灰色与线性回归组合模型在变形预测中的应用研究

变形监测工程是一个复杂的综合系统,各种参数具有很大的不确定性。目前变形的预测分析多采用单一的预测方法,而各种方法都有各自的优缺点和应用范围,有时单一的预测方法对判定工程性质带来了困难。引入了组合预测的思想,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色与线性回归组合模型,通过实例计算分析,证明该组合模型满足工程需要,具有一定的使用价值。

基于灰色与线性回归组合模型在变形预测中的研究

从GM(1,1)模型原理和GM(1,1)与线性回归组合模型原理的不同之处开始讨论,并且用组合模型进行了样本实例计算,与单一的灰色模型和简单的滑动平均作出对比,得出组合模型计算较准确,精度较高。

应用灰色线性回归组合模型预测江苏省卫生总费用趋势及构成

目的:对2010~2019年期间江苏省卫生总费用的趋势进行描述和分析,通过既有数据选择最佳预测模型,预测江苏省2020~2025年卫生总费用的趋势。将2020年数据与预测值对比,分析产生差异的原因,为新冠疫情过后卫生政策的调整提供科学依据。方法:卫生总费用及其构成的数据来源于《中国卫生健康统计年鉴》《江苏省统计年鉴》,采用excel2017和R3.6.1软件进行预测模型构建和精度检验,选择灰色线性回归组合模型进行江苏省2020~2025年卫生总费用及构成情况预测,将2020年实际数据与预测值对比并分析。结果:基于灰色理论与线性回归的组合模型精确度优于GM(1,1)模型。受新冠疫情影响,2020年卫生总费用、政府卫生支出和个人卫生支出高于模型预测结果,社会卫生支出低于预测值。2020~2025年江苏省卫生总费用将从4848.41亿元增至6887.23亿元,平均增长率为7.19%,其中政府卫生支出占比与个人卫生占比呈现下降的趋势。政府卫生支出、社会卫生支出和个人卫生支出到2025年预计将达到1439.62亿元、3968.86亿元、1481.60亿元。结论:在后疫情时代,江苏省应不断深化医疗体制改革,调整政府卫生投入,拓宽社会卫生筹资来源,加大卫生总费用投入,科学合理的配置卫生资源,有效降低个人卫生支出比例,从而减轻人民负担。

基于“灰色+非线性回归”的煤矿死亡人数预测

为探究我国煤矿现阶段安全管理水平,从煤矿近年死亡人数为切入点,分析灰色模型[Gray Model, GM(1,1)]、回归模型在煤矿事故的预测效果,进而建立“灰色+回归”模型。首先,建立灰色模型,利用后残差比值、小概率误差验证灰色模型的预测等级为“好”,满足改进要求;其次,对回归模型进行线性拟合,建立“灰色+回归”预测模型,并对3类模型的预测准确性进行评估;最后,利用“灰色+非线性回归”模型预测2023年煤矿死亡人数。结果显示:以2021—2022年数据为基准,“灰色+非线性回归”预测相对误差依次为4.5%和1.3%,预测结果接近实际值,适用于短中期预测;经分析,“灰色+非线性回归”对煤矿死亡人数预测具有较高的研究价值。2023年煤矿死亡人数控制在123~136人,煤矿死亡人数呈下降趋势。

基于灰色回归模型广州市果蔬类生鲜农产品冷链物流需求预测

目的通过对不同预测方法的误差进行对比研究,选取预测精度较高的方法,促进部门科学化决策。方法从农产品供给、社会经济水平、冷链物流保障、居民规模与消费能力四大维度选取15个指标来构建影响因素指标体系,对影响因素与冷链物流需求进行灰色关联度分析。采用GM(1,1)、GM(1,6)与主成分-多元回归线性模型对果蔬类生鲜农产品冷链物流需求进行预测。结果GM(1,1)预测模型、GM(1,6)预测模型、主成分-多元回归线性预测模型的预测误差分别为2.97%、1.70%、2.53%。结论GM(1,6)预测模型预测精度最高,该模型适用于中短期的冷链物流需求预测,具有较高的应用价值。

上海市闵行区卫生人力资源的灰色-回归模型预测

目的利用灰色-回归模型预测上海市闵行区卫生人力资源数量,为卫生人力的科学规划提供参考依据。方法通过闵行区统计年鉴,提取2010-2021年闵行区床位、卫生人员、执业(助理)医师、注册护士、历年国民生产总值、常住人口数据。采用SPSS AU统计软件分别建立闵行区每千人口卫生人员数、执业(助理)医师、注册护士数以及床位数的灰色-回归模型,对2022-2026年闵行区卫生技术人员的相对数量进行预测。结果应用灰色-回归模型预测,2026年闵行区每千人口卫生技术人员数为8.31人、每千人口执业(助理)医师数为2.86人、每千人口注册护士数为3.99人、每千人口床位数为2.7个,年均增长率分别为5.9%、5.3%、6.4%、1.2%。平均绝对百分比误差≤3.7%,预测精度较高。结论灰色-回归模型对卫生服务资源整体预测具有实用价值,上海市闵行区应继续加大基层医疗卫生投入与卫生服务体系建设。

基于灰色线性回归组合模型的火炮身管寿命预测

为了准确预测出火炮身管寿命终止时的最大射弹数,提高火炮的实用性能,该文对火炮身管内径磨损量的数学模型进行了研究。该文提出采用灰色系统理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相融合,建立了灰色线性回归组合模型,得到了身管内径磨损量与射弹数的数学关系式。将该新模型与传统的灰色模型分别应用于某型火炮的身管寿命预测,通过数据对比表明了该灰色线性回归组合模型方法的有效性,使预测精度得到了提高。

基于灰色线性回归组合模型的故障率预测

针对武器装备在使用过程中故障率变化的复杂性,提出了灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。该模型用线性回归方程和指数方程的和来拟合故障率曲线,它可以改善线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。通过对装备备件故障率的预测分析表明,灰色线性回归组合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求对所提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可以为装备的维修工作提供决策依据。

基于灰色线性回归组合模型的机床热误差建模方法

为了控制机床热误差和提高机床加工精度,考虑到测得的热误差数据同时存在着线性和非线性因素,提出了采用具有处理线性和非线性能力的灰色线性回归组合热误差模型的建模方法。用此方法对某卧式加工中心热误差进行了建模和预测,并引入BP神经网络对热误差模型的残差进行修正,从而获得了比较准确的热误差预测值。与用指数函数来模拟生成数据的灰色模型所获得的预测值进行了比较,证明了灰色线性回归组合及BP神经网络模型在机床热误差补偿建模应用中的优越性。

灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。

基于灰色-回归模型的四川省区域物流需求分析及预测

1.引言目前,区域性物流的发展水平作为衡量地区经济发展水平的重要指标成为关注的热点,本文基于目前四川省区域物流的重要地位,结合对区域物流产生影响的多种因素,运用多元线性回归和灰色预测的方法对四川省区域物流的需求进行分析和预测,为四川省区域物流发展和物流相关资源的合理配置提出具有建设性的意见。

基于灰色线性回归组合模型铁路客运量预测

铁路客运量的准确预测是铁路旅客运输组织工作的重要基础和主要依据之一,准确预测铁路客运量是铁路运输企业面向市场、把握未来的重要保障。针对铁路客运系统是一个信息不完全的灰色系统,运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,用于对未来五年内河南省铁路客运量进行预测。研究表明,模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为铁路客运量预测研究提供了新的途径。

改进的灰色线性回归组合模型在大坝变形监测中的应用

针对传统的灰色线性回归组合模型要求原始数据序列为单调递增的缺陷,以小湾拱坝某测点的径向位移为例,分别采用两种改进的原始数据二次累加生成法和绝对值法建模进行拟合和预测,并与实测值进行比较。结果表明,绝对值法模型精度较高,更接近于实测值。

基于灰色线性回归组合模型的物流需求预测研究

灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证。最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测。

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型.结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性.通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM(1,1)模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM(1,1)模型.

基于并联灰色—线性回归组合模型的客运量预测

对铁路客运量准确的预测与分析是铁路部门进行相关决策和判断的依据,为此运用灰色模型—线性回归组合预测方法,对武昌站2008—2012年的客运量进行预测。预测结果和单一模型相比,组合预测模型考虑的影响因素较多,可操作性强,预测数据综合了内外因素影响,预测结果较为可靠,可作为决策判断的依据。

基于灰色线性回归组合模型的超市商品销售量预测

文章运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,以某超市12个月的奶粉销售量为例,用前10个月的数据计算模型参数,用后2个月的数据进行精度检验,以此对该超市在奶粉领域的销售预测,同时引申至超市未来一年的其它商品销售量进行预测。研究表明,该组合模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为超市商品销售量预测研究提供了新的途径。

基于灰色线性回归组合模型的高速公路交通量预测

高速公路交通量预测工作一直是高速公路项目决策中的关键因素之一,其水平和质量将直接影响到项目决策方案的科学性和合理性。针对高速公路交通量受众多因素影响且各因素具有较强的不确定性的特点,综合考虑现行预测方法和模型的优缺点,提出了适用于高速公路交通量预测的灰色线性回归组合预测模型。实例分析表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为高速公路交通量预测研究提供了新的途径。

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。

灰色-线性回归组合模型在湖北省老龄人口预测中的应用

人口老龄化是我国目前面临的一个重大挑战。老龄人口数是人口老龄化的一个重要参数,研究老龄人口数的发展趋势对分析人口老龄化过程十分重要。利用灰色-线性回归组合模型对湖北省老龄人口进行了模拟,预测精度较高,说明用该组合模型对人口老龄化问题进行预测较合理。