基于灰色系统GM(1,N)模型的脱碳装置效果分析

脱碳系统相对简单,适用于小样本预测。为了研究影响脱碳装置稳定性的因素,验证当前工况下的生产调节方法及参数是否满足生产要求,使脱碳效果达到最佳。结合LNG工厂开工升量、稳产、降产停工3个阶段脱碳装置的运行参数,选用灰色系统GM(1,N)模型进行建模运算。模拟结果直观反应出脱碳系统的运行规律,找到了影响脱碳效果的主观因素。研究表明,吸收塔塔底、塔顶温度是影响脱碳反应的主观因素。装置的生产运行调节参数需定期进行校验调整,才能使脱碳效果达到最佳状态。

GM(1,N)灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究

基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。

灰色系统GM(1,N)模型在城市环境噪声预测中的应用

本文利用灰色关联分析方法，筛选出影响太原市环境噪声质量的主要因素，建立相应的GM（1，N）预测模型，对城市环境噪声进行多因素相关预测。

基于灰色系统GM(1,1)模型的安徽入境游客预测

游客是旅游业赖以生存和发展的重要因素,基于灰色系统理论,构建了游客灰色预测GM(1,1)模型,利用该模型对安徽省入境游客进行预测,结果表明安徽未来几年游客市场数量将大幅增加,这对提升安徽入境旅游的发展具有较高的参考价值.

基于灰色系统理论的油气管道腐蚀速率预测

随着海洋油气资源的进一步开发,更多的海底管道开始投入使用,为了保证安全生产和海洋环境不被污染,对海底管道腐蚀速率的研究至关重要。目前有许多学者针对海底管道腐蚀速率开展了研究,除了传统的实验方法,也有许多数学预测方法被使用。本文建立了基于灰色系统理论的GM(0,6)和GM(1,6)两种模型对海底管道腐蚀速率进行研究,对比了两种模型的预测精度,结果表明GM(0,6)模型预测精度更高,平均相对误差为2.98%。

基于灰色GM(1,1)模型预测分析内蒙古自治区2021~2027年卫生总费用

基于灰色系统理论,收集2011~2020年期间的内蒙古自治区卫生总费用数据,建立内蒙古卫生总费用GM(1,1)灰色预测模型,预测2021~2027年共七年内蒙古卫生总费用及其筹资结构。使用MATLAB软件对内蒙古卫生总费用筹资水平与筹资结构及其占GDP比重进行分析并输出结果。分析预计内蒙古医疗总费用及其占GDP比例会持续提高,政府、个人卫生费用比重持续下降,个人健康费用比重也会持续提高。通过分析未来七年的医疗健康情况,对全区卫生保健经费制度、投资标准和结构调整提出科学依据,推动内蒙古医疗卫生事业蓬勃发展。

灰色GM(1,1)模型在我国医疗卫生费用预测研究中的应用

目的:回顾新医改以来我国的医疗卫生费用支出,分析预测2021~2031年我国医疗卫生的总体支出情况,总结其变化趋势,以期为我国卫生部门制定科学的医疗保健政策与资金筹资策略提供可行的参考依据。方法:根据2015~2020年我国《卫生健康事业发展统计公报》,选取我国近年来相关的医疗卫生费用数据作为预测指标,在清楚地了解了我国医疗卫生费用的构成及变化趋势的基础上,通过构建灰色GM(1,1)预测模型,对我国医疗卫生的相关费用及构成的变化趋势进行预测。结果:2021~2031年,我国总体的医疗卫生费用支出呈快速上升趋势,从2020年的7217.5亿元增加至2030年的216744.22亿元,其中社会卫生支出占比从41.9%上升至44.74%,政府卫生支出占比从30.4%下降到30.14%,个人卫生支出从27.7%下降到25.14%。结论:医疗卫生总费用的筹资机制和支出比例更加合理,医疗卫生水平稳步上升,人民能够享受到的医疗卫生资源和服务更加全面优越,人民的生命安全得到进一步的保障。今后,我国需要更加重视人民的生命健康,进一步优化医疗卫生费用的筹资比例和控制其费用的合理支出,做到持续平稳地降低个人医疗卫生费用占比,减轻人民的医疗负担,全面提高人民的健康水平,保障我国医疗卫生服务事业的可持续发展。

基于灰色GM(1,1)模型的信息后滞系统DEA评价

利用GM(1,1)模型对具有滞后特征的信息进行获取,构造了信息后滞系统的DEA评价模型,并研究了基于信息后滞系统DEA评价模型的高校办学效益的评价方法.仿真结果表明,采用本模型在评价决策的区分度及与发展实际的吻合度上具有较好的效果.

基于灰色系统GM(1,1)模型的陕西省2021—2030年需水量预测

需水量预测可以为水资源的管理和规划提供决策依据,基于陕西省2004—2018年的用水总量、农业用水量、工业用水量、生活用水量以及生态用水量等数据,在分析陕西省水资源利用现状的基础上,通过灰色GM(1,1)模型对陕西省2021—2030年需水量进行预测。结果表明:2004—2018年陕西省的用水总量和各类用水量均呈显著上升趋势,其中农业用水的上升幅度最大。灰色GM(1,1)模型对陕西省用水总量、生态用水量以及生活用水量预测效果较好,预测得出2030年陕西省的总需水量、生活用水量及生态用水量分别为107.97亿m^(3)、22.03亿m^(3)、27.25亿m^(3)。

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的中国水产品年总产量的预测

为预测未来5年(2011—2015年)中国水产品的年总产量。本研究基于灰色系统理论和方法,首先分别构建常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对2006—2009年中国水产品年总产量进行预测分析并比较2种模型的预测精度。然后选择预测精度较高的模型对未来5年中国水产品年总产量进行预测研究。常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型对2006—2009年中国水产品年总产量预测的精度比较显示:灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测精度更高,预测误差更小,更适用于水产品年总产量的预测研究。因此,选择灰色新陈代谢GM(1,1)模型对中国未来5年水产品年总产量进行预测,即2011—2015年中国水产品年总产量将分别达到5532.333、5746.315、5972.634、6202.738、6443.838万t,年均增长率达到3.7%,远高于《全国渔业发展第十二个五年规划(2011—2015年)》设定年均增长2.2%的目标。本研究结果表明:灰色新陈代谢GM(1,1)模型适用于水产品产量预测的研究;2011—2015年中国水产品总产量完全可以实现渔业"十二五"规划设定目标。

基于灰色残差GM(1,1)模型的汽油机油劣化状况预测

针对汽油机油性能指标测试数据存在离散程度较大,劣化状况难以预测且预测精确度低等问题,基于灰色系统理论,构建灰色残差GM(1,1)模型。以SL15W-40汽油机油为例,对所建立的预测模型的适用性及准确性进行研究。结果表明:灰色残差GM(1,1)模型具有较高的预测精度,应用于汽油机油劣化状况的预测结果与实际测量值基本吻合,为汽油机油劣化状况的预测和合理地确定换油周期提供一种新的有效方法。

GM(1,h)系统状态模型在田径训练中的应用

将多因素整体状态GM (1 ,h)模型及其特列GM (1 ,1 )模型结合起来 ,用于高水平田径训练的建模问题研究 ,使建立的系统模型既能反映系统内部多因素的整体关系 ,又能满足超前预测和规划的需要 ,旨为田径训练提供了一种有效的科学方法。

基于灰色GM(1,1)模型的房地产开发价值预测研究

本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。

灰色系统理论的湖北省物流需求预测

文章将灰色系统理论与物流业相结合,采用灰色系统模型,选取货物周转量作为衡量湖北省物流需求的关键指标。通过构建GM 1,(1)模型进行预测精度分析,预测结果显示,该模型精度较高,具有很好地预测效果,可用来预测湖北省未来几年的货运需求量,并基于灰色系统理论预测结果为政府部门制定相关政策提供参考依据。

齐海峰竞技成绩的灰色关联分析及GM(1,N)动态协调模型的研究

采用文献资料法和灰色关联度分析法,对我国优秀男子十项全能运动员齐海峰1999-2002年十项全能的比赛成绩进行统计与分析,运用GM(1,N)动态协调模型对其在总成绩不断提高的各个阶段诸因素间相互联系、相互影响的辩证发展关系进行多方位、多层次研究。结果表明:100米跑、铅球和跳远是影响齐海峰专项成绩的关键因素,其关联度分别为0.8928、0.7443和0.7571,研究还发现,齐海峰在成绩提高的每一个阶段中,系统处于不稳定和非协调发展,其中速度和速度——力量性项目落后是导致系统不稳定和非协调发展的主要因素。

基于灰色GM(1,1)模型的济宁市人口预测

以2001～2010年济宁市10年的人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM（1,1）人口预测模型。统计检验和误差分析表明,模型精度较高,用该模型对济宁市2011～2015年的人口总数进行了预测,并结合济宁市人口发展历史和现状对预测结果进行了分析。

改进的灰色GM(1,N)模型在经济中的预测与应用

论文就修正GM(1,N)预测模型的误差,提出了新方法。使用BP神经网络对预测模型的残差进行预测,得到的残差预测值对所建模型的预测值进行残差修正,以减少因子变量预测误差对行为变量预测的影响。实践表明这些改进模型可以有效地提高GM(1,N)模型的预测精度。

基于灰色GM(1,1)模型的建筑施工安全事故预测

本文通过引入二阶弱化算子,对2010-2019年我国建筑施工安全事故统计数据进行处理,构建灰色预测模型GM(1,1),并对模型参数求解和精度检验。结果表明,灰色GM(1,1)模型求解的模拟值符合精度要求,适用于建筑施工安全事故预测。本文利用该模型预测了我国2020年和2021年安全事故发展趋势,对事故预防和措施的制定具有现实指导意义。

基于新陈代谢算法优化的GM(1,N)动态网络灰分拟合

煤炭是我国能源资源安全的压舱石,“双碳”背景下实现煤炭清洁加工与高效利用意义重大,而灰分检测对煤炭清洁化和智能化发展尤为重要。针对现有灰分检测存在的检测精度有待提高的突出问题,以两淮矿区典型煤样为研究对象,通过慢灰和X射线荧光(X ray fluorescence,XRF)测试系统地探究了煤样的灰分和元素组成分布规律,并结合机器学习理论构建了灰分-元素特征数据集;结合灰色系统理论和新陈代谢算法,构建了自适应的GM(1,N)动态网络灰分拟合优化模型,并详细设计了动态网络算法流程;提出了GM(1,N)动态模型的关键超参数,并通过与常规拟合方法对比,全面地评价了模型拟合性能。结果表明:两淮矿区煤可视为由可燃元素和成灰元素共同构成,且成灰元素中质量分数占比最高为Si和Al,次之为S、Fe和Ca等,最少为P和Cl等,并且煤中成灰元素总含量与灰分呈正相关,而可燃元素与之相反;以灰分为标签值、以组成元素为特征值,形成了煤的灰分-元素特征数据集;以样本数据划分→动态网络灰分拟合→模型评价机制→动态拟合模型自适应优化→鲁棒性提升→多轮迭代优化为主线设计了GM(1,N)动态网络灰分拟合模型及其算法流程,有效提升了数据集稳定性和新鲜度,并且迭代收敛速度快,灰分误差阈值5%时其准确率达100%;对比经典GM(1,N)模型和常规多元线性回归模型,证明了新模型的灰分拟合性能得到显著提升,其相对误差为0.16%~4.96%、误差均值仅2.29%。