含非线性时间项的无偏灰色模型构建与应用

针对含二次多项式时间项灰色模型存在着从差分到微分的跳跃性误差,提出了其无偏模型,此模型无需已知白化方程解析解。借助新变量将原白化方程转化为矩阵微分方程,根据方程的解直接建立离散时间响应函数的递推公式,利用直接建模法给出无偏模型的参数估计,采用精细积分法直接对数据进行高精度的模拟(预测),并以误差平方和最小为目标对初始点进行优化。从理论上证明了该模型具有含线性时间项非齐次指数规律重合性和伸缩变换一致性,从非齐次指数序列和能源消费实例上也验证了所构建模型的无偏性和有效性,具有更好的拟合(预测)精度。

可变参数无偏灰色模型的中长期负荷预测

由于传统灰色预测模型固有的偏差和模型参数的固定选择,导致预测精度较低,不适应中长期负荷预测。对传统模型进行改进,包括对历史数据的平滑处理、模型参数修正、等维新息数据处理和对预测值的修正等,改进后的模型能够较好的预测中长期负荷。

基于无偏灰色模型的煤矿百万吨死亡率预测

为预测中国煤炭行业安全生产状况发展趋势,构建无偏灰色预测模型对我国煤矿百万吨死亡率数据进行模拟预测。通过对我国2005—2010年度煤炭行业的百万吨死亡率有关数据进行模拟,并与传统的灰色GM(1,1)模型的预测模拟结果进行对比分析。计算结果表明:无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有偏差,预测精度较高,分析结果可靠,其中,平均绝对误差为0.030 6%,平均相对误差为2.71%,均低于传统GM(1,1)模型。预测数据显示近年来我国煤矿百万吨死亡率正逐步下降,2011年和2012年分别降至0.536%和0.411%,符合煤矿安全生产"十二五"规划要求。

基于最优维数无偏灰色模型的电量负荷预测

为了提高电量负荷预测的准确度,在传统灰色模型和无偏灰色模型的基础上,提出了一种改进灰色模型,该模型选用对预测值影响最大的几组数据进行无偏建模,消除了传统灰色模型和无偏灰色模型中由于原始数据序列选用不当导致的偏差。经模拟运行,运用此模型所做预测值比传统灰色模型和无偏灰色模型所做预测值误差分别减小了3.11％和4.66％。这一方法已在实际生产计划中得到应用。

无偏灰色模型在东营港船舶交通流量预测中的应用

为提高东营港船舶交通流量预测精度,弥补灰色模型预测方法的不足,基于灰色系统理论,构建灰色模型,该模型在对指数序列进行拟合及参数选取时存在误差,为对模型进行优化,构建无偏灰色模型.采用Matlab编写相关程序辅助求解该模型,将所建模型对东营港船舶交通流量进行预测,并对预测结果与历史数据进行误差比较.结果表明:无偏灰色模型预测精度为97. 91%,拟合效果较好,验证了该模型的科学性与可行性.

改进无偏灰色模型预测沥青路面使用性能评价指标

分析了灰色模型预测路面使用性能的可行性,选取陕西省某条高速公路路段PCI、PSSI、RQI和SRI 4项指标2012年至2016年历史数据建立了无偏灰色预测模型,引入残差对无偏灰色预测模型进行改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k≥n时的符号,建立了改进无偏灰色预测模型,减化了计算步骤,提高了预测精度。并对该路段2017年路面使用性能各评价指标进行了预测,根据预测结果提出了相应的养护措施。

改进无偏灰色模型预测沥青路面使用性能评价指标

分析了灰色模型预测路面使用性能的可行性，选取陕西省某条高速公路路段PCI、PSSI、RQI和SRI四项指标2012年至2016年历史数据建立了无偏灰色预测模型，引入残差对无偏灰色预测模型进行改进，运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k≥n时的符号，建立了改进无偏灰色预测模型，减化了计算步骤，提高了预测精度。并对该路段2017年路面使用性能各评价指标进行了预测，根据预测结果提出了相应的养护措施。

基于无偏灰色模型的水环境预测研究

伴随工业化、城市化进程,我国的水环境经历了四个不同的阶段。当前的水环境状况堪忧,需要对水环境进行强烈的关注,并对水环境的将来进行科学的预测,目前对水环境的关注主要集中于污染的治理与未来趋势以及区域河流的水质预测,对全国整体的水环境现状关注较少,本文根据中国历年环境保护基本概况统计中的指标,选取2000～2006年的中国水环境基本状况为原始数据,采用灰色预测方法对未来的整体水环境状况进行预测,并针对拟合度对传统GM[1,1]模型和无偏GM[1,1]进行比较,最后运用精度更高的无偏GM[1,1]模型预测2007～2012年中国水环境状况。

基于滑动无偏灰色模型的湖南省农产品冷链物流需求预测

【目的】冷链物流需求预测是经济区域冷链物流基础设施规划与相关政策制定的基础工作,建立区域农产品冷链物流需求预测分析框架、选择合适预测方法具有重要的现实意义。以冷链流通量作为度量指标,在传统灰色预测模型基础上构建了一种滑动无偏灰色预测模型对相关经济区域的冷链物流量进行预测。【方法】在传统灰色预测模型的基础上,构建了相应的滑动无偏灰色预测模型,以湖南省2009—2018年各主要农产品的年度生产总量作为原始数据,按照两种不同预测方法分别设计了拟合分组试验和预测分组试验,并采用相对误差α、均方差比值c、小误差概率p作为检验指标,比较分析了传统灰色预测模型和滑动无偏灰色预测模型的预测效果。在此基础上,依据冷链物流相关政策法规,设计了一种冷链物流需求量的分析预测框架,并利用2009—2018年湖南省各主要农产品年度生产总量作为初始数据,选用滑动无偏灰色预测模型对湖南省2019—2025年农产品冷链物流需求量进行了分析预测。【结果】分组试验结果显示,滑动无偏灰色模型的拟合效果与预测可靠性均要优于传统灰色预测模型,因此本研究选用滑动无偏灰色预测模型对湖南省2019—2025年的农产品冷链物流需求量进行预测更加合适有效;最终预测结果显示,湖南省“十四五”期间农产品冷链物流需求量将逐年增加,年均增长率将达到15.42%,并且随着冷链物流水平的不断提高,湖南省农产品冷链物流需求的增长速度也会逐渐放缓。根据湖南省经济社会发展具体情况,最后对湖南省的冷链物流发展及冷链设施规划提出了可供参考的对策建议。【结论】本研究为有关经济区域冷链物流需求预测提供了一种简便有效的办法,分析预测结果可以为湖南省冷链物流“十四五”规划提供参考。

基于粒子群优化算法的无偏灰色模型

在无偏灰色模型的基础上,结合粒子群算法,通过对无偏灰色数据序列模型^x(o)(i)=^Ae^m(i-1),i=2,3,…中的^A和^m直接求解,提出了基于粒子群算法的无偏灰色预测模型。用四种不同增长率的负荷验证基于粒子群算法优化的无偏灰色模型特性优于无偏灰色模型。并将基于粒子群算法优化的无偏灰色模型用于对上海地区电力负荷进行预测,实际应用的结果也显示了优化后的无偏灰色模型有很好的预测精度和适用性。

基于无偏灰色模型的煤矿火灾死亡人数精准预测及应用研究

针对我国煤矿火灾事故死亡人数预测方法空白的问题,基于无偏灰色理论,建立了煤矿火灾事故死亡人数预测模型,以2010-2016年全国煤矿火灾死亡人数为基础数据进行预测,结合2017-2018年煤矿火灾数据,对传统GM(1,1)模型与无偏灰色模型进行对比分析,并进行后验差检验。结果表明:无偏灰色预测模型能够精准预测煤矿火灾死亡人数,2019年我国煤矿火灾事故死亡人数将降低至10人以下。

基于无偏灰色模型的中国能源生产总量及其构成的分析与预测

能源是国民经济增长、社会稳定持续发展以及实现社会主义现代化建设目标的物质动力和基本保障。能源的开发、节约等问题关乎着社会稳定和环境安全,引起了世界各国的高度重视。本文以中国统计年鉴2017年的数据为基础,基于无偏灰色模型预测了2017到2021年中国能源生产总量及其构成并分析了能源生产结构的变动趋势,对煤炭行业解决产能问题和改善环境质量等具有重要意义。结果表明,2017到2021年全国能源生产总量逐年增长,但增长率逐渐下降。原煤的年产量明显减少,而原油和天然气的年产量均保持缓慢的上升趋势,可再生能源的年产量逐年增长且增长速度较快。预测结果符合我国能源生产总量及其构成的发展趋势,对实现我国低碳环保、大力发展绿色清洁能源的治国理念和方针政策有重要意义。

基于改进无偏灰色模型的矿山地表沉降预测研究

地下煤炭资源的开采为我国经济发展提供动力,但也对地表造成不同程度的损害,通过建立一些预测模型来有效预计矿山地表沉陷变形,能避免地表建筑物受到的影响。传统灰色模型是一种存在偏差的指数模型,为了使其预测性能得到优化,扩展预测适用范围,为此提出无偏灰色模型,以消除传统灰色模型本身固有的偏差。文中在无偏灰色模型的基础上,通过3次样条插值法对原始序列进行处理,得到改进无偏灰色模型。根据已有的矿山地表沉降监测数据,分别建立无偏灰色模型和改进无偏灰色模型进行拟合预测,并与原始数据对比分析,无偏灰色模型和改进无偏灰色模型的平均相对误差和平均绝对误差分别为0.00348%、0.00980%和0.00786%、0.01139%。预测结果表明,改进无偏灰色模型的预测精度更高。

基于滑动无偏灰色模型的沥青路面使用性能预测

通过滑动平均法处理原始预测序列,构建了滑动无偏灰色GM(1,1)模型,为实现沥青路面使用性能的动态预测,在滑动无偏灰色模型的基础上,进行了改进。收集了某高速公路沥青路面抗滑性能2016—2020年的检测数据,以2016—2019年的数据建立滑动无偏灰色GM(1,1)模型,预测2020年的抗滑性能值,结果表明:滑动无偏灰色GM(1,1)模型各年预测值相对误差均低于5%,且2020年的预测值与常规灰色模型相比,相对误差更低;经改进后的滑动无偏灰色模型误差仍能满足精度要求,可实现沥青路面使用性能的动态预测。

改进无偏灰色模型在沉降观测中的应用

无偏灰色预测模型能消除传统灰色预测模型本身所固有的偏差,是无偏指数模型。原始数据经负指数函数变换后可改进原始数据的光滑度,提高灰色模型预测范围和精度。结合这两种方法得到基于指数变换的无偏灰色预测模型,将原始数据经过负指数变化成为指数变换序列,利用无偏灰色模型进行预测,还原预测值。将实测沉降监测点数据分别由灰色预测模型﹑无偏灰色预测模型和本文模型进行预测,实验结果表明本文改进模型消除了传统模型固有偏差,在沉降预测中取得了良好效果。

基于滑动无偏灰色模型的港口物流需求精准估计研究

港口物流需求影响因素复杂多变,导致港口物流需求估计难度增加,因此研究基于滑动无偏灰色模型的港口的港口物流需求精准估计方法。通过分析港口物流需求影响因素,构建港口物流需求精准估计指标集。采用灰色关联分析方法选取满足港口物流需求分析的相关指标,结合滑动无偏灰色模型建立港口物流需求精准估计模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化处理,将指标数据输入优化后的模型中,得到精准的港口物流需求精准估计结果。实验结果表明,所提方法的港口物流需求估计精度较高,出现误差的概率比较低,估计任务完成时间短,可以有效推进港口城市物流经济发展。

基于改进无偏灰色模型的燃气供气量的预测

为有效配置资源及保障城市安全,利用改进无偏灰色模型计算城市燃气供气量。建立无偏灰色预测模型,用3点平滑法及等维新息对数据序列进行处理,得到改进无偏灰色预测模型。根据城市供气量的统计数据,分别由无偏灰色预测模型及改进无偏灰色模型进行拟合预测,并将所得供气量与实际供气量进行比较。计算结果表明:无偏灰色模型所得预测曲线为单调递减函数,随着预测时间增加预测值和实际供气量偏差较大;改进无偏灰色模型能够改变无偏灰色模型的单调性,预测值和实际供气量比较接近,可用于中长期预测。无偏灰色模型和改进无偏灰色模型预测所得燃气供气量的相对误差均值分别为7.32%和5.76%。

基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测

为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符.

无偏灰色—BP神经网络组合模型在变形预测中的应用

在传统灰色预测模型和BP神经网络模型的基础上提出了一种新的组合模型来对变形监测中的沉降进行预测。运用无偏灰色-BP神经网络组合模型,兼顾了灰色预测模型计算样本少、计算简单和BP神经网络自组织、自适应的预测能力等优点,并通过实验结果证明,利用该组合模型方法预测结果的精度明显优于单纯的灰色模型和无偏灰色模型。

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足,提出一种无偏灰色组合动态预测模型,应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想,对传统的灰色Verhulst模型作出改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型,以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差;为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度,引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正,同时兼顾数据序列具有一定的时效性,构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据,验证模型的可靠性与准确性,并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比,结果表明,本文模型在预测精度方面更凸显优势,能有效提高预测结果的准确性。