型（如ARIMA和GM（1,1））的预测结果相比,灰色时序组合模型的预测精度更高,所获得的预测结果与实测值最接近,是一种非常有效的基坑预测方法。