基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法(AHP)与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.6105%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。

基于BIM与AI技术的地下三维管网构建与应用探索系统

探索基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)与人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的地下三维管网系统在新旧管网融合、AI缺陷识别和数字化交付能力方面的应用。深入分析地下管网管理中的问题和挑战,包括数据不准确、缺陷识别过程复杂和人工处理效率低下等,进而提出构建基于BIM与AI技术的地下三维管网系统,通过应用先进的BIM和三维建模技术,以三维模型展示地下管道的结构、属性、运行状态,旨在实现管网缺陷的快速分析与识别。强调数字化交付能力在地下管网系统中的重要性,通过构建数字模型和数据平台,实现地下管网的全生命周期管理和维护,有助于提高地下三维管网系统的管理效率和安全性。

数字赋能体育场馆智慧化转型发展: 突破动因、国外镜鉴与立体化路径

在新一代信息技术加速发展的新语境下,技术创新赋予体育场馆全新使命,智慧化转型作为场馆发展的良器成为实务界与理论界关注的焦点。运用文献研究、实地调查、逻辑分析等研究方法,阐释智慧体育场馆的相关内涵和突破动因,分析国外智慧体育场馆发展模式与理念,为国内推广智慧体育场馆提供思路与实践借鉴。从发展目标、发展思路、关注重点以及建设内容的错位视角提出我国智慧体育场馆的立体化路径:大型智慧体育场馆应建设为城市“地标性”运动休闲服务综合体;中型智慧体育场馆应建设为“区域性”全民健身热力区;小型智慧体育场馆应建设为“节点式”运动健康服务点。优化场馆发展的策略为加强顶层设计,明确政府治理职责;因地制宜,注重场馆长效发展;聚焦应用,结合市场需求导向;加强合作,加速建设成果转化。

基于灰色模型的上海市职工医保统筹基金结余预测

目的预测上海市2021年—2030年职工医保统筹基金收入、支出以及累计结余,进而推断基金结余发展趋势并分析存在的问题,以期最大程度发挥职工医保基金保障功能,为基金可持续发展提供参考依据。方法根据2011年—2020年上海市职工医保统筹基金收入、支出以及累计结余建立全数据GM(1,1)与等维新息GM(1,1)预测模型,对2021年—2030年上海市职工医保统筹基金收入、支出及累计结余进行预测。结果等维新息GM(1,1)统筹基金收入及支出模型平均相对误差分别为14.74%、2.72%,其均小于全数据GM(1,1),因此,等维新息GM(1,1)模型预测精度更高。结论相较于全数据GM(1,1)预测模型,等维新息GM(1,1)预测模型预测精度更高,拟合效果更好;从2025年起上海市职工医保统筹基金开始出现当期收不抵支情况,中长期内可能出现统筹基金“穿底”问题。

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。

时间序列的灰色建模试验

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型的建模方法,比较分析了GM(1,1)加权预测模型和非加权预测模型的可靠性问题.通过对实验结果的比较分析,我们认为等维新息加权预测模型预测的结果最接近真实值,其余依次是等维新息模型,加权新息模型,新息模型.在这6种预测模型中,预测精度最差的是原息模型.

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.

改进Verhulst模型在饱和负荷预测中的应用

为实现对宏观负荷的饱和时间点、饱和规模的预测,提出了一种基于改进Verhulst模型的饱和负荷预测方法。针对饱和负荷预测时间跨度长、负荷规模增长呈现"S"型的特点,将等维新息递补技术引入灰色Verhulst模型,使预测结果能够更科学合理地反映用电需求的发展规律。采用残差修正的思想,构造Verhulst残差修正模型,实现对用电需求的分析与预测。最后,通过实例分析说明该方法的有效性。

组合优化灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

鉴于中长期负荷预测受很多不确定因素的影响,各种预测方法都有其局限性的问题,在分析基本灰色模型及其传统改进模型在负荷预测中局限性的基础上,提出了一种电力系统中长期负荷预测的实用新方法——组合优化灰色预测法.该预测法是一种对残差改进灰色模型(GM)和基于等维新息递补预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,满足动态电力负荷能解决随机干扰影响的要求,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,组合优化灰色预测模型用于中长期电力负荷预测,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,预测精度高,具有很好的实用性.

中长期电力负荷的组合预测法

组合预测法能较大限度地利用各种预测样本信息,有效地减少单个预测模型建立过程中一些环境随机因素的影响,提高预测精度。通过对灰色预测法、等维新息法、回归分析法的研究,先由原始数列建立灰色预测模型,预测出近期数据,再运用等维新息思想,把灰色模型的近期预测值添加到原始数列中,生成组合的数列,由新生成的组合数列建立回归模型,预测长期电力负荷值。通过一个实例比较组合预测和灰色模型的预测结果,对比得知,组合预测的精确度优于灰色预测。

基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。在传统灰色预测模型和马尔可夫链理论的基础上,利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型。该模型通过结合灰色预测与马尔可夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔可夫预测,在每一步预测中不断推陈出新,更新原始数据。以2001年—2010年全国道路交通事故死亡人数实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2011年—2015年事故死亡人数。结果表明:等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型的误差更小,精度更高,尤其适合中长期预测。

改进灰色模型在电力负荷中的预测分析及实现

深入研究了基于灰色系统理论的电力负荷预测方法,剖析了灰色预测GM(1,1)模型应用的局限性及其改进方法,在对原始数据序列进行插值平滑处理的基础上建立了等维新信息灰色预测模型,并用此方法对某地区的电力负荷进行预测分析,结果表明:模型精度较高,预测误差较小,该方法可以作为电力负荷预测的理想工具。

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。

基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法

确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一.由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据,不能指导加速试验设计,因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法.针对工程中强化试验数据少的特点,选取可以处理少数据的灰色预测,给出了一致性判定的新方法及流程.该方法通过将灰色预测中的GM(1,1)和等维新息模型相结合,找出强化试验数据的趋势改变点,在加速试验之前得到机理一致性变化的条件.通过在加速度计中的应用案例,验证了该方法的可行性.

动态灰色预测模型在大坝变形监测及预报中的应用研究

详细地讨论了灰色预测模型GM(1,1)和动态灰色预测模型的基本内容及建模过程,并成功地将等维新息和等维灰数递补两种动态灰色预测模型应用于大坝变形的预测预报。实践证明,等维新息动态预测由于实时地加入了新的信息,提高了灰区间的白色度,预测效果最好;等维灰数递补动态预测利用了序列建模的结果,淡化了灰平面的灰度,使预测结果有所改善;GM(1,1)模型由于是静态地反映系统的变化趋势,预测的精度最低。因此,动态灰色预测模型在大坝变形的预测预报中比静态预测模型具有更高的应用价值。

灰色模型在电力负荷预测中的应用与改进

灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,当负荷增长曲线不是G型时,其预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限性。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,通过实例分析,利用等维新息递推模型、组合灰色模型进行负荷预测,可大大提高预测精度。

基于等维新息灰色马尔可夫模型的大连城市用水量预测

对城市用水量的科学预测是城市水资源合理开发、利用和管理的基础。在传统灰色预测模型的基础上建立了等维新息灰色预测模型，并利用马尔可夫链预测模型预测出结果的波动范围，形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以1998－2007年大连城市用水量实测值作为原始数据，构建预测模型，预测其2008－2012年用水量。结果表明：等维新息灰色马尔可夫预测模型预测结果的误差更小，精度更高。该预测结果可以为大连未来城市供水规划提供参考依据。

基于等维新息灰色马尔可夫模型的互联网用户人数预测研究

对互联网用户人数的科学预测可为网络的建设和管理提供决策依据。在传统灰色预测模型的基础上,结合新信息优先的思想,建立了等维新息灰色预测模型,并利用马尔可夫链模型预测出结果的波动范围,形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以2007年12月-2012年06月我国互联网上网人数实测值为原始数据,构建预测模型,预测2012年12-2014年06月的互联网上网人数。实例结果表明,等维新息灰色马尔可夫预测模型其预测结果的误差更小,精度更高,还能提供预测结果的波动范围及出现概率。

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。

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。