基于灰色多元线性回归融合模型的故障率预测

为预测在设备使用年份期间的制氧系统故障率,提出灰色多元线性回归融合模型的新方法。该方法首先求出制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型;然后计算出制氧系统故障率、制氧系统各设备故障率与设备使用年份相关关系模型,并且将制氧系统各设备故障率的GM(1,1)模型代入该关系模型中;最后利用最小二乘法求出待定参数。通过对制氧系统故障率的预测分析表明,灰色多元线性回归融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为制氧系统的维修工作提供决策依据。

灰色多元线性回归模型及其应用

基于灰色关联法和灰色聚类法诊断、解决多重共线问题;利用GM(1,1)模型对原始数据序列进行修正,降低随机波动的干扰;据修正变量数据建立灰色多元线性回归模型,并将其运用于具体实例取得满意的预测效果。该模型对处理数据贫乏、波动较大的样本效果显著。

基于灰色多元线性回归组合模型的中国社会消费品零售总额影响因素及预测研究

影响中国社会消费品零售总额因素众多,但研究社会消费品零售总额组合模型尚属空白领域。通过Shapley值法构建灰色多元线性回归组合模型改善了原有灰色模型中没有考虑线性因素和线性回归模型中没有考虑指数增长趋势的缺陷,同时能公平反应组合中各种方法对组合的平均贡献及重要性。灰色多元线性回归组合模型对社会消费品零售总额预测结果显示,在保持现状的基础上,在未来的一定时期内,社会消费品零售总额将继续保持稳速增长趋势。

基于灰色多元线性回归的上海某办公建筑空调能耗预测模型

能耗预测可以为建筑管理人员提供空调系统未来运营期间的能耗额以及增长趋势,以便制定相应的节能策略。主要讨论空调能耗的影响因素及各因素的影响程度,将灰色模型和多元线性回归模型结合,基于灰色多元线性回归建立空调能耗预测模型。首先,以上海某办公建筑为例,通过灰色模型对空调能耗的异常能耗值及室外天气温度、湿度的观测值进行修正,降低数据的随机波动性,得到灰色模型修正数据;然后,计算影响因素与空调能耗额之间的相关性系数,讨论各因素对空调能耗的影响程度;最后,利用灰色模型修正数据建立灰色多元线性回归空调能耗预测模型,并将空调能耗预测值和实际值相对比,结果表明,构建的灰色多元线性回归预测模型符合多元线性回归建模要求,并具有较高的能耗预测精度。