SCGM(1,h)_c残差修正预测模型及其在柳州市总体规划中的应用

针对隐含动态系统特征的关联多因子灰色系统,提出了SCGM(1,h)_c残差修正预测模型.将该模型用于柳州市总体规划,对相互关联的社会总产值、工业总产值和农业总产值进行了预测.结果表明,模型精度高、适应性强,预测效果令人满意.

基于模糊聚类及马尔科夫残差修正的用户侧短期负荷预测方法

针对用户侧短期负荷随机性强、环境敏感度高的特点,提出了一种基于模糊聚类的马尔科夫用户侧短期负荷预测方法。采用模糊聚类方法对用户历史负荷数据进行可定义颗粒度的预处理,并以负荷所映射指标集构建的聚类识别指标为依据,通过指标隶属和距离校验对当前用户负荷模式准确归类;进而在所属类中心基础上进行马尔科夫残差预测。最后实验表明该方法能良好适应用户负荷特性,有效提高预测精度。

基于MATLAB的湘江流域工业固体废物灰色预测

对灰色预测原理及其建模步骤作了系统介绍。借助MATLAB软件建立等维灰数递补残差修正动态模型预测湘江流域未来10年工业固体废物年产量,以期为湘江流域今后工业固体废物的管理、污染防治工作提供科学依据。结果表明:(1)用此模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)湘江流域未来10年工业固体废物年产量预测值呈指数趋势增长,年增长率为8%～12%,到2016年湘江流域工业固体废物年产量预计将达到7645.01万t。

利用多项式拟合预测残差修正法估算周跳值

本文针对多项式法探测周跳的问题,从理论上分析了多项式拟合的预测误差,认为预测模型系数的不准确使得预报残差中含有模型预测残差,并提出一种估算模型预测残差的办法。进一步提出了一种较精确的计算周跳的方法——预测残差修正法,最后用实际数据进行了验算,证明该方法有效。

基于灰色残差修正的神经系统疾病粗死亡率及死亡占比预测

目的利用灰色残差修正对我国2019—2023年神经系统疾病的粗死亡率及死亡占比进行预测。方法先对2009—2018年我国城市和农村、男性和女性神经系统疾病粗死亡率和死亡占比的发展趋势及状况进行分析,继而建立灰色残差修正的预测模型,使用MATLAB编程,对神经系统疾病的粗死亡率及死亡占比的历年数据进行拟合,再预测2019—2023年的数据走势。结果我国神经系统疾病的粗死亡率及死亡占比将逐年升高,农村神经系统疾病将高于城市,男性的粗死亡率高于女性,并呈现增长态势。结论神经系统疾病是我国未来几年的主要死亡原因之一,有关部门应当做好应对措施。

基于灰色理论的中承式钢箱拱桥主梁线形控制研究

为研究灰色预测理论在中承式钢箱拱桥主梁施工线形控制中的应用,以某中承式钢箱拱桥为依托背景,基于灰色预测理论建立了主梁施工过程中考虑残差修正的线形预测灰色模型GM(1,1),并结合MATLAB编制了主梁施工过程的立模标高灰色预测模型计算程序,预测了主梁节段的施工预抬高值,并指导现场立模施工,利用现场主梁施工实测线形数据进行了对比验证,验证结果表明:主梁施工过程中各节段预测预抬值与实测数据最大偏差仅7 mm,且成桥状态下经预测模型指导施工的主梁线形与现场实测线形吻合度良好,验证了考虑残差修正的线形预测灰色模型GM(1,1)可有效在中承式钢箱拱桥主梁施工线形控制中应用。