阶段型分数阶累加GM(1,1)模型在煤矿安全事故预测中的应用

煤矿灾害事故具有明显的灰色特征,为有效的对煤矿灾害发生趋势进行预测,文章在煤矿事故千人负伤率预测的基础上引入分数阶累加理论,建立了阶段型分数阶累加GM(1,1)预测模型,并对同煤集团千人负伤率进行了预测,结果表明该模型预测精度明显高于灰色GM(1,1)模型预测精度,从而说明阶段型分数阶累加GM(1,1)模型能有效的预测煤矿事故伤亡发展规律。

基于分数阶GM(1,N)模型的深圳市生活垃圾产生量预测

城市生活垃圾的处理关乎城市环境卫生治理大局。针对人口、经济、消费结构和环保投入等要素对城市生活垃圾构成的复杂系统预测问题,选取深圳市2012—2019年生活垃圾产生量及9个相关因素数据进行灰色关联分析,筛选出灰色关联度较大的食品消费、人均支配收入、年底常住人口和衣着消费共4个因素作为因变量建立FGM(1,5)模型,利用智能优化算法寻找出FGM(1,5)模型的最优阶r为0.5310,并与经典灰色模型的模拟结果对比,结果表明FGM(1,5)模型模拟精度较高,预测性能较好。最后利用FGM(1,5)模型预测深圳市2020—2025年的生活垃圾产生量,期望能为未来城市生活垃圾产生量的系统分析、预测以及环境保护政策的制定提供依据。

基于分数阶灰色模型的河南省粮食产量预测

针对环境资源、农业科技、社会投入等要素对粮食生产构成的多变量复杂系统预测问题,构建分数阶GM(1,N)预测模型。选取2010—2019年河南省粮食产量及相关因素数据,采用灰色关联分析方法筛选出对河南省粮食产量影响较大的三个因素建立FGM(1,4)模型,对河南省的粮食产量数据进行模拟、预测。建立FGM(1,1)模型、传统GM(1,4)模型与FGM(1,4)模型作对比,建模结果表明FGM(1,4)模型模拟误差为1.23%,模拟精度高,预测性能稳定。最后利用FGM(1,4)模型预测河南省2020—2025年的粮食产量,期望能为未来粮食产量预测和农业发展规划提供依据。