道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。

建筑垃圾产量灰色Verhulst预测模型

针对建筑垃圾产量统计偏差大、数据不全面的现象,运用灰色理论建立了建筑垃圾产量的灰色Verhulst预测模型,对沈阳市未来5年建筑垃圾产量进行了预测。与GM(1,1)预测模型相比较,发现灰色Verhulst模型可以满足"优"的精确度要求,并且能够更加合理地反映建筑垃圾产量变化趋势,因此该模型可以用于预测建筑垃圾的产量。

城市货运量的灰色Verhulst预测模型

以研究城市货运量的预测方法为目的,为了提高城市货运量预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Ver-hulst预测模型的特点,发现Verhulst预测模型更适用于城市货运量的预测,采用灰色Verhulst预测模型对城市货运量进行预测,通过比较GM(1,1)和Verhulst预测模型的结果可知后者具有较高的精度和可靠性,最后通过实例说明预测方法的可行性,为实际决策提供理论参考。

变压器故障灰色Verhulst预测模型的研究

针对变压器试验在时间上具有非等间隔的特点,对传统等间隔Verhulst灰色模型进行了改进,提出了基于非等间隔Verhulst灰色模型的变压器故障预测方法。建立了非等间隔Verhulst灰色预测模型,该模型不仅考虑了预测数列的非等间隔性,还从初始条件选择、背景值改造等方面对原有模型进行了改进,实例验证表明本文提出的方法具有较高的精度。

城市污水排放量的灰色Verhulst预测模型

通过对灰色模型的认识及学习,以及Verhulst模型建模机理的分析,针对污水排放量数据序列特征,将Verhulst模型引入到青海省城市污水排放量的预测中。利用2002-2006年的数据,建立Verhulst模型以及Verhulst模型的改进模型对该地区污水排放量进行拟合。结果表明,各模型拟合精度均符合要求。同时,用Verhulst模型对2007和2008年的污水排放量进行预测,通过预测值的比较,该模型的预测结果满足精度范围。

隧道拱顶沉降灰色Verhulst预测模型及其特点分析

为判断分析隧道拱顶的沉降趋势,掌握矿山法隧道施作二次衬砌最佳时机,本文采用灰色Verhulst模型方法,预测分析了某隧道拱顶沉降,同时对模型的预测特点进行了分析。结果表明:灰色Verhulst模型比对数、指数和双曲线函数回归分析方法预测效果更佳;模型适用于短期、中期和长期隧道拱顶的沉降趋势;随着监测数据的完善,最终稳定值相对误差、发展系数a和灰色作用量b逐渐趋于稳定,a较b,对预测结果影响更显著;拱顶沉降速率小于0.15mm/d是寻找矿山法隧道施作二次衬砌最佳时机最关键的控制条件。本文的研究成果可为公路、铁路、地铁隧道的监控量测工作具有重要的指导作用。

基于灰色Verhulst模型的江西省人口预测

引言。江西是一个人口大省,但经济落后于周边省份,随着国家生育政策的调整,准确预测江西人口变化规律对于江西经济腾飞以及城市规划具有举足轻重的作用,有利于自然资源有序分配和自然环境保护,因此,必须将人口预测上升到实现江西省各方面有序发展的战略高度。把握经济发展和人口变化的相互关系,做好人口发展规划,逐步完善人口发展政策体系,对实现江西省人口与经济、资源协调和可持续发展、全面建成小康社会具有重大意义。

基于灰色Verhulst模型的矿区地表沉降预测研究

灰色Verhulst模型是灰色系统理论模型的重要组成之一,对“S”形曲线具有良好的表现能力。针对灰色Verhulst模型在矿区地表沉降预测中的适用性问题,以灰色Verhulst模型为矿区地表沉降预测模型,以某煤矿综采工作面地表沉降监测数据为数据源,选取其中2个点(M36和M79)开展了灰色Verhulst模型地表沉降预测研究。同时,以后验差比C、小误差概率P和预测值平均相对误差综合进行模型预测精度评价。结果表明:M36和M79号点的预测结果P值均为1,C值分别为0.22和0.07,模型等级均为优秀。M36和M79号点的预测结果平均相对误差分别为1.18和0.27,与C、P值保持一致。灰色Verhulst模型可对地下采煤引起的地表移动初始期、活跃期和衰退期三个阶段开展全周期预测,是矿区地表沉降预测的适用性模型。

基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测

为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性.

基于灰色GM(1,1)模型的我国医院感染患病率变化趋势及预测

目的了解我国医院感染患病率变化趋势,并采用灰色GM(1,1)模型对我国不同规模医院的医院感染患病率进行预测,为医院感染防控提供数据支持和新思路。方法采用描述性流行病学方法分析我国医院感染患病率变化趋势,2008—2016年我国医院感染患病率数据进行灰色GM(1,1)模型构建,2018—2020年数据进行模型验证。采用构建的灰色GM(1,1)模型对2022—2024年我国医院感染患病率进行预测。结果我国医院感染患病率呈下降趋势,随着医院规模的增加医院感染患病率升高。医院感染患病率灰色GM(1,1)模型的精度良好、拟合效果较高。2024年全国、<300张床位医院、300~599张床位医院、600~899张床位医院和≥900张床位医院的医院感染患病率可降为1.00%、0.49%、0.90%、1.13%和2.05%。结论我国医院感染防控效果明显,灰色GM(1,1)模型对我国医院感染患病率有较好的预测效果。

基于GM(1,1)灰色模型的天津市卫生人力资源预测分析

目的:以天津市近10年相关数据为基础建立灰色模型,对天津市未来5年的卫生人才发展进行预测研究,以期为未来的卫生人力资源配置优化提供科学佐证。方法:汇总2011-2022年卫生人力资源相关数据,描述性分析近10年天津市卫生人力资源的变化趋势。运用Matlab软件对2023-2027年卫生人力资源配置情况进行GM(1,1)模型预测分析。结果:2011-2022年卫生人力资源整体数量呈现上升趋势,其中注册护士和技师的年增长率相对较高,分别为5.85%和6.11%。构建的灰色预测模型拟合结果都较好,预测结果到2027年卫生技术人员、执业(助理)医师、注册护士、药师和技师分别达到161 019人、72324人、63 655人、9116人和10 839人。结论:未来天津市护理人员缺口较大,应加强院校合作以及医疗机构加大重视护理人员的培养与考核。为避免单一模型的局限性应将经济社会等多重因素纳入至预测模型中,还可以考虑多个预测模型构建组合模型。

基于灰色模型的装配式建筑施工偏差预测研究

利用灰色预测模型GM(1,1)对装配式建筑施工偏差进行了分析和预测,选择预制板的平面度偏差数据作为研究对象,通过数据的预处理、模型的建立、模型参数的估计、模型的求解、模型的还原和模型的检验等步骤,得到了预测值与实测值的对比图,以及预测误差和后验差比等指标,评价了模型的预测精度和适用性。结果表明:模型能够反映出预制板的平面度偏差的变化规律,后验差比小于模型的预测精度,可应用于装配式建筑施工中。

基于灰色理论的几种模型在基坑变形预测中的应用综述

基坑工程在施工过程中会受到环境、天气、人为等因素影响发生沉降变形,给工程建设带来安全隐患。以灰色系统理论为基础,分析基坑变形预测中的几个主要模型,包括GM(1,1)模型,灰色残差修正GM(1,1)模型,灰色Verhulst模型,灰色马尔可夫预测模型,灰色神经网络预测模型等几种不同模型对基坑施工过程中发生的变形进行预测,并阐明不同模型间的优劣势及其应用范围。结论是:各个模型都有各自的优缺点和适用性,都在基建发展过程中起到了重要作用。

变形监测灰色预测模型对比及替代方法研究

将变形监测灰色预测模型分为传统GM(1,1)模型及其改进模型、非齐次灰色模型、GM(1,1)幂模型及其改进模型3种类型,以Origin拟合函数Exp2PModl、Exponential和SRichards2作为3类灰色预测模型的替代方法,基于理论研究和实例验证对比分析3类灰色预测模型及其替代方法。结果表明,3类灰色预测模型在拟合函数、有无极限值、适合等时距或非等时距建模和适用范围等方面存在显著差异,需要根据变形监测数据特征选择合适的灰色预测模型类别;与3类灰色预测模型相比,Origin拟合函数在参数求解和建模数据要求上更具优势,而且可以得到相当甚至更高的拟合或预测精度,除需要编程实现的特殊优化目标外,完全可以代替灰色预测模型用于变形监测。

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是,当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行负荷预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中,可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst 模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,此模型在负荷预测中是适用的,尤其对于负荷按“S型曲线增长的情况,不但具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的优势和特点。

灰色Verhulst预测模型的数乘特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在系统原始特征序列数乘变换前后的变化规律,降低其建模复杂性,研究了灰色Verhulst模型的建模参数在系统原始特征序列经过数乘变换前后的量化关系以及数乘变换对该模型建模精度的影响程度.研究结果表明,灰色Verhulst模型的建模精度与系统原始数据序列的数乘变换无关.利用数乘变换能降低原始数据的量级,简化建模过程,而不会改变灰色Verhulst模型的建模精度.

基于灰色预测模型的后疫情时代民航经济发展研究

新冠疫情在2020年全球爆发,民航业作为全球化运输体系的重要组成部分,受到疫情的冲击巨大。航空公司面临着空前的困境,空中交通量大幅下降,多数航空公司上半年经济表现不佳甚至亏损。而随着全球疫情的好转,民航业进入了后疫情时代,民航业经济的发展面临新的机遇和挑战。本文根据中国民航局公布的相关数据,运用灰色预测模型对2023年4月、5月、6月的运输总周转量,旅客运输量、邮运输量进行预测。结果表明2023年的运输总周转量、旅客运输量、邮运输量都呈逐月上升趋势,对比2022年每月也有了巨大增长。最后依据预测的结果及“十四五”规划,对民航经济发展提出一些对策与建议。

灰色Verhulst预测模型的病态特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在原始序列存在微小扰动下的变化规律.采用矩阵谱条件数作为研究工具对该模型系数矩阵谱条件数的取值进行分类讨论.研究结果表明,当且仅当系统原始数据序列第一项为大于零的常数,其他所有项数据皆为0时,建立灰色Verhulst模型才会呈现严重病态性,而采用已呈现特定规律的数据序列构建灰色Verhulst预测模型毫无实际意义.研究结论认为,灰色Verhulst模型并不存在严重病态性.

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上,通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式,提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型.工程实例分析表明,灰色 Verhulst模型的预测精度较高,具有良好的适应性.