基于灰色残差修正理论的目标航迹预测方法

针对灰色理论在智能反坦克子弹药对地面目标航迹预测的精度问题,提出两种灰色残差修正的航迹预测模型:标准灰色残差修正模型(GRMM)和基于灰色Verhulst模型理论的灰色Verhulst残差修正模型(GVRMM)。建立目标航迹灰色预测模型,并分析了灰色模型的局限性;对预测值与测量值的残差序列采用GRMM和GVRMM两种模型进行了在线预估,并利用残差预测值对航迹预测值进行实时修正。通过仿真实验验证了基于在线残差修正机制的方法能够有效减少目标跟踪误差,GVRMM的误差修正效果更加明显,具有良好的实用性。

基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法

针对传统故障行波灰色残差修正组合预测算法存在行波检测性能较差的问题,设计一种基于时域特征的故障行波灰色残差修正组合预测算法,对故障行波数据实施预处理,包括数据平滑处理、归一化处理、空穴填补、平稳化处理、失真数据查找与修正,利用处理后的故障行波数据,基于故障行波的时域特征对故障行波实施故障行波波形变化跟踪,通过TEO能量算子实现波形变化跟踪,根据故障行波波形变化跟踪结果,构建故障行波灰色残差修正模型,实现故障行波灰色残差修正组合预测算法。仿真实验结果证明,该算法的行波检测性能优于传统算法,实现了传统算法的性能突破。

基于灰色残差修正模型的食品安全监测预警分析方法研究

食品安全监测预警分析是我国食品安全风险监测计划的重要组成部分。以食品安全监测数据为研究对象,采用灰色系统及马尔可夫过程理论,建立二阶残差修正GM(1,1)模型,实现对食品安全监测的预警分析。以《中国统计年鉴》1995-2006年白酒产品国家监督抽查数据构建灰色残差修正模型,对2007年数据进行预测,预测值为82.74%,与实际值82.04%相当接近。研究表明,该分析方法应用于食品安全预警,可有效对食品安全态势进行预测,为食品安全快速预警提供依据。

基于多次修正残差灰色模型的铁路客流预测

为了提高全国铁路客流预测精度,针对铁路客流变化的影响因素及特点,对GM(1,1)模型进行改进,提出了多次修正残差灰色模型的铁路客流预测方法。克服了传统的GM(1,1)模型的指数函数预测精度较差、单次修正残差精度不够的缺点,通过多次残差修正,减少预测误差。结合2003—2010年铁路客运数据实例分析。结果证明该方法预测误差小、精度高、计算简便、可操作性强,为铁路客流预测提供了一种更为可行的途径。

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。

使用灰色GM(1.1)残差修正模型获得较高精度条件的探讨

从求得灰色数学模型GM(1.1)及其残差指数修正模型和残差周期修正模型函数曲线的驻点与拐点入手,导出使用这些灰色模型取得较高精度的条件,让使用者可依据初始序列数据的态势决定采用哪种数学模型,并且在结果未揭示以前便可大体上估计到拟合精度是否令人满意。

残差修正灰色GM(1,1)模型的优化及在桥梁线性控制中的应用

由于传统残差修正灰色GM(1,1)模型建模时背景值权重系数的选取和初始条件的选取均采用假设值,故以自动寻优定权的方法对残差修正模型背景值构造进行优化,以最小二乘法对初始条件的选取进行优化,建立优化后的模型.将该优化模型应用于商合杭高速铁路跨G50高速公路挂篮悬臂施工预应力混凝土连续梁桥线性控制,研究模型应用情况及优化效果.结果表明:通过该方法对大跨度连续梁桥施工进行线性控制,主梁各测点的成桥实际高程测试结果与各测点设计值直接误差均小于允许误差值,最大值为8 mm,主梁线形平顺,预测效果优于未优化模型.

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。

基于残差修正的组合模型在电力负荷预测中的应用

针对电力负荷的预测,借助三次指数平滑法和灰色GM(1,1)模型建立组合模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正。以某地区全年用电量为研究对象进行实例分析,结果表明,修正后的模型预测精度更高,对未来几年用电量的预测具有一定的参考价值。

基于ANN和残差修正的电力系统短期负荷预测

提出了一种人工神经网络与灰色理论模型相结合的综合预测方法。在神经网络结构设计中分别选取带有横向和纵向特征的负荷作为输入,并充分考虑气候敏感因素及特殊负荷日的影响。在分析预测差值的基础上,将灰色理论残差校正模型运用到预测结果的修正当中去。算例表明所提出的方法提高了预测精度。

改进的灰色模型在基础沉降预测中的应用

一般的灰色残差修正GM(1,1)模型只是单纯利用差分来代替微分,而且用原始沉降数据第一点的值作为时间响应函数的初始值,导致了一定的误差。提出一种多项式逼近法改进后的残差修正GM(1,1)模型,该模型利用多项式在离散观测点上的导数代替常用的差分,同时添加一个初值参数C_0做出调整。实验验证,改进模型具有较好的准确性和工程应用价值。

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。

灰预测模式评估观光农业之游客量

台湾休闲观光农业之发展,使得乡镇各地旅游景点游客量也因诸多经营推销等因素而互有消长,然而农村地区的地域性旅游点,具有指标性之意义,而未来指标地区游客量的成长与衰减,与区域性旅游发展息息相关。因此透过有效的预测技术,可以正确地预知未来游客量变化情形并加以因应。本研究应用GM(1,1)、滚动检验法、灰色马可夫以及灰色傅立叶级数残差修正预测模型来预测南投埔里酒厂游客量,对研究结果进行比较与分析得出,灰色傅立叶级数残差修正预测模型之预测精确度高达97.66%,且其预测2009年4月之游客量与埔里酒厂所公布之游客量统计资料相比,误差仅为2.09%,相较其它预测模型,灰色傅立叶级数残差修正预测模型较适合此类周期波动较大的数据数据之预测。

中国创新指数预测研究

创新是一个国家发展的不竭动力,创新指数则反映一个国家创新发展的真实水平,实现精准的创新指数预测对我国创新发展具有重要的参考价值。本文选取2005-2017年中国创新指数(CII)为研究对象,采用灰色GM(1,1)模型为基本研究方法,为提高预测精度对其进行残差修正,在对比传统GM(1,1)模型和多元线性回归模型预测后采用灰色残差修正模型进行预测,“十三五”时期2019-2020年中国创新指数分别为:209.34、220.59。本文针对预测结果从创新投入、创新环境、创新产出、创新成效为提高我国创新能力提出建议。

石羊河流域中下游地区地下水位动态特征及变化趋势

依据石羊河流域中下游地区64个观测点30年(1978～2007)的地下水位观测资料,定量分析了地下水位的季节性动态特征和多年变化规律及其分布地带,将季节性动态划分为径流、开采、灌溉—开采、蒸发4种类型,多年动态划分为快速下降、缓慢下降和基本稳定3种类型。采用灰色理论建立了所有观测点地下水位的灰色残差修正GM(1,1)预报模型并进行了预报。预报至2010年,石河河流域中下游地区的地下水位仍将处于不断下降过程,但下降幅度较1978～2007年有所减缓,部分地带地下水位可能趋于稳定。预报结果对于改善流域特别是下游民勤绿洲的生态与环境将起到积极的影响。