变形监测灰色预测模型对比及替代方法研究

将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。

基于灰色预测模型的后疫情时代民航经济发展研究

新冠疫情在2020年全球爆发,民航业作为全球化运输体系的重要组成部分,受到疫情的冲击巨大。航空公司面临着空前的困境,空中交通量大幅下降,多数航空公司上半年经济表现不佳甚至亏损。而随着全球疫情的好转,民航业进入了后疫情时代,民航业经济的发展面临新的机遇和挑战。本文根据中国民航局公布的相关数据,运用灰色预测模型对2023年4月、5月、6月的运输总周转量,旅客运输量、邮运输量进行预测。结果表明2023年的运输总周转量、旅客运输量、邮运输量都呈逐月上升趋势,对比2022年每月也有了巨大增长。最后依据预测的结果及“十四五”规划,对民航经济发展提出一些对策与建议。

基于灰色预测模型的大学生体质动态预测

当前,大学生的体质健康水平有下降的趋势,体育锻炼意识也不强。灰色预测模型适合研究某个样本量较小、已知信息较为贫乏的系统,并从中发现其发展规律,因此可以利用该模型对宁波幼儿师范高等专科学校学生体质健康测试成绩发展趋势进行预测。所建立的预测模型与预测结果具有良好的精准度、科学性和实用性,预测结果可作为进一步优化体育课程的依据,也可为学校体育工作发展提供参考,用于学生多维评价体系的构建。

基于灰色预测模型的路面使用性能预测与智能养护研究

文章构建基于灰色系统理论的预测模型,预测城市路面使用性能,并结合灰色关联度和层次分析法,实现对城市路面的智能养护决策。结果显示,该模型中路面状况指数(PCI)和路面行驶质量指数(RQI)的最大误差分别为0.68和0.74,预测精度分别为99.54%和99.49%;在总排序权重中,薄层罩面措施的权重最大,为0.3977。该预测模型能够准确预测路面使用性能,为城市路面性能预测和智能养护提供参考。

灰色预测模型在碳排放预测中的应用

当前,随着环境保护日益成为许多国家的战略重点,碳中和领域正迎来巨大的发展机遇。为了实现节能减排和实现双碳目标,我们需要有相关数据的支持,以为政策制定提供理论依据,并准确预测和分析碳排放量的情况。为此,我们的团队对数学模型在碳中和领域的应用方法及一些注意事项进行了研究,致力于降低计算门槛。我们主要采用邓氏灰色预测模型和其他数学模型来计算和预测碳排放量。研究结果表明,我们的灰色预测模型具有很高的预测精度,精度为0.03,达到了二级精度水平。

基于灰色预测模型的河南省多式联运货运量预测研究

河南省作为中国重要的交通枢纽和经济中心,多式联运货运量的预测研究对于制定有效的交通运输方案和物流战略至关重要。文章采用灰色预测模型,结合河南省多式联运货运量的历史数据,对未来一段时间内的货运量进行了预测。该模型能够有效处理数据中的不确定性和不完整性,提供较为可靠的预测结果。通过对预测结果的分析,模型平均相对误差为0.967%,模型拟合效果良好。可以为河南省未来的交通运输规划和物流战略制定提供重要参考。也有助于合理配置资源,优化运输布局,提高运输效率,从而推动河南省多式联运的可持续发展。

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用,该模型是一种有偏差的指数模型,在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型.将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与传统灰色预测模型进行了比较,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性.

基于平衡理论与灰色预测模型的区域路网综合调度指标优化研究

文章旨在应用平衡理论和灰色预测模型,结合实际数据进行预测和调度策略优化,以期实现城市交通的智能化管理和精准调控。通过对北京城市区域路网的调查与数据处理,得出了优化后的交通指标与拥堵改善效果,并对平衡理论与灰色预测模型的综合应用效果进行评估与分析。

灰色预测模型在大气监测中的研究进展与展望

本文综述了灰色预测模型的特点、与其他预测模型的对比以及灰色预测模型的优化方法。灰色预测模型是一种基于小样本、贫信息的不确定性预测方法,具有所需数据少、计算简便、可反映趋势等优点。与传统的预测模型相比,灰色预测模型在处理非线性、非平稳序列方面更具优势,本文总结了灰色预测模型的多种优化方法,如改进背景值、模型组合等。灰色预测模型的重要性不仅体现在大气环境预测中,更在多个领域有广泛的前景,本文旨在探讨灰色预测模型在实际应用与发展中的重要作用。

基于GM(1,1)灰色预测模型预测广东省用水量及对策研究

本文以2018-2022年度广东省和全国用水量为基础数据,通过建立GM(1,1)模型,对2023-2027年的广东省用水量以及在全国用水量的占比进行预测。结果表明,2023-2027年,广东省节水政策效果显著,用水量呈逐步下降趋势,但其在全国用水量的占比呈上升趋势。因此,广东省节水潜力空间较大,建议政府部门在现有政策基础上,对用水结构进行进一步优化,并大力发展节水产业,以提高用水效率,减少污水进入江河及海洋,促进人与环境和谐发展。

变压器油中溶解气体浓度灰色预测模型的改进

介绍了改进灰色预测模型 GM( 1,1)后建立的 GM( 1,1,β)模型。对大型油浸式电力变压器油中溶解气体浓度的实例预测验证了改进模型的准确。

基于熵值法和灰色预测模型的城市土地生态安全评价

城市土地生态安全事关城市经济社会的持续、健康发展。以信阳市为例,从资源环境协调性、经济可行性和社会可接受性3个方面构建城市土地生态安全评价指标体系。采用熵值法与灰色预测模型模型相结合的方法定量分析了2006-2012年信阳市城市土地生态安全状况,并对信阳市2013-2016年的土地生态状况进行了预测,构建障碍度模型诊断识别信阳市城市土地生态安全的主要障碍因素。研究表明:(1)2006-2012年信阳市城市土地生态安全指数总体呈增加态势,由2006年的不安全等级发展到2012年的较为安全等级;(2)资源环境协调性指数和社会可接受性指数快速增加,经济可行性则呈现波动增长;(3)人口密度高、工业用地比重大、人均建设用地大、城乡收入差距大等因素阻碍了信阳市城市土地生态安全水平的进一步提升;(4)2013-2016年信阳市城市土地生态安全状况呈现稳步上升趋势,年均增长率为5.05%。

加权灰色预测模型及其计算实现

鉴于GM(1 ,1 )灰色预测模型中背景值取值方法的不足 ,引入背景值最佳生成系数 ,得到新的背景值计算式 ,从而将GM(1 ,1 )预测模型扩展为加权灰色预测模型———PGM (1 ,1 )预测模型 ;并对PGM(1 ,1 )预测模型中的最佳生成系数 p及灰参数的估计计算进行了详细论述 ,应用迭代法来确定相应的数值。实例表明 ,此方法的拟合精度和预测效果均优于GM(1 ,1 )模型。

灰色预测模型在高层建筑物沉降预测中的应用研究

详细讨论了一阶一元灰色预测模型GM(1,1)的基本内容及建模过程,并成功地将 GM(1,1)模型应用于高层建筑物沉降监测的预测预报,相应地编写了基于MATLAB的灰色系统沉降预测程序,便于实际应用。实践证明,灰色预测模型GM(1,1)在沉降预测中具有较高的应用价值。

无偏灰色预测模型

研究了传统灰色预测模型的特性 ,证明了传统灰色预测模型是有偏差的指数模型 ,并在此基础上提出了无偏灰色预测模型。无偏灰色预测模型消除了传统灰色预测模型本身所固有的偏差 ,实质上是一种无偏的指数模型。无偏灰色预测模型不仅性能优于传统灰色预测模型 ,而且其适用范围也较传统灰色预测模型有了很大扩展。

农村火灾灰色预测模型及其应用

火灾事故的发生具有随机性、不确定性。根据1997—2006年全国农村火灾情况的统计数据,运用灰色预测理论,构建符合精度要求的GM(1,1)预测模型,结合精度检验、残差修正等手段,预测了2007—2010年农村火灾发生起数、直接经济损失、火灾受伤人数、火灾死亡人数。预测结果显示,农村火灾起数呈上升趋势,由火灾造成的直接经济损失和伤亡人数均呈波动性下降趋势,但是损失依然巨大。

边坡变形的灰色预测模型

利用灰色系统理论建立边坡变形观测资料的GM ( 1 ,1 )模型群 ,在建模中考虑了观测资料的非等间隔性 。

改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用

针对传统GM(1,1)模型预测精度不高,并且其背景值优化与求解方法优化各具有片面性的缺点,文章给出了组合优化和分段优化两种改进方法,并结合国内居民消费水平的相关统计数据,利用传统GM(1,1)模型及其优化后的模型与两种方法的误差进行对比,表明改进后的灰色模型精度更高,且预测值与实际值较吻合,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。