基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测

生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。

Global optimality conditions for quadratic 0-1 programming with inequality constraints

Quadratic 0-1 problems with linear inequality constraints are briefly considered in this paper.Global optimality conditions for these problems,including a necessary condition and some sufficient conditions,are presented.The necessary condition is expressed without dual variables.The relations between the global optimal solutions of nonconvex quadratic 0-1 problems and the associated relaxed convex problems are also studied.

增强型群论优化算法求解折扣{0-1}背包问题

群论优化算法(GTOA)是基于群论方法提出的一个离散演化算法,非常适于求解以整型向量为可行解的组合优化问题。为了进一步提高GTOA求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的性能,首先指出了它的随机线性组合算子(RLCO)未能充分考虑当前个体位置信息的不足,基于个体基因保留策略对其进行改进。然后,在随机反向变异算子(IRMO)中引入增强0分量变异策略,用于处理因个体0分量无法及时变异而导致的解的质量下降、种群多样性降低等问题。在改进上述两个算子的基础上,提出了增强型GTOA(EGTOA),并基于它给出求解D{0-1}KP的新方法。随后,将改进策略应用于二进制GTOA(GTOA-2),提出了增强型GTOA-2(EGTOA-2)及其求解D{0-1}KP的新方法。为了验证EGTOA和EGTOA-2的性能提高程度与优异性,分别利用它们求解四类大规模D{0-1}KP实例,通过与GTOA、GTOA-2以及求解D{0-1}KP的已有8个最先进算法的比较表明:EGTOA和EGTOA-2求得最优解的能力比GTOA和GTOA-2提高了至少1.14倍,比8个最先进算法提高了5%~60%,它们的平均性能比GTOA、GTOA-2以及8个最先进算法的性能更佳。因此,EGTOA和EGTOA-2是当前求解D{0-1}KP的最佳算法。

三孩政策下0—3岁婴幼儿托育服务存在的问题与对策

2021年三孩政策在全国范围内正式实施,使得托育服务成为民生刚性需求。随着托育服务事业的迅速发展,其面临的一系列困境值得关注。从托育服务的四大主体政府、社会、教师和家庭四方面分析当前0—3岁婴幼儿托育服务存在的问题。在此基础上,提出相应的优化对策,即完善政策体系与托育制度,持续加大政府扶持力度,重点发展普惠性托育服务,提高托育服务质量,加强托育人员队伍建设,发展特色早教课程,创新社区托育模式等,以期促进0—3岁婴幼儿健康成长。

全钢载重子午线轮胎0°带束层散线原因分析及改善措施

分析全钢载重子午线轮胎0°带束层散线缺陷发生的原因,通过有限元仿真方法模拟轮胎成型过程中胎面辊压对0°带束层帘线末端散线位置橡胶的影响。通过优化成型辊压参数,减小0°带束层帘线末端散线位置橡胶的应变,使轮胎0°带束层散线缺陷发生率由0.4%降低到0.18%,在提高轮胎质量的同时也创造了良好的经济效益。

连续梁钢箱拱桥0#块及悬挑式拱脚施工技术研究

本文结合工程实例,针对连续梁钢箱拱桥0#块及悬挑式拱脚施工方案进行优化研究,解决了连续梁钢箱拱桥0#块及悬挑式拱脚施工难度,有效缩短了施工工期。该技术在福州滨海快线乌龙江大桥工程中得到成功应用,并取得了良好的社会经济效益,具有较好的推广与应用价值。

GM(0,N)模型参数估计的新方法

从灰色理论建模特点出发 ,提出了 GM(0 ,N )模型参数辨识的一种新方法——累积法 ,实例分析表明 ,累积法较传统的参数估计方法在预测精度上有了很大的提高 。

GM(0,N)灰色预测模型在云南小春作物产量预报中的应用

利用1972-2004年的云南小春作物单产和与其灰关联度最优的10个气象因子时间序列,采用原始序列和残差序列进行GM(0,N)预测建模,对云南小春作物产量趋势进行预测。结果表明:通过残差修正后所建立的云南省小春作物产量预测模型适用于产量趋势预报,通过了小概率统计检验,预报结果有一定的参考价值。

优选GM(0,N)模型在大连市城区需水预测中的应用

重点考虑历史资料代表性和社会经济发展不确定性对大连市城区进行需水预测,即先对研究区域历史资料代表性进行审查,审查结果表明1995、2000年资料代表性不足;再经灰色关联分析法和模型物理意义审核两轮筛选,最终保留5个主要相关因子用于需水预测建模;最后采用资料代表性稍有差异的两组数据,基于GM（0,N）构建了需水预测对比模型,结果表明选取代表性更强的资料有利于提高预测精度。此外,考虑社会经济发展不确定性影响,给出了三种发展模式下的大连市社会经济发展指标预测值,利用优选出的GM（0,N）模型预测大连市城区2020、2030年需水量将分别达到11.84×108~13.43×108 m3、14.06×108~16.23×108 m3。

时间序列资料GM(0,N)预测模型及其应用

多因素资料预测，一般使用最小二乘估计（ＬＳ估计）。但对于时间序列资料，ＬＳ估计未考虑各因素的发展变化的情况。本文介绍一种时间序列资料灰色ＧＭ（０，Ｎ）预测模型，通过实例应用，效果较为满意。一、ＧＭ（０，Ｎ）模型建模方法设ｘ１＝｛ｘ１（１），ｘ１（２）...

基于灰色GM(0,N)法的测井预测岩石可钻性研究

常规的岩石可钻性测井预测模型都是基于回归分析而建立起来的。由于回归分析直接利用原始数据或对原始数据作了标准化处理、对数变换后进行建模,以致其模型精度不高。而灰色GM(0,N)模型通过对原始数据进行累加生成所得的灰色模块来建立模型,这在一定程度上弱化了原始数据的随机性。为此,文章提出了一种基于灰色GM(0,N)理论利用测井资料求取岩石可钻性的实用方法。该方法从测井信息与岩石可钻性的内在关系出发,选用与岩石可钻性密切相关的多个测井参数,通过灰色GM(0,N)技术建立岩石可钻性的预测模型。室内试验表明,该模型能进一步提高岩石可钻性的预测精度,能满足钻井工程的实际需要,可以很方便地建立某地区的岩石可钻性剖面并掌握其分布规律。将该法应用于SC油田Du4井的测井资料处理中,为邻井及时地提供了较为准确的地层岩石可钻性剖面,也为该区的新井钻头选型提供了科学依据。

基于GM(0,N)模型的煤自然发火期预测

为科学准确预测煤自然发火期,运用灰色系统理论,基于灰色关联分析,选取煤样工业分析中的灰分、挥发分和元素分析中的C、H、O、S含量作为系统相关因素,建立了预测煤最短自然发火期的GM(0,7)模型,经后验差检验,模型精度为优;通过与多元线性回归模型预测结果对比,GM(0,7)模型预测煤自然发火期的平均相对误差为2%,多元线性回归模型预测的相对误差为10.35%.经外来数据回代检验,GM(0,7)模型预测结果的相对误差在2%左右,多元线性回归模型预测结果相对误差达26.27%,说明GM(0,7)模型预测结果优于多元线性回归模型.研究结果表明:利用灰色关联分析选取适当参数建立GM(0,N)模型能够较好预测煤最短自然发火期.

GM(0,N)模型在河流径流量预测中的应用

河流径流量的预测对水资源的优化调度管理具有重要的意义,传统的预测方法中原始数据的随机性对预测精度具有很大的影响。对GM(0,N)模型进行了研究,建立了以河流径流量为系统特征数据序列,年平均降水量和年平均饱和差为相关因素序列的GM(0,3)模型。通过模型预测数据和实测数据的对比,说明了GM(0,N)模型具有较好预测效果;同时,为了证明GM(0,N)模型的优点,对比了其预测结果与线性回归预测模型的结果。

灰色GM(0,N)模型在矿区地表沉降监测中的应用

在地表沉降监测中,监测点由于下沉导致被地表水淹没,从而无法对该监测点进行沉降观测。为了明确该监测点随着地下采动的地表标高,本文依据灰色GM(0,N)模型,将该监测点与其周围监测点建立多点沉降模型,通过其周围监测点地表标高预计出该监测点的地表标高。

基于GM(1,1)模型的2019—2024年中国快递行业发展预测

从国家统计局等权威网站上爬取获得2013—2018年全国邮政行业总业务量以及顺丰等快递公司的总业务量和营业额数据。首先计算出各年业务量平均值及6年中各月快递量占6年总值的比例,将其作为原始数据,由原始序列生成累加序列,接着由累加序列生成序列的均值数列,最后运用优化过的GM(1,1)灰色预测模型对2019—2024年全国快递行业总业务量及民营快递企业业务量进行预测。

GM(0,h)模型在早稻纹枯病发生量预测中的应用

本文运用灰色GM(0,h)模型对早稻纹枯病预测预报技术作了新的尝试。经对萧山市14年历史资料拟合,符合率达92.9％。运用这一技术对萧山市1988和1989年早稻纹枯病发生量进行预测验证,预报结果准确。由此表明,GM(0,h)模型为病虫害的预测预构开辟了新领域,新途径,提出了新的预测方法。

累积法GM(0,N)模型的病态性研究

为了解决GM(0,N)模型中存在的病态性问题,引入累积法对GM(0,N)模型进行了参数估计,给出了新的参数估计公式.该方法避免了采用累加法时复杂的矩阵计算,降低了计算量.利用数乘变换解决了该方法在参数估计中的严重病态性问题,证明数乘变换不改变模型的发展系数及精度.通过实例分析表明累积法GM(0,N)模型是一种值得广泛推广的模型.

GM(0,N)模型在湿地面积预测中的应用——以莫莫格湿地为例

预测未来年度湿地面积,对研究湿地生境变化趋势、保护湿地有重要作用。建立灰度GM(0,N)模型旨在提供一种简便的方法,预测湿地水面面积大小。首先应用灰色关联度分析模型,量化确定了对湿地面积影响程度较大的相关因素,分别是:莫莫格湿地年降水量、嫩江径流量、洮儿河径流量。利用这三个相关因素建立了GM(0,N)预测模型,对莫莫格湿地面积进行了模拟预测。为了提高精度,对GM(0,N)模型进行了修正。利用残差和后验差检验方法对模型作了可靠度分析,检测结果显示:修正的GM(0,N)模型平均相对误差9.1%,后验差检验等级为1级,多元线性回归模型平均相对误差15.5%,说明灰度预测模型对于莫莫格湿地水面面积预测具有一定优势。

管道腐蚀深度预测的优化灰色GM(1,1)模型建立及应用

管道腐蚀深度是腐蚀行为研究的重要内容,准确预测管道腐蚀深度变化规律对于保障管道的安全运行意义重大。针对传统GM(1,1)模型背景值计算方法的不足,提出了一种基于二次多项式变换结合背景值优化的改进灰色模型,通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测精度的差异。结果表明:当建模样本数为7时,传统模型、改进模型一(采用二次多项式变换方法所建模型)、改进模型二(采用二次多项式变换结合背景值优化方法所建模型)预测所得的平均相对误差分别为5.33%、4.00%和3.731%,因此改进模型二的预测精度高于改进模型一和传统灰色模型;当建模样本数分别为8和9时,改进模型二的预测精度仍最高,因此采用的背景值优化方法有助于提升改进模型一的预测精度;改进模型用于预测管道腐蚀深度完全可行,且所用方法具有计算简单、精度高的优点。

梳棉工艺对单纱强力影响的灰色GM(0,N)预测模型

梳棉工序中刺辊与给棉罗拉、锡林与刺辊、锡林与道夫的线速度比配合不当将会造成纤维的损伤,影响纱线强力。运用灰色关联分析刺辊与给棉罗拉、锡林与刺辊、锡林与道夫的线速度比与单纱强力的关联度,并且建立GM(0,N)单纱强力的预测模型。结果表明:刺辊与给棉罗拉、锡林与刺辊、锡林与道夫的线速度比均影响单纱强力,其关联度分别为0.789 5、0.609 2、0.613 7;GM(0,3)预测模型相对误差超过5.00%,误差不符合精度要求;经残差修正后,GM(0,3)预测模型的相对误差均小于5.00%,再经小误差概率检验残差修正后的GM(0,3)预测模型的精度为二级,模型合格。