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。

基于GM(1，1)模型的新能源预测及分析

随着河北省能源消耗增加、环境污染严重,开发利用新能源已经成为解决能源问题和环境污染的根本途径。通过GM(1,1)模型对河北省能源生产量和消费量进行预测,从而对新能源发展进行前景预测,并从风力发电、小水电、太阳能、地热能和生物质能五个方面进行分析。从发展新型产业链核心,整体布局、突出地区特色,加强技术研发及其相关配套工作三方面提出新能源开发利用的对策。GM(1,1)模型用于新能源前景预测领域,模型正确,方法适用,提出的对策具有一定的实践性和推广性。

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。

GM(1,1)模型在长江水质预测中的应用

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型及残差修正模型的建模方法,分别建立了长江水质预测的等维新息模型和残差修正模型。通过对模型的预测结果进行分析,并对比原数据的趋势,发现两模型在数据突变点附近有明显差别,其数据说明残差修正模型在细节方面更接近实际,其结果体现了数据的内在规律。

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。

基于等维新息的GM(2,1)递推预测模型

针对GM(2,1)白化方程的解影响其预测精度的问题,提出了一种新的预测模型——等维新息GM(2,1)递推预测模型。该模型通过其灰色微分方程推导出GM(2,1)递推预测模型的表达式,避免了对二阶白化方程进行求解,同时解决了差分方程与微分方程之间因转换而产生误差的问题,并结合等维新息的思想更新GM(2,1)递推预测模型的参数。最后通过实例验证了所提等维新息GM(2,1)递推预测模型的有效性和实用性。

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.

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。

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。

灰色改进等维新息GM（1，1）模型在电力系统长期负荷预测中的应用

本文分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型用于长期负荷预测时的局限性，针对电力系统需求增长的特点，提出了灰色改进等维新息ＧＭ（１，１）模型，对江苏电网的用电量进行测算的结果表明，采用改进等维新息ＧＭ（１，１）模型进行长期负荷预测的精度高于一般灰色ＧＭ（１，１）模型的预测精度，给出了程序框图与测算结果。

新一代信息技术领域1+X证书制度人才培养体系的构建

《国家职业教育改革实施方案》明确了职业教育改革的方向,1+X证书制度是职业教育改革的一项新举措,能够保障高职院校的人才培养质量,解决就业难题。国家产业类型转型升级的新变革对高校信息技术人才培养提出了新的要求,高职院校人才培养模式必须变革。以高职院校融合网络技术方向为例,从专业的培养目标、培养模式,课程体系的融合,师资队伍的融合,以及实训体系的融通等方面分析1+X证书人才培养体系的现状及问题。在此基础上,从专业方向设置、课程体系重构、师资队伍建设和实训体系升级四个方面提出新一代信息技术领域1+X证书人才培养体系的建设路径。

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。

基于等维新息GM(1,1)模型的河南省粮食产量预测

以河南省1978—2013年的粮食产量为依据,利用灰色系统理论对河南省未来的粮食产量变化趋势进行了预测。首先在MATLAB中实现不同维数GM(1,1)模型相关参数的计算,然后把预测精度最高的7维常规GM(1,1)模型改进成等维新息GM(1,1)模型,经检验该模型精度等级为好,并预测出河南省2015—2020年的粮食产量。结果表明,等维新息GM(1,1)模型比常规GM(1,1)模型具有更高的预测精度,河南省未来5年的粮食产量仍保持增长趋势,但年平均增幅为1.43%,增产潜力较低。

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。

基于等维新息GM(2,1)的上市银行股票收益预测

针对GM(2,1)模型对长时间序列预测不理想的问题,等维新息GM(2,1)减少了样本容量,加强了信息的更替,对解决复杂变化的长时间序列的预测有很好的效果。运用等维新息GM(2,1)模型对工行每股收益进行了预测,得到了满意的效果,结果显示:平均预测误差为2.5355%,比传统灰色GM (1,1)模型的平均预测误差11.5967%减小了78.1360%。根据等维新息GM(2,1)模型预测得到工行2018年每股收益为0.7925元。

优化的非等距GM(1,1)模型在高层建筑物沉降监测中的应用

由于影响高层建筑物沉降的因素较多,并且在实际工作中变形监测数据存在非等距的情况,通过传统非等距GM(1,1)预测模型的建模原理分析其预测精度偏低,指出初值选择和背景值构建是影响非等距GM(1,1)模型预测精度的关键因素。在此基础上,提出利用最小二乘原理选择初值和运用Newton-Cotes公式优化背景值,并结合工程实例进行验证。结果表明优化后的非等距GM(1,1)模型在高层建筑物沉降预测中的有效性。

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。

基于GM(1,1)等维新息模型的矿山沉降预测

介绍了GM(1,1)灰色模型的建立过程及模型的精度评定方法,采用等维新息模型对某矿工业广场的沉降趋势进行了预测,并用残差序列建立GM(1,1)模型进行修正,通过与实测的结果对比表明,模型的预测具有较高的精度,模型可靠合理。