Application of Renewal Gray GM (1,1) Model to Prediction of Landslide Deformation

The gray renewal GM (1,1) landslide prediction model was established by improving the gray model. Based on the established model, the author has made prediction of landslide deformation to the Xiangjiapo landslide and the Lianziya dangerous rock body. The results show that the gray renewal GM (1,1) model can supplement the new information in time and remove the old information which reduces the meaning of the information because of time lapse. Therefore, the model is closer to reality.

应用灰色GM(1.1)模型及其改进模型预测渭河天水段水质

利用灰色GM(1.1)模型、残差修正GM(1.1)模型预测2004至2010年渭河对天水段水质污染物时发现,二者对于某些污染物预测精度不高,而且残差修正GM(1.1)模型预测精度未必一定高于GM(1.1)模型。在这种情形下,应用新陈代谢GM(1.1)模型,预测未来五年渭河水质的变化及其水质污染物突变的时刻。分析结果表明:新陈代谢GM(1.1)模型有助于提高预测精度和预测的可靠性。

新息与等维新息非等间距GM(1,1)模型及其应用

为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测的新信息补充到原始序列,能很好的反映系统的发展;而等维新息模型随着系统的发展,不仅添加新信息,而且除去老信息,这样的处理方式比仅仅添加新信息的方式具有更好的预测效果;这些结论丰富了灰色系统的模型,为灰色理论的运用提供了一个有效的方法。

新陈代谢GM(1,1)模型在全社会用电量预测中的应用

文中通过对比新陈代谢GM(1 ,1 )模型和一般GM(1 ,1 )模型以及传统的系统理论方法在全社会用电量上的预测结果,表明新陈代谢GM(1 ,1 )模型在处理该类数据上具有一定的优势,并且实用性很强.

基于新陈代谢GM(1,1)模型的益阳城市化水平分析

以益阳市2001年-2010年城市化水平数据为依据,运用灰色系统理论,建立了GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型;并运用不同方法对2种模型的精度进行了检验,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用新陈代谢GM(1,1)模型,对益阳市城市化水平未来10年进行预测,其结果符合益阳市城市化的实际情况。

基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的骨折愈合应力预测

骨折愈合是个复杂的过程,为了保证骨折愈合的质量和速度,必须动态精确地预测骨折愈合过程中创伤断面应力的大小及其变化趋势,以便及时调整骨折治疗装置对创伤断面的施力。针对现有应力预测方法预测精度较低的问题,提出基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的骨折愈合应力的动态预测方法。先将实测应力数据经过弱化缓冲算子作用,再利用GM(1,1)等维新息模型对弱化处理后的应力数据序列建立预测模型。设计活体山羊骨折模型进行动物实验,获取活体山羊骨折愈合过程中创伤断面的日平均应力,利用该方法进行建模,对骨折愈合过程中次日的创伤断面应力进行动态预测,并与基于GM(1,1)等维新息模型的应力预测结果进行比较。应力预测结果表明:所提出的基于弱化缓冲算子和GM(1,1)等维新息模型的应力预测方法具有很高的预测精度,以预测误差的平方和作为评价指标,其预测精度达到基于GM(1,1)等维新息模型应力预测方法的40倍以上,具有较好的骨折治疗临床应用前景。

等维新息GM(1,1)模型在郑州市城市生活需水量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了等维新息GM(1,1)城市生活需水量预测模型。利用此模型对郑州市2010、2015和2020年的需水量预测结果分别为36003×104m3、51216×104m3和73349×104m3。

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM(1,1)模型存在的不足,建立了新陈代谢GM(1,1)沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型在处理该类数据上更加具有一定的优势。

非等间距新息GM(1,1)模型及其应用

针对非等间距GM(1,1)模型建模精度低、适应性不强等问题,应用新信息优化原理及灰色系统建模方法,采用原始数据序列的第n个分量作为灰色微分方程的初始条件,提出了非等间距新息GM(1,1)模型.基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,对非等间距新息GM(1,1)模型的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,重构非等间距新息GM(1,1)模型的背景值,并给出了背景值构造公式.该背景值不仅适用于等间距新息建模型,也适合于非等间距新息建模型,具有精度高、适应性强等特点.实例表明,所建模型具有良好的实用性和可靠性.

GM(1,1)模型在红山窑泵站沉降预测中的应用

针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。

基于灰色新信息GM(1，1)模型的城市生活需水量预测

对城市生活需水量进行科学地分析和预测是满足城市生活发展需求、保证水资源合理规划的前提。根据城市生活需水量的特性,将灰色新信息GM(1,1)模型的建模方法引入到城市生活需水量的预测中,建立相应的预测模型。并建立起一套系统的城市生活需水量预测方法,为城市水资源规划提供决策参考,具有理论和实践意义。

新陈代谢GM(1,1)模型在河流水质预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。

GM(1,1)模型在产品可靠性试验中的应用

产品进行可靠性试验时需要足够的时间来获取数据以利于可靠性分析。借助灰色理论所需的建模数据量较少,将该理论与方法引入产品可靠性分析中,通过少数几个有效的试验数据来预测后续的试验数据,达到加速可靠性试验、节省费用的目的。通过实例分析表明,将灰色新陈代谢GM(1,1)模型引入产品可靠性分析是可行的。

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用研究

本文针对传统GM(1,1)模型存在的不足,建立了新陈代谢GM(1,1)沉降预测模型。并以某建筑物沉降为例对比两模型的预测值,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型在处理该类数据上更加具有一定的优势。

基于改进GM(1,1)模型的弹道导弹位置信息预测

针对弹道导弹速度快、雷达反射截面积小,预警雷达很难全程跟踪预警的问题,提出了使用改进的GM(1,1)模型对其位置信息进行预测。从初始序列光滑度、背景值构造方式和初始条件3方面进行综合改进,建立了新的改进模型,明确了建模步骤。仿真结果表明,改进后的模型比传统GM(1,1)模型适用范围更广,精度更高,可以用于弹道导弹的位置信息预测。

基于新息优先累积法的GM(1,N)模型及其应用

为提高GM(1,N)模型的预测精度,改进其参数估计的方法,提出基于新息优先累积法的模型。对普通累积法的累加顺序进行改进,使越新的信息的累加权重越大,越旧的信息的累加权重越小。将新息优先累积法用于GM(1,N)模型的参数估计,建立基于新息优先累积法的GM(1,N)模型。以我国水电发电量和广西农业总产值为例进行预测实验。结果表明,改进的GM(1,N)模型的预测精度明显高于基于最小二乘法的传统GM(1,N)模型,改进后的模型是一种有效的预测模型。

改进的GM(1,1)模型在配电网日负荷预测中的应用

灰色预测法常用GM(1,1)模型,当负荷波动较大时,该模型预测精度较低。针对周期性波动较大的日负荷提出了一种基于等维新息的改进灰色预测模型,即"滑动平均—反双曲余弦"模型。该模型对等维更新的数据做预处理,充分利用预测新息降低灰度,提高离散数据的光滑度,从而提高预测精度。通过两个典型的实例介绍了改进灰色预测模型在日负荷预测中的应用。结果表明该模型能够改善预测效果。

GM(1,1)等维新息模型在某市需水量预测中的应用

用GM(1,1)等维新息模型对孟州市2010年,2015年,2020年的需水量进行了预测,得出需水量分别为7 759.6万m3,8 823.5万m3,9 015.3万m3。对预测结果的精度校验表明,模型的预测精度等级为一级,模型可靠、合理。

基于信息熵的贵州三穗县域土地利用结构分析及其GM预测

为优化配置土地资源,利用信息熵理论,对三穗县2009-2013年土地利用结构的变化特点及规律进行分析,并构建GM(1,1)模型,利用2009-2013年的数据对模型进行检验,然后预测2014-2020年该县土地利用结构的信息熵、均衡度和优势度。结果表明:2009-2013年,三穗县土地利用变化主要表现为园地、林地、草地的减少,耕地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地、其他用地的增加,其中林地面积变化对信息熵的影响最大;三穗县土地利用结构的信息熵和均衡度在2009-2013年期间呈上升,优势度呈下降趋势,表明三穗县土地利用系统的有序性降低,集中性减弱,向着均衡化的方向发展;构建的GM(1,1)模型精度较高(c=0.10,p=1),预计2014-2020年三穗县土地利用结构的信息熵上升,均衡度增加,优势度下降。

新疆地区参考作物腾发量的灰色模型预测

该文依据新疆地区6个站的长序列逐日气象观测资料,基于Penman-Monteith公式计算了逐日参考作物腾发量(ET0),并应用重标极差法对ET0未来变化趋势进行了分析。运用灰色关联理论计算了各站各气象因子与年ET0间的灰色关联度和关联序。在此基础上,运用灰色系统理论建立灰色不等维递补GM(1,h)模型对6个站的年ET0进行了模拟预测,并与灰色GM(1,1)模型进行了比较。结果表明:各站ET0年内变化均呈抛物线型,4-9月ET0依各站顺序为:若羌>吐鲁番>哈密>喀什>和田>伊宁;6站年ET0赫斯特指数均大于0.5,各站未来的趋势与历史呈正相关,依然是波动递减;总体上,平均温度、日照时数、饱和气压差对各站年ET0的影响比较大;灰色不等维递补GM(1,h)模型预测相对误差限为0～7.31%,预测精度明显高于GM(1,1)模型。该研究表明采用灰色模型预测新疆地区参考作物腾发量精度较好。