基于多级关联灰度模型的公路建设社会经济环境影响评价

为合理分析公路建设对社会、经济环境的影响 ,项目援用区域可持续发展理论构建公路建设社会、经济环境影响评价体系 ;引入多级关联灰度数学模型和客观定权方法 ,将评价体系作为一个完整的系统进行评价 ,并在此基础上给出了实例。

基于小波变换灰度模型-人工神经网络(GM-ANN)组合的粮食产量预测模型

由于粮食生产受到社会、经济和气候等多方面因素的影响,造成粮食产量序列的复杂性、随机性和非平稳性。为了准确预测粮食产量,提出基于小波变换的灰度模型(GM)-反演(BP)神经网络[BP神经网络是人工神经网络(AMNN)的一种]相结合的预测方法,首先利用小波变换将非平稳序列转化为若干不同频率分量的平稳序列;然后针对各序列使用灰色GM(1,1)模型建立预测模型,为了进一步提高模型的预测精度,结合BP神经网络对预测残差进行修正;最后通过组合得到粮食产量的预测模型。通过对2011—2014年我国粮食产量数据的预测,表明所提方法的预测精度明显高于GM(1,1)和BP神经网络预测模型,4年的平均预测误差小于1%,能够较准确地预测我国粮食产量。

基于三级灰度模型空间矩的陶瓷基片尺寸测量

分析了图像边缘二级灰度模型空间矩的亚像素细分算法及其原理误差,建立了更符合实际的图像边缘三级灰度模型,推导出三级灰度模型下任意角度图像边缘的二维空间矩以及边缘的亚像素位置函数。将该算法应用于陶瓷基片的尺寸测量和分类中,测量效果好、分类精度高。该方法在零件尺寸的高精度测量中具有较高的实用价值。

基于主动形状模型算法的局部灰度模型的加权改进方法

主动形状模型(ASM)算法在对目标点搜索的过程中,只采用了标定点周围的局部灰度信息,这样往往会使灰度相似但其实微观纹理细节差别很大的两个点混为一谈,最终使算法的定位不够精确。为此,提出一种基于主动形状模型算法的局部灰度模型的加权改进方法,该算法采用一系列服从离散高斯分布的加权系数依次表示标定点法线方向上两侧的候选点是真实特征点的可能性,从而建立局部加权灰度模型。通过实验结果表明,改进算法比传统算法精度提高了6%。

模糊逻辑组合的灰度模型

首先对复合模糊命题的几种真值计算方法作了介绍,分析各种方法的优缺点,接着为了处理日益增多的模糊逻辑组合算子给用户带来不便的问题,提出模糊逻辑的灰度概念,给出一个处理逻辑组合的灰度模型,它能将具有不同灰度的模糊逻辑统一起来.

灰度模型对细菌性痢疾发病率预测

传染病的监测和预测是流行病学研究中的重要组成部分,它对了解人群中疾病发病和感染状况,制订防治计划和采取预防措施有重要的意义。得到好的预测模型,有利于对疾病实施阶段性防控，更具推广价值。定量预测是运用统计方法和数学模型，通过对过去一些历史数据的统计分析，

基于多次灰度模型的医务人员绩效考核评价方法研究

文章提出基于多次灰度模型的医务人员绩效考核评价方法,为保证医务人员绩效考核评价的相对公平性,兼顾各岗位医务人员的心理接受程度,设定绩效考核的基本原则;根据该原则,采用德尔菲法,筛选并确定合适的医务人员绩效考核指标,结合问卷调查结果,完善绩效考核评价指标体系;根据绩效考核指标与效益评价因子间的隶属关系,结合灰度理论,构造模糊灰度评价矩阵,综合各指标对应的权重系数,计算得到绩效考核评价结果。实验结果表明,所提方法的绩效考核评价精度较高,且适应性较强,具备较好的鲁棒性。

高校实验室教师绩效的双重灰度模型测评方法

充分考虑高校实验室教师绩效测评的灰色系统特性,合理设计测评方法,可有效激励和引导教师,提高工作积极性,提升实验室工作能力。通过高校实验室教师绩效测评的灰色特征分析,梳理明确了测评分析程序,构建了测评指标体系;建立了客观指标和主观测评数据序列的双重灰度模型。论述了绩效评价特征向量的归一化问题;提出测评数据“模糊-实数化”处理方法;分析特征数据序列的参照关联系数,进行测评排序,结合示例进行了绩效分析与方法对比。与一般测评结果对比,该方法能够显著提高高校实验室教师绩效考核的科学性和可操作性,可为高校人事管理和考核评价提供参考。

基于灰度模型的天然气消耗量预测研究

准确而又稳定的年度天然气消耗量预测对现代社会与经济发展起着至关重要的作用,通过参考未来的天然气需求量,可以合理规划天然气的开采量和供应量。文章基于中国年度天然气消耗量数据集,利用灰度模型和滚动灰度模型预测未来天然气消耗量,并且分析、比较了两种模型的预测精度,结果表明滚动灰度模型具有更好的预测能力。

基于灰度模型的电能量异常数据修复研究

提出了一种基于灰度模型的电能量异常数据修复方法,以经过识别的正常历史电能量数据作为输入变量,以异常点所处的时间节点电能量数据作为输出变量,经过一次累加,级比检验,求解预测方程得到预测值,动态地对电能量数据进行迭代预测,最终对预测值进行精度检验,预测的平均相对残差为2.182%,根据结果对原始数据进行修改,从而达到修复电能量异常数据的目的.以某区域实际电能量数据进行模型预测修复,并对结果以及误差进行分析,验证了该方法的可行性.

热敏纸发色时间-温度-灰度模型的研究

通过高温加速发色实验探究热敏纸发色时的灰度值的变化规律,建立热敏纸的时间-温度-灰度变化动力学模型。实验结果表明:热敏纸的时间-温度-灰度值变化模型与军用快餐米饭的时间-温度-质量模型相近,因而热敏纸可用于指示耐储食品的质量变化。

基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例

房地产行业快速发展的同时也存在房价上涨过快等问题,房价上涨因素以及未来发展趋势已经成为社会各界关注的焦点。为了深入了解复杂多变的房地产市场,将灰度模型用于房价预测研究,以合肥市为例分析房价的主要影响因素,建立住宅异质性影响因素与住宅价格之间的线性关系模型。通过灰度模型来模拟商品房在2011—2017年的房价,并且预测2019年以后的住宅价格及发展规律,研究结果表明住宅价格上涨和下跌都在合理范围之内,商品住宅价格在未来几年内将持续稳步增长。

基于回归分析和灰度模型GM(1，1)的民勤县需水量预测

解决水资源供需矛盾的关键在于准确进行需水预测。为解决民勤县的水资源供需矛盾,对民勤县2008—2014年的用水量结构及特征进行分析,并分别使用回归分析法和灰度模型GM(1,1)对2015年的分项需水量和总需水量进行预测,与2015年实际用水量进行比较。结果表明:回归分析法和灰度模型GM(1,1)预测精度良好,与实际值的相对误差均小于1%,各分项用水量的预测均通过差异性检验。与灰度模型GM(1,1)相比,回归分析法具有较高的精度和便利的操作性。2种模型预测2018年民勤县的需水量分别为33 926万m3和34 236万m3,分项用水量预测结果差异性小,可为民勤县水资源合理配置及供水系统优化调度提供参考。

基于VAR-G(1,1)灰度模型的住宅市场均衡研究——以北京市为例

通过VAR模型建立北京市住宅市场供需模型,并运用回归方程和G(1,1)灰度模型对2014-2020年供给量和需求量进行预测。研究表明:2014-2020年北京市住宅市场大体实现供需平衡。其中2014-2017年供不应求,2018-2020年虽供不应求,但供需差额比较小。从研究结果出发,提出了减缓改善型需求,增加保障性住房供给等政策建议。

基于滚动灰度模型的小样本数据预测北京第三产业增加值

准确预测未来的经济趋势对调整当前经济政策非常重要。由于数据样本量较小,不规则且不稳定,因此难以建立准确的预测模型对北京的第三产业进行预测。为此,利用滚动灰度模型进行该小样本数据的预测。结果表明,滚动灰度模型优于其他模型,能够对短期波动的小样本经济数据序列进行合理预测。

基于灰度模型的高校大学生领导力培养对策研究——以上海师范大学为例

社会人才需求结构的多元化转型,对高校大学生的综合素质教育提出了新的挑战,领导力培养作为其中重要的一环,也被提上了高校教育的议程之中。文章选取上海师范大学作为调研对象,并以量化处理后的调研数据为基础,借助灰色系统理论模型以探究影响大学生领导力水平的相关因素及其关联程度。更进一步地,文章将基于数据分析结果,联系现实状况,针对性地提出高校大学生领导力培养的相关建议,兼具理论与现实意义。

沥青混合料目标配合比级配优选的灰度模型评价法

沥青混合料目标配合比级配组成设计时有多种选择,存在如何获得最优级配的问题,这关乎配合比设计的质量,直接影响铺面质量和路面的服役寿命,为此需要一种科学方法进行级配优选。基于优选理论,分析混合料性能指标特征,构建非定量指标、常规定量指标及路用性能指标3层次优选指标体系;设计3组典型级配,开展典型性能试验和分析,得到各评价指标值;采用德尔斐专家调查法进行隶属度、盲度分析和总体认识度指标赋权;采用灰度模型理论,对评价指标进行归一化处理,对各指标进行关联度分析,逐级对灰度模型体系进行综合评价和排序,根据排序结果最终选出最优的目标配合比级配。研究中,提出了灰度模型分析法的指标体系和流程,并讨论了方法中分辨系数的取值对优选结果的影响。结果表明:该方法可系统全面分析级配组成对应的性能指标体系,可筛选出符合路用性能指标的最优特征,可为沥青混合料目标配合比设计的级配优选提供一种有效技术方法。

基于灰度预测和Lasso回归模型的长三角地区碳达峰碳中和时间的预测

本文从政策以及能源消费结构探讨新能源汽车发展与双碳关系的关系,得出新能源汽车对双碳具有推进作用。为了预测长三角地区碳达峰碳中和的时间到来,本文首先采用灰度预测模型,对新能源汽车市场保有量、销量、充电桩数量分别进行未来25年的数据预测,再用Lasso回归模型,得出长三角地区碳排放数据与三者之间的线性关系,最后将未来25年数据代入得到碳排放未来25年数据,得出长三角地区的碳达峰碳中和的时间。

一种基于灰度分布马尔可夫模型的图像分割

传统的马尔可夫随机场(MRF)图像分割在优化求解的过程中存在运算量较大,运算时间过长,算法不收敛等问题。针对这些问题,提出一种改进算法。首先根据图像灰度分布建立标号场的更新概率模型,然后再根据此模型进行标号场的更新,从而有效地加快迭代收敛速度。实验结果证明了本算法的有效性。

基于岭回归和灰度预测模型的长三角新能源汽车未来发展情况预测

长三角在全国新能源市场占据主导地位。本文利用岭回归模型,运用了传统燃油汽车平均价格、市场占有率、保有量,新能源汽车平均价格、市场占有率、汽油价格、充电价格、充电桩数量、全国加油站数量、保有量等八个指标对两者之间的竞争关系进行了更进一步的阐释。用灰度预测模型预测未来7年两者市场保有量随时间变化的演化规律,发现两者的市场保有量差距正在逐渐缩小。经检验,该模型的拟合效果较好。