基于灰色—马尔科夫模型的高边坡变形预测应用

将某工程边坡作为研究对象,对高边坡二次开挖的变形规律进行分析,并且使用灰色—马尔科夫模型实现半坡位移实际测量数据的建模分析,对边坡位移变形预测值进行计算,之后对比其他模型预测值,利用工程实测值对预测精度确定。通过研究结果表示,将灰色—马尔科夫模型应用到高边坡变形预测过程中具有良好的预测精度和适用性。     

灰色马尔科夫模型在建筑事故预测中的应用

事故预防是建筑施工中重要的工作之一,事故发展趋势的预测对监管部门具有重要意义.采用理论模型对事故发展趋势进行预测,是管理和监管工作的重要内容.在灰色马尔科夫模型的基础上,对比了灰色预测模型和灰色马尔科夫模型,后者的预测精度更高,以河北省建筑事故为实例进行验算,该模型预测结果与真实值较为接近,可有效用于建筑事故的预防和监...     

灰色马尔科夫模型在短期电价预测中的应用

准确的电价预测可以为电力市场参与者进行电价交易时提供指导,便于其制定有效的交易策略,降低交易的不确定性造成的损失与风险。本文结合灰色预测理论与马尔科夫链预测理论,阐述了灰色马尔科夫预测模型的原理与建模方法,为短期电价预测提供了参考。     

无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。     

灰色组合模型在变形预测中的应用

变形预测方法有很多种,为了提高预测精度,采用组合模型预测已经成为一种趋势,因为组合模型能够利用单一模型舍弃的有用信息。本文用单一灰色模型、灰色-时间序列组合模型与灰色-线性回归组合模型三种种方法进行了预测及对比,从预测效果可以看出在短期预测内三种模型都能有相当好的预测精度,而灰色-时序组合模型预测精度略高。     

基于无偏灰色Verhulst 模型的交通运输结构预测研究

在传统灰色理论系统中,灰色GM(1,1)模型适用于具有明显规律的指数序列,而Verhulst模型适用于非单调的摆动序列和具有饱和状态的S形序列。交通运输结构的发展总是非单调的,因此可以对传统的Verhulst模型进行改进,得到无偏灰色Verhulst模型,此模型可以消除灰色verhulst模型自身固有的偏差,对交通运输结构进行预测,根据工程实例,运用matalab软件工具,预测精度高,在实际工程中有较好的适用性和有效性。得到如下结论:兰州市交通运输结构是非线性发展的,数据本身呈S型形态,且样本量较少,不经过一阶叠加生成直接建立模型,能够合理地预测交通运输结构货运量的未来发展方向。     

趋势灰色组合模型在沉降变形预测中的应用

采用趋势模型与灰色模型相组合的方法,对某一实际建筑的沉降量进行预测,并进行组合模型与单一模型预测效果的比较,结果表明,使用组合模型在进行沉降预测时,有着明显的优越性。     

灰色模型在隧道围岩变形预测中的应用

结合某工程实例,建立了灰色系统GM(1,1)、DGM(2,1)模型、Verhulst模型,并进行了实例预测,同时采用指数函数回归拟合,与之对比,结果表明,一般的GM(1,1)灰色预测模型适用于围岩变形量的短期预测;DGM(2,1)模型和Verhulst模型在围岩变形量预测中精度更高,可以比较准确地预测隧道变形和隧道的最终位移,以此可以在隧道施工中及时调整、确定支护参数及进行施工决策。     

灰色-神经网络模型在滑坡变形预测中的应用

根据滑坡位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性,运用响应成分模型将滑坡位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立灰色-神经网络模型对趋势项和随机项进行预测。将该模型应用于基于实测位移资料的茅坪滑坡变形短期预测,证明该模型的有效性及可行性。     

灰色–神经网络模型在滑坡变形预测中的应用

根据滑坡位移时间序列的单调增长的特殊性和非线性，运用响应成分模型将滑坡位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项，建立灰色–神经网络模型对趋势项和随机项进行预测。将该模型应用于基于实测位移资料的茅坪滑坡变形短期预测，证明该模型的有效性及可行性。     

组合灰色预测模型在水量预测中的应用

论述了基于灰色预测理论进行水量预测的建模过程,并应用基本灰色预测模型及其改进的残差预测模型、等维新息预测模型和组合预测模型分别对某地水量进行预测,结果表明,用灰色理论预测城市水量,方法简单实用,组合灰色预测模型提高了预测精度,可以作为水量的中长期预测工具。     

灰色模型在承德市需水预测中的应用

承德市位于河北省东北部,地处滦河和潮白河流域上游地区,为京津的重要水源地,其水环境不仅关系到承德市的用水问题,而且直接影响下游的天津市、北京市和唐山市的用水安全,因此,对其需水量进行科学预测极为重要.根据承德市历年用水资料及其与时间的变化规律,用灰色系统理论建立模型,在满足精度要求的情况下用于需水量预测.并提出灰色模型预测方法可用于对不同水平年需水量的宏观控制,也可用于近期逐年需水量的预测.     

基于分类思想的灰色马尔科夫建设用地预测

对不同用地类型的建设用地采用不同的预测方法,结合居民点及工矿与人类密切相关的特点,选用人口、经济等方面的因素,对其进行模拟预测,根据交通用地和水利设施用地复杂性、多元性的特点,利用改进的灰色马尔科夫模型对其进行预测。     

基于MATLAB多变量灰色模型及其在变形预测中的应用

本文从单点灰色模型入手,通过扩展,导出了多变量灰色模型,采用MATLAB语言编程,实现了空间多点变形预测模型的建模和预测,并以实例验证了模型整体预测的有效性。     

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的建筑业产值预测——以重庆为例

建筑业作为支柱产业,科学预测对其发展具有重要意义。单一评价模型因其各自局限性无法提高预测精确度,多种模型相结合评价较有优势,将无偏理论与模糊集合引入传统灰色马尔可夫预测模型,从拟合度和状态模糊集分类方面改进无偏灰色模糊马尔可夫模型。基于重庆1991~2011年建筑业产值,对其市场趋势进行预测分析,详细阐述该方法在建筑业产值预测中运用,定性分析预测结果,对建筑业发展历史及近期趋势进行检验和预判。     

残差灰色组合模型在建筑物变形分析中的应用

在传统灰色系统理论建模分析的基础上,将原始观测数据序列与所建模型预测数列进行比较,并将比较后的残差纳入系统,继续建立灰色模型进行分析.事实证明:在建筑物变形分析中使用残差灰色组合模型,能有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法.     

基于灰色神经网络模型的基坑变形预测研究

结合灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优缺点,建立了灰色神经网络组合模型,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析.结果表明,灰色神经网络充分发挥了灰色模型和神经网络模型的优势,取得了较好的预测精度,能够满足实际应用的需要.     

等维新信息灰色模型在污水量预测中的应用

在基本的灰色预测模型GM（1，1）基础上加以改进，采用动态等维新信息灰色预测模型对广西某中等城市污水量进行预测，与传统的系统理论方法相比较，该方法计算简捷、精度较好，具有很好的实用性。     

基于小波分析的灰色组合模型在变形监测数据处理中的应用

在数据分析处理中,小波分析与灰色模型有各自的特点和适用范围。结合两者的优点,构建小波灰色串联和并联组合模型,并应用于变形监测工程实例,验证了组合模型建模和预测的可行性和有效性。分析结果表明,在变形监测数据处理中,应用小波灰色组合模型有较高的预测精度,能有效地进行变形监测数据处理和预测预报。