灰色等维递补预测模型在电力系统长期负荷预测中的应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了等维递补预测原理,提出了电力系统中长期负荷预测的灰色等维递补预测动态模型,并利用某地区的历史负荷数据建模预测出了该地区1999—2009年的年负荷值。

基于等维递补灰色模型的深基坑地表沉降预测

在对未来较大区间进行预测时,传统静态GM(1,1)模型的预测结果会逐渐失真,而依据等维递补模型理论构建新的自适应等维递补算法具有更高的精度.因此,采用郑州市东风路地铁站工程中地表沉降最大观测点DBC-16-02的9个观测周期(即2021年11月12日~2021年11月20日)的观测数据,应用SPSS数据统计分析软件,分别采用传统静态GM(1,1)模型及其优化后的等维递补模型进行了深基坑地表沉降预测实验.结果表明:等维递补灰色预测模型平均相对误差更小,可靠性更高,对于加强基坑地表沉降的预测和预防基坑安全事故的发生,具有积极的指导意义.

基于等维递补灰色模型的人口预测分析

以2003~2017年陕西省年末人口总数为依据,选择2003~2015年数据建立静态灰色模型,而后构建等维递补动态模型与静态灰色模型.结果表明,动态预测模型明显好于静态预测模型,动态预测模型预测精度较高,可靠性强.最后利用等维递补动态模型对陕西省2018~2028年人口进行预测,为有关部门决策提供了科学依据.

等维灰色递补模型在GDP预测中的应用

采用等维灰色递补GM(1,1)模型建模原理,预测黄冈市第十二个五年规划GDP,年均增长率有望达到和超过预期的目标。预测结果可靠,可作为研究决策时参考的依据。

基于灰色模型的变电运维倒闸操作风险预测研究

为实现对倒闸操作风险的精准预测,降低因倒闸操作风险而导致的变电站安全事故的发生概率,开展基于灰色模型的变电运维倒闸操作风险预测方法设计。引进数据挖掘技术,构建变电运维设备的倒闸操作可视化风险模型,提取变电运维倒闸操作过程的风险特征值与异常逻辑关系。引入灰色模型,通过对变电运维倒闸操作风险趋势项的干扰分析与分解,初步掌握风险的变化趋势;根据倒闸操作状态下的设备健康值,进行倒闸操作风险的预测与量化,以此完成预测方法的设计。对比试验结果证明,所设计的方法的倒闸操作风险预测结果更加准确,说明此方法能够为变电运维等相关操作行为提供技术保障。

基于等维灰数递补模型法的路面使用性能预测方法

考虑到目前国内路面使用性能预测方法存在主观性强、综合性差的不足,选取路面损坏状况指数(Pavement Condition Index,PCI)作为分析指标,分别比较了路面性能衰变PPI模型、常规GM(1,1)模型以及等维灰数递补模型的路面使用性能预测方法对PCI指标的预测效果。结果表明,3种模型的预测精度均能满足一级精度。其中,等维灰数递补模型预测结果的后验差比值最小,预测的稳定性和精确度最好,更适用于路面使用性能的预测。

基于等维递补灰色模型的建设用地预测——以云南省鲁甸县为例

利用鲁甸县1996--2008年土地利用变更数据用过等维递补灰色模型预测方法预测其建设用地规模，结果表明，模型实用、有效。

基于新维灰色马尔科夫模型的股价预测算法

灰色预测适合于时间短、数据量少、波动不大的系统对象 ,但是对于系统对象的中长期预测 ,采用任何形式的GM (1,1)模型 ,预测结果往往会偏高或偏低 ,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程 .通过结合灰色预测和马尔柯夫链理论的特点 ,并利用新信息优先的思想 ,提出了一种新维无偏灰色马尔柯夫预测模型 ,用无偏GM (1,1)模型拟合系统的发展变化趋势 ,并以此为基础进行了马尔柯夫预测 ,在每一步预测中 ,不断推陈出新 ,更新原始数据 .实验结果表明 ,与一般的灰色马尔柯夫预测模型相比 。

基于灰色等维递补模型的电力系统负荷预测

针对传统电力负荷预测方法在实际应用中的局限性,提出利用灰色等维递补模型预测电力系统用电负荷,分析预测模型的建立过程,介绍灰色模型的应用情况,对比说明灰色等维递补模型比传统GM(1,1)模型预测的精度更高。

等维动态递补灰色模型改进及应用研究

针对等维动态递补灰色模型对波动性数据预测的局限性,提出了缓冲算子等维动态递补灰色模型,改进了原有模型对波动性数据预测误差较大的问题。利用成都市2008—2013年的用水统计资料,在验证了模型的实用性后,分别建立了传统的GM(1,1)模型、等维动态递补GM(1,1)模型以及带有弱化缓冲算子的等维动态递补GM(1,1)模型,对成都市2016、2020、2025年各类用水量进行预测分析。结果表明,改进后的模型预测精度高,实用性好,能给成都市未来的水资源规划与管理提供可靠的依据。

基于等维灰数递补模型的软弱围岩隧道变形预测

结合隧道掘进施工以及变形监测的实际情况,利用灰色预测理论中的GM(1,1)模型,采用等维灰数递补数据处理技术建立等维灰数递补GM(1,1)模型来对灰色GM(1,1)模型进行改进,并结合工程实例中的变形实测数据进行验证。结果表明:修正模型的建立所需数据少,计算方法简单易行,而且预测值精度明显提高;灰色建模的数据取样越接近预测点,则得到的模型预测值越接近实际值,一般4次预测值的结果基本接近于实测值,该模型能更真实地反映软弱围岩隧道的变形规律。

基于等维灰数递补模型的路面性能预测方法

为了准确掌握沥青路面使用性能指标的变化趋势,以车辙指数(rutting depth index,RDI)为例提出了能够有效动态使用新数据的等维灰数递补模型.利用该模型对路面状况指数(pavement condition index,PCI)、行驶质量指数(riding quality index,RQI)和横向力指数(skidding resistance index,SRI)等指标进行了预测.结果表明,使用等维灰数递补模型对RDI、PCI、RQI和SRI预测在第3步时,最小误差概率均为1,后验方差比分别为0.1117、0.0654、0.2018和0.1130.证明了随着步数的增加,其预测结果精度越高、误差越小,表明该方法能够准确地预测路面性能.

等维灰数递补动态模型在生活垃圾产生量预测中的应用

本文探讨了等维灰数递补 GM(1,1)模型在垃圾产生量长期预测中的具体应用 ,比较了该模型与普通二次拟合灰色模型在预测精度及预测值的灰区间方面的差别 ,说明了等维灰数递补 GM(1,1)

等维灰数递补模型在人口预测中的应用

人口是一国和地区发展的重要因素。准确的人口预测是制定国民经济计划、区域发展规划的基础。文章介绍了灰色GM(1.1)模型在人口预测中的应用,包括模型的建立、精度检验、不同维模型的选优以及提高模型预测精度的等维递补方法;并用等维灰数递补GM(1.1)模型对甘肃省2006-2020年的总人口进行了预测,精度检验结果表明模型预测精度高,预测结果较为可靠。

等维灰数递补动态模型在废水排放量预测中的应用研究

为了克服GM(1,1)预测模型的不足,提出了污染物排放量预测的等维灰数递补动态预测模型。考虑到用QB、C等语言编写程序比较繁杂,本文利用MATLAB软件编写了对应的计算程序,该程序简化了参数的求解过程并减少了程序量。通过对"十一五"期间安徽省工业和生活废水排放量预测的实际应用,验证了等维灰数递补动态预测模型在污染物排放量预测中应用的可行性。

基于自相关性分析的等维灰数递补动态预测模型及其应用

为探求时序数据间的相关性与灰色模型的模拟预测效果之间的关系,提出了先对时序数据进行自相关分析,在判断自相关程度高低的基础上,建立等维灰数递补动态模拟预测模型.并分别对渭河流域的林家村站和华县站1983—2000年的年径流数据以及安徽省1989—2006年的工业和生活废水排放量数据进行了实例分析,发现自相关程度越高,精度越高.最后根据时序的自相关程度和精度检验的高低,给出了确定进行短期预测或者中短期预测的建议.

基于等维灰数递补动态GM(1,1)模型的城市大气环境质量预测研究

根据乌鲁木齐市2005～2011年大气环境中3种污染物(SO2、NO2、PM10)的监测值,对乌鲁木齐市大气环境质量现状进行分析评价.采用等维灰数递补动态的方法,建立GM(1,1)预测模型,对乌鲁木齐市2012～2015年SO2、NO2和PM10的浓度变化进行中短期预测分析.结果表明:近年来乌鲁木齐市主要大气污染物依然是SO2和PM10,呈现典型的煤烟型污染特征;空气综合污染指数整体呈下降趋势,空气污染程度呈逐年减轻趋势,空气质量逐步得到改善.预测结果显示,2012～2015年乌鲁木齐市大气污染物SO2和PM10浓度呈下降趋势,NO2浓度呈缓慢上升趋势.

等维灰数递补动态模型在秦皇岛市大气污染预测中的应用

根据2004～2009年大气污染物的监测数据,利用等维灰数递补动态模型预测了未来6年秦皇岛市大气污染变化趋势。经检验,等维灰数递补动态模型合理,精度较高,与环保部门公布的数据吻合程度较好。结果显示,"十二五"期间,秦皇岛市环境空气质量将逐年提高。

基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM(1,1)模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.

基于多维灰色系统模型的城市人口密度预测

科学预测城市人口密度发展态势对促进城市可持续发展具有重要意义。为此,应用灰色系统建模技术对城市人口密度的预测问题展开研究:通过灰色关联度模型筛选城市人口密度的影响因素,并在此基础上消除解释变量之间的多重共线性问题;建立城市人口密度的多维灰色系统预测模型OGM(1,N),提出OGM(1,N)的参数估计方法与时间响应函数;应用OGM(1,N)模型对重庆市人口密度进行模拟和预测,结果显示其性能均优于经典的GM(1,1)模型。本研究成果为城市人口密度的因素分析与模型构建提供了一种有效的建模方法与预测手段,对城市管理者制订人口政策具有一定的参考价值。