大坝变形度的不等维加权动态GM(1,1)预测模型

针对灰色GM(1,1)模型预测结果易受模型中以前测得的陈旧数据的干扰,及等维动态GM(1,1)受缚于维数选择的情况,给出了不等维加权动态GM(1,1)模型的基本内容及建模过程,模型中计算出多种维数的GM(1,1)模型的预测值,并且通过萨函数加权法和BP神经网络计算出每种维数的权值,通过加权获得最终预测值。并且成功地将不等维加权动态GM(1,1)模型应用于大坝变形度的预测预报。实践证明,不等维加权动态GM(1,1)模型由于考虑了维数对模型结果的影响,而且及时地更新数据,提高了灰区间的白色度,预测效果比传统的GM(1,1)模型和等维动态GM(1,1)模型效果好。

等维动态新息模型在交通事故预测中的应用

基于灰色理论建立的能够及时地更新数据,用最新数据替换老数据建立的等维动态新息模型,能够保证原始数据对模型的作用,使模型更能反映系统的实时性,而且样本需求量小,使预测的准确度得到了有效的提高。等维动态新息模型分为等维动态Verhulst新息模型和等维动态GM(1,1)新息模型,本文主要探讨了这两种模型在道路交通事故预测中的具体应用,并分别完成了道路交通事故总量和道路交通事故死亡人数的预测。

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。

基于灰色系统理论的经济预测模型研究

分析了灰色系统理论用于经济预测的可行性,介绍了灰色系统理论的两种模型:灰色GM(1,1)模型和动态等维GM(1,1)模型,并介绍了包括"未知数据法"在内的各种模型检验方法,通过一个实例将上述模型用于预测并对结果进行检验。结果表明,灰色系统理论可以用于经济预测且动态等维GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果更可靠。

基于改进多因素灰色模型的高耗能行业负荷预测方法

针对目前分行业用电特性的问题,在皮尔森相关分析的基础上建立等维动态递补灰度预测模型。以2006—2014年辽宁省高耗能行业负荷为研究对象,首先采用皮尔森相关分析筛选出主因素变量,接着建立传统的GM (1,N)模型和等维动态灰度递补GM (1,N)模型,最后计算得到行业负荷预测结果。等维动态递补法可以有效利用最新信息,从而提高系统的预测精度。算例证明了该方法的适用性和有效性。

甲醇价格的短期与长期预测

本文讨论甲醇价格的短期与长期预测问题。我们采用灰色预期以及加权动态平均法预测模型进行数据分析处理。首先我们利用甲醇进出口均价和市场价格求均价来得到所需的数据。根据这一数据进行预测并进行分析从而利用加权动态平均法来进行优化，得到与实际情况相符的数据。之后我们用灰色预测模型进行了长期的预测。对于第二个问题我们首先采用GM（1，1）对价格指数做出了预测，然后综合利用主成份分析以及关联分析做出了行业景气指数模型，并结合实际对价格调整提出了笔者的建议。