动态灰色模型在变形预测中的应用

本文在引入序列算子成功构造灰色序列的基础上,详细讨论了灰色预测模型的基本内容和两种动态灰色预测模型的实现,并成功将其应用于广州地铁变形监测的数据预报。实践及理论证明,新陈代谢灰色预测模型由于实时加入系统的最新信息,提高灰区间的白度,预测精度最高;灰数递补模型通过引入灰数,一定程度上也提高了预测的精度。新陈代谢灰色预测模型实践证明预测精度可达到一级。

动态灰色模型的滑坡位移时间预测方法研究

针对传统灰色模型对于波动性较大的数据建模预测失真与原点误差影响显著的问题,提出应用动态灰色模型,引入固定维度概念与信息优先原则,进行滑坡位移时间预测研究。并将研究成果以MATLAB语言程序化实现。研究成果显示,动态灰色模型相对于静态灰色模型拥有更高的预测准确性与灵敏度,能更好地反应滑坡变形破坏的发展趋势。

基于动态灰色模型的地下工程地面沉降预测

实时准确地预报地下工程引起的地面沉降对指导施工意义重要.利用动态灰色模型(MGM),可以根据适时更新的观测值建立实时的预报模型,从而提高预报精度.通过工程实例,表明该模型能较好地应用于沉降预报.

动态灰色模型在航空弹药维修器材消耗规律中的应用

研究并掌握航空弹药维修器材的消耗规律,对做好航空弹药器材的保障工作有着重要的意义。基于此,研究了动态灰色模型,并成功将其应用于某型航空弹药维修器材的消耗预测。实践及理论证明,动态灰色预测模型由于实时加入系统的最新数据,提高灰区间的白度,预测精度比传统灰色模型高,表明动态灰色模型理论正确,精度合格,能够满足实际应用要求。MATLAB作为辅助工具,使得预测变得简便易行,大大节省了工作量。

基于粒子群动态灰色模型的短期风电功率预测

针对风场输出功率短期预测所遇到的信息贫乏、精度低和不确定性高的问题,提出一种粒子群动态灰色模型。该模型利用粒子群算法改变背景值参数,通过迭代搜寻和线性化处理对齐次或非齐次的指数参数进行连续优化,提升了预测精度;该模型还引入残差模型对外界环境的变化进行预测,降低了由环境的不确定性对预测带来的影响。将此模型运用到比利时风场输出功率的短期预测当中,实验结果证明了该模型对求解所提问题是有效的。

基于总体最小二乘的动态灰色模型及其在沉降预测中的应用

本文提出基于总体最小二乘的动态灰色模型对沉降数据进行预测,该方法采用灰数递补的动态预测的思想,保持模型维度不变,对解算模型加入新的信息取代旧的信息,并顾及观测向量与系数矩阵中的误差,对模型的参数及预测值进行求解。通过两组实际数据验证了本文方法的可行性及有效性。

基于动态灰色模型的地面沉降预测

对地下工程引起的地面沉降作实时准确的预报对指导施工有重要意义,利用动态灰色模型(MGM),可以根据适时更新的观测值建立实时的预报模型,从而使预报精度提高。本文中通过工程实例,表明该模型能较好地应用于沉降预报。

基于动态灰色模型的地下工程地面沉降预测

对地下工程引起的地面沉降作实时准确的预报对指导施工有重要意义,利用动态灰色模型(MGM),可以根据适时更新的观测值建立实时的预报模型,从而使预报精度提高。文章通过工程实例,表明该模型能较好地应用于沉降预报,这对地下工程及岩土工程施工有一定的参考价值。

小波变换的动态灰色模型研究

利用小波变化的频带分离技术和消噪技术,可以获取真实的变形量。灰色理论模型可以解决信息缺乏的不确定性问题,但是无法优化含噪声、非平稳的信号,模型预测容易受到外界的误差干扰。本文研究将灰色模型与小波变换结合在一起进行数据预测,预测过程中加入动态信息,将灰色模型转换为动态灰色模型,提高预测精度。结合变形监测工程案例验证。结果显示,小波变换下的动态灰色模型,预测精度更高。

改进的动态灰色模型在高铁路基变形预测中的应用

在分析灰色预测理论的建模机理和已有动态预测模型研究成果的基础上,从级比检验、背景构造值及残差等方面分别对动态新陈代谢模型进行了改进以提高预测精度,并通过工程实例的部分数据验证其改进效果,而后将其应用于工程中不同位置测点沉降变形的实时预测与分析。研究结果表明:建立的改进动态灰色新陈代谢预测模型群,精度较高,即使对于波动较大的测点,其预测也具有一定的参考价值,适用于高速铁路路基沉降变形的实时预测。

基于改进的动态灰色模型在变形监测中的应用研究

动态灰色模型丰富和完善了静态GM(1,1)模型,它虽然有效地降低了建模时原始序列长度、原点误差的影响,且提高了数据预测的精度,但是传统的动态灰色模型为保持数据维度的不变性,必须对旧有信息进行强制舍弃,因此会导致建模数据量受到限制,预测结果容易失真,且对维度以外的信息不加筛选的舍弃致使致有用信息大量流失。本文对传统动态灰色模型做出改进,并将改进后的模型用于变形监测分析与预报中,且与传统的GM(1,1)模型和动态灰色模型的预测精度做对比,最终验证改进后模型的有效性。

加权择优动态灰色模型在工程变形监测中的应用

动态灰色预测模型采用等维思想,可避免数据序列长度的影响,从而提高工程变形监测分析与预报精度,因其在工程变形监测领域得到了广泛的应用。但传统动态灰色模型采用的是等维度的数据进行建模预测,及时的补进和剔除原始的数据,限制维度对精度有很大的影响,另外在剔除旧有信息是不加选择,一些有用的信息损失较大。并且传统动态灰色模型认为背景值是等权重的,而在实际中往往是不相同的。本文基于此提出了加权择优DGM(1,1)模型。

基于改进灰色动态预测模型的太子河流域降水量预测研究

引入改进的灰色动态预测模型,对太子河流域降水量进行预测,并结合实际观测降水量对比分析其预测精度。结果表明:改进模型可设定变量权重系数,提高传统模型收敛精度,相比于改进前,模型改进后太子河流域的业主沟和南甸水文站年降水量预测相对误差均值分别降低14.0%和16.3%,改进模型对于夏季降水量预测精度明显好于其他季节,这主要和太子河流域降水量主要集中在夏季有关。

动态灰色预测模型在变形监测中的应用

在分析灰色模型的基础上,研究了灰数递补和新陈代谢2种动态灰色模型,并结合工程实例分析验证动态灰色模型的应用。2种模型的预测精度表明,动态灰色模型理论正确,精度合格,完全能够满足工程需要。

动态灰色模型在卫星钟差预报中的应用及精度分析

在GPS实时精密单点定位中,卫星钟差的实时可靠预报是实现GPS实时高精度单点定位的关键之一。在探讨了二次多项式模型和灰色模型对钟差预报的局限性的基础上,从而将动态灰色模型用于钟差预报。动态灰色模型是不断地剔除早期信息并加入新信息,因此提高了预测区间的白度,使预报的精度明显提高。该文采用动态灰色模型建模,并与二次多项式模型和单一GM(1,1)模型进行对比,经实例分析得出动态灰色模型可以有效地提高卫星钟差预报的精度。

动态灰色预测模型在变形监测中的应用

本文在分析灰色模型的基础上，研究了灰数递补和新陈代谢两种动态灰色模型，并结合工程实例分析验证动态灰色模型的应用，充分证实了动态灰色模型在变形监测中应用的可行性和有效性。

基于多元整体最小二乘优化的多点灰色动态变形分析模型

提出一种多元整体最小二乘优化的多点灰色动态模型,并结合实例验证优化的MGM(1,n)模型的优越性。将优化的MGM(1,n)模型与一般的MGM(1,n)模型进行对比,分析两种模型的建模值和预测值。结果表明,优化的MGM(1,n)模型在建模数据多于4期的情况下建模精度更高,预测精度更准确,更符合实际情况。

基于灰色动态模型群法的河流水质预测研究

水质预测是水环境规划、评价和管理工作的基础。依据灰色系统理论 ,构造了一个由 6个 GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群 ,并运用该模型群对淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势进行了预测分析 ,得到令人满意的结果。研究表明 ,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势 ;以模型群统计平均值作为最终预测值 ,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷 ,使得预测精度更加准确 。

基于可变参数的道路交通事故动态灰色预测模型

以中国1990～2006年万车死亡率为研究对象，在固定参数动态灰色预测模型基础上，根据人口数量、机动车数量和公路里程优化参数P值，建立了可变参数动态灰色预测模型；分别运用固定参数动态灰色预测模型、可变参数动态灰色预测模型和基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型进行预测，得到的平均相对误差分别为6．97％、5．67％和4．61％。研究结果表明：可变参数动态灰色预测模型优于固定参数动态灰色预测模型；基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型可以进一步平滑预测结果，增加预测结果的可靠性。

基于灰色动态模型群的需水预测研究

依据灰色系统理论,构造了一个由5个GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群,并运用该模型对福建省泉州市用水量变化趋势进行了预测分析。研究表明,灰色动态模型群能够充分利用近期用水量信息预测未来用水量变化趋势;以模型群统计平均值作为最终预测值,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷,使得预测精度更加准确,预测结果更为可信。