灰色新陈代谢模型在河南小麦产量预测中的应用

利用灰色理论和方法,分别构建传统GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,并比较两种模型的预测精度后,再选择预测精度较高的灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对未来5年河南省小麦产量进行了预测,并提出了相应的对策与建议.

基于无偏灰色新陈代谢的大坝变形预测模型

针对大坝变形数据的特点,引入灰色无偏新陈代谢模型,阐述了建模过程与精度检验方法,并用C#语言对模型进行了编程实现,以小浪底水库大坝的变形监测数据为例进行了检验。结果表明,该模型精度高、灵活,实用价值高。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在土钉支护结构变形预测中的应用

土钉支护结构在深基坑、边坡支护中有着越来越广泛的应用,因其受众多因素的影响,且部分因素难以确定,故是一个典型的灰色系统。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测意义就越弱,故尝试用灰色新陈代谢GM(1,1)模型来模拟和预测土钉结构的变形。事实表明,这种预测可以取得非常好的效果,有着很好的利用价值。

基于灰色新陈代谢模型的郑州人口发展预测

采用灰色新陈代谢模型对人口总数进行预测,通过预测结果分析,找出最佳预测模型.根据预测,2015年郑州人口将达812.6956万人,2020将达865.6011万人,2023年达898.9718万人,人口呈稳定增长趋势.

基于灰色新陈代谢模型的南宁市AIDS发病长期预测研究

目的:探讨应用灰色系统新陈代谢模型预测AIDS(艾滋病)发病率的可行性。方法:应用灰色新陈代谢模型对广西南宁市2003～2008年、2004～2009年AIDS年发病率数据进行建模拟合,并进行外推预测研究。结果:建立的广西南宁市2003～2008年及2004～2009年AIDS年发病率GM(1,1)新陈代谢预测模型,拟合精度高(C≈0.1881,P=1;C≈0.0947,P=1),可用于外推预测。结论:灰色系统一阶新陈代谢GM(1,1)模型可以很好地模拟和预测AIDS发病率在时间序列上的变化趋势,将其应用于AIDS发病预测是可行的。

基于残差周期修正的大气环境发展趋势的灰色新陈代谢预测分析

在传统灰色模型的基础上,遵循数据"重近轻远"的原则,运用了灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型对我国大气环境发展趋势进行了预测,及时考虑了系统发展过程中的扰动因素,在补充新信息的同时去掉因时间推移使信息意义降低的老信息,比常规的GM(1,1)模型更好的反映出了系统当前的特征。通过预测可以得出,实行节能减排后,二氧化硫、烟尘和工业粉尘排放量分别降低了34.48%、28.61%和38.71%,大气环境质量有明显好转;其次,对残差序列进行分析,并利用残差周期修正对残差序列进行了修正补偿,通过残差检验、关联度检验和后验差检验,得出基于残差周期修正的新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,适合于大气环境发展趋势的预测。最后,进行了滚动检验,也称为事后检验,得出滚动精度较高,可信度较大。

灰色新陈代谢模型维度优化在卫生资源预测中的应用

卫生资源预测作为合理布局卫生资源、科学制定卫生资源规划的前提,其预测的准确性至关重要,科学合理地选择预测方法成为卫生资源预测的关键。现有较为成熟的预测方法主要有指数平滑模型、卫生人力/人口比值法、时间序列模型、灰色预测模型、回归预测模型、加权组合预测等方法,单一预测方法操作简便,但精确度较低,组合预测可以提高预测精确性,无论是单一粗略预测,还是组合预测,灰色模型均常被引入[1],故对灰色模型进行优化改进,均可进一步提升模型预测精度。

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的上海市最低工资标准预测研究

最低工资制度的建立是我国构建和谐劳动关系的一个重要制度,开展最低工资预测具有重要意义.以上海市为例,基于灰色系统理论和方法,构建最低工资标准的常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对未来短期内上海市最低工资标准进行预测研究,预测结果符合上海市政府提出的平稳调整最低工资标准目标.通过对上海市最低工资标准的拟合和预测,为政府和企业制定相关决策提供科学合理的依据,具有一定的理论意义和现实意义.

基于灰色新陈代谢和神经网络的中期风力发电容量预测

提出了一种基于灰色理论和神经网络的中期风力发电容量预测方法,目的是利用灰色理论模型的指数增长规律和混沌神经网络模型的非线性学习能力实现风力发电容量的中期预测,为电网调度提供发电依据。首先,设计了灰色新陈代谢预测模型,仿真了灰色新陈代谢模型预测的月发电量,并与实际发电量曲线对比;其次,采用线性加权法对灰色新陈代谢模型、混沌神经网络模型得到的预测结果进行优化组合,仿真了组合模型,并与实际值的曲线对比;最后,得到组合模型预测值的预测误差最小的结论,有效提高了风电场发电容量中期预测的精度。

基于灰色新陈代谢神经网络的管网末梢水质预测模型研究

针对管网末梢水质环境存在信息不确定、非线性的情况,本文结合灰色预测"贫信息"及BP神经网络非线性拟合强的优点,提出了灰色新陈代谢神经网络预测模型。该模型采用灰色新陈代谢GM(1,1)模型对BP网络的输入样本进行预处理,解决了BP网络需要大量学习样本的局限。仿真结果表明,与灰色新陈代谢、BP神经网络相比,灰色新陈代谢神经网络预测精度更高。

基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法

为提高受灾人数与应急物资需求量预测精度问题,提出了基于新陈代谢灰色马尔科夫的应急物资需求量预测方法。依据应急物资需求量预测思路,利用灰色、马尔科夫和新陈代谢理论,层级递进地构建新陈代谢灰色马尔科夫预测模型,实现受灾人数的动态预测;利用安全库存理论,构建应急物资柔性需求预测模型,实现受灾人数与物资需求量的供需平衡问题;运用本文模型、灰色马尔科夫模型和灰色模型对受灾人数与物资需求量进行预测,结果表明:该预测模型的相对误差要比其他模型小0.002 1%,预测精度明显优于基本的灰色模型,预测的受灾人口数量与应急物资需求量拟合度较高。

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在产品可靠性试验中的应用

产品进行可靠性试验时需要足够的时间来获取数据以利于可靠性分析。借助灰色理论所需建模数据量较少,将该理论与方法引入产品可靠性分析,通过少数几个有效试验数据预测后续试验数据,达到加速可靠性试验、节省费用的目的。通过实例分析表明将灰色新陈代谢 GM(1,1)模型引入产品可靠性分析是可行的,具有一定的实用推广价值。

新陈代谢灰色粒子滤波实现电池剩余寿命预测

电池剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的核心技术之一。为了以较少的数据量准确地在线预测电池RUL,提出新陈代谢灰色粒子滤波(MGM-PF)算法。首先利用一阶RC模型在线估算电池容量;然后基于估算的容量数据,利用新陈代谢灰色模型动态更新的灰色发展系数作为模型参数,构建表征电池容量退化的动态状态空间模型;并融合粒子滤波跟踪电池容量退化,实现电池RUL预测并给出预测结果的不确定性表达。实验结果表明,所提出的基于在线容量估算的MGM-PF算法能准确预测电池RUL。

基于灰色残差新陈代谢模型的悬臂施工主梁标高误差预测

以PC斜拉桥施工节段主梁悬臂端标高误差为研究对象,利用灰色残差新陈代谢模型GM(1,1)对其进行分析预测,探讨了原始误差序列的数据取舍、应用条件和预测效果.结果表明,在分施工节段的前提下,该模型能进一步弱化偶然误差,预测下阶段误差的近似值,具有工程实际应用价值,同时对如何提高预测精度和适用范围做了相关研究.

基于新陈代谢灰色模型对甘肃省二氧化碳排放强度的预测

运用新陈代谢模型预测甘肃省2010-2020年的二氧化碳排放总量和GDP,并由此得到在当前减排力度下的甘肃省二氧化碳排放强度,结果与我国政府公布2020年单位GDP的二氧化碳排放强度比2005年降低40%～45%的控制目标还相差很多.为了能够实现承诺,更是为了防止二氧化碳等温室气体排放所引起的气候变化问题日益严重,应加大环保力度和采取更为有效的环保措施以减少二氧化碳的排放.

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。

基于新陈代谢灰色马尔科夫-ARMA模型的航空公司能耗预测（英文）

航空公司能耗的预测直接影响能源需求的规划与节能的决策。针对航空公司能耗数据既有趋势性又有波动性的特点,提出了新陈代谢灰色马尔科夫-ARMA的能耗组合滑动预测模型。该模型利用灰色马尔科夫方法描述了能耗的变动趋势,通过ARMA模型捕捉残差序列的相关性来描述波动性,用新陈代谢的方法剔除模型中失去时效性的旧数据,解决了常规预测模型不足以完全描述航空公司能耗运动趋势的问题,提高了模型预测精度。仿真结果表明:提出模型精度优于传统ARMA模型和灰色马尔科夫模型,能够实现月度能耗的有效预测,为航空公司能耗监测和节能工作的优化开展提供了有力支持。

基于新陈代谢灰色系统的宁夏一般工业固体废物产生量预测及对策研究

本文通过使用Matlab数据仿真软件构建GM(1,1)新陈代谢模型,对宁夏"十四五"时期一般工业固体废物产生量进行预测,并对模型的预测精度进行分析。模型精度检验表明,新陈代谢模型精度较高,固体废物产生量预测结果可信度强、可靠性高,该模型适用于一般工业固体废物中长期预测。针对"十四五"时期宁夏一般工业固体废物产生量不断增长的预测结果,提出深入推进固体废物减量化、提高固体废物资源化利用水平、加快固体废物处理处置设施建设的对策。

新陈代谢模型滑动指标检验及其在道路交通噪声预测中的应用

定义了灰色新陈代谢模型的滑动指标,实现了对新陈代谢模型各项精度指标及其稳定性的动态检验。对长春市1995年～2006年城市道路交通干线噪声监测的数据运用灰色系统理论,分别建立了3种预测模型,并对这3种模型的各项滑动指标、一步预测滚动指标分别进行了检验。

基于新陈代谢GM(1,1)-Copula-BP神经网络的STI预测

海上丝路贸易指数(STI)能很好地反映我国航运体系和航贸市场的运转经营情况。文章以输入特征与被预测目标间的非线性相关性为切入点,利用Copula函数计算相关性,并结合灰色模型与BP神经网络,构建新陈代谢GM(1,1)-Copula-BP神经网络预测模型,对STI进行实证预测。结果表明,新陈代谢GM(1,1)-Copu-la-BP神经网络在预测精度上高于PCA-BP神经网络、单一的新陈代谢GM(1,1)和BP神经网络;整体训练速度也有所提升,在短期预测上表现较好。