组合灰色模型在电力系统负荷预处理中的应用

根据GM(1,1)模型的特点,通过在数据序列前面加一个非负数,提出了加数GM(1,1)模型的方法。该方法克服了原始模型中不能利用第一点数据的缺陷,提高了原始数据的利用率。同时,结合电力负荷呈日周期性变化的特性,提出了基于关联度的组合灰色预测模型用于电力系统负荷预处理。实例表明,加数模型的预测精度优于原始模型的预测精度,组合灰色模型比单一的灰色模型在预测精度上有明显提高。

基于GM(1,1)的组合灰色模型预测软基沉降

以灰色系统理论为基础,建立了沉降预测的组合灰色模型,对一般灰色模型具有的无限增长特性进行了改进和修正。在求解过程中,采用spline插值函数对现场观测沉降数据进行插值变换生成等时距序列,并对沉降预测模型的初值进行了优化选择,以提高预测精度。运用MATLAB语言编制模型计算程序,通过沉降预测实例及后验差法检验模型精度,表明沉降预测的组合灰色模型预测精度较高,具有较强的适用性。

基于组合灰色模型的阿克苏市城市用水量预测

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以新疆阿克苏市1990～2002年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2003～2005年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。

体检指标健康预警的灰色-时序组合模型

对于个体健康体检数据而言,传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析,首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次,为降低单个模型预测精度的有限性,利用方差倒数法为离散灰色模型和差分自回归移动平均模型赋权重,在模型误差平方和达到最小时取得最佳的权重值。从而将两个模型的预测结果进行组合,实现对健康指标的建模与趋势分析,及时掌握个体健康指标的变化并发现潜在的疾病隐患。预测模型在实验数据集上的相对模拟误差与最优基准模型相比有所下降,表明灰色–时序组合模型具有更高的模拟精度,解决了传统的依据单次体检指标进行静态分析的弊端以及单个模型预测结果的局限性,更加关注个体差异,能有效提升健康预警的效果。

应用灰色线性回归组合模型预测江苏省卫生总费用趋势及构成

目的:对2010~2019年期间江苏省卫生总费用的趋势进行描述和分析,通过既有数据选择最佳预测模型,预测江苏省2020~2025年卫生总费用的趋势。将2020年数据与预测值对比,分析产生差异的原因,为新冠疫情过后卫生政策的调整提供科学依据。方法:卫生总费用及其构成的数据来源于《中国卫生健康统计年鉴》《江苏省统计年鉴》,采用excel2017和R3.6.1软件进行预测模型构建和精度检验,选择灰色线性回归组合模型进行江苏省2020~2025年卫生总费用及构成情况预测,将2020年实际数据与预测值对比并分析。结果:基于灰色理论与线性回归的组合模型精确度优于GM(1,1)模型。受新冠疫情影响,2020年卫生总费用、政府卫生支出和个人卫生支出高于模型预测结果,社会卫生支出低于预测值。2020~2025年江苏省卫生总费用将从4848.41亿元增至6887.23亿元,平均增长率为7.19%,其中政府卫生支出占比与个人卫生占比呈现下降的趋势。政府卫生支出、社会卫生支出和个人卫生支出到2025年预计将达到1439.62亿元、3968.86亿元、1481.60亿元。结论:在后疫情时代,江苏省应不断深化医疗体制改革,调整政府卫生投入,拓宽社会卫生筹资来源,加大卫生总费用投入,科学合理的配置卫生资源,有效降低个人卫生支出比例,从而减轻人民负担。

不同增长趋势下中长期电量预测组合优化灰色模型

针对中长期电量预测中时间跨度大、电力需求增长不确定的特性,根据不同时期的增长率,运用灰色理论进行优化分段预测,同时引入组合模型的概念,建立了以残差平方和最小为目标函数的组合优化模型,并运用二次规划法求解.算例证明,该方法能得到较高精度.

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法———组合灰色预测模型。以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较。结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单。对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一。

组合灰色预测模型在水量预测中的应用

论述了基于灰色预测理论进行水量预测的建模过程,并应用基本灰色预测模型及其改进的残差预测模型、等维新息预测模型和组合预测模型分别对某地水量进行预测,结果表明,用灰色理论预测城市水量,方法简单实用,组合灰色预测模型提高了预测精度,可以作为水量的中长期预测工具。

基于灰色组合模型的管道腐蚀速率预测

将灰色系统理论、人工神经网络及时间序列分析方法相结合,建立灰色组合模型,通过对腐蚀速率测量数据序列的趋势性、周期性及随机性成分分别建模,从而实现对腐蚀速率的预测。实例表明,灰色组合模型的预测精度高于其它几种预测方法,具有推广价值。

组合灰色预测模型在城市用水量预测中的应用

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型计算误差从基本模型的-2.06%下降到-0.34%,预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。

基于灰色线性回归组合模型的火炮身管寿命预测

为了准确预测出火炮身管寿命终止时的最大射弹数,提高火炮的实用性能,该文对火炮身管内径磨损量的数学模型进行了研究。该文提出采用灰色系统理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相融合,建立了灰色线性回归组合模型,得到了身管内径磨损量与射弹数的数学关系式。将该新模型与传统的灰色模型分别应用于某型火炮的身管寿命预测,通过数据对比表明了该灰色线性回归组合模型方法的有效性,使预测精度得到了提高。

基于灰色线性回归组合模型的故障率预测

针对武器装备在使用过程中故障率变化的复杂性,提出了灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。该模型用线性回归方程和指数方程的和来拟合故障率曲线,它可以改善线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。通过对装备备件故障率的预测分析表明,灰色线性回归组合模型在故障率预测精度上优于单一的灰色模型和线性回归模型,且不要求对所提供的历史数据具有典型的分布规律。该模型的预测结果可以为装备的维修工作提供决策依据。

基于灰色线性回归组合模型的机床热误差建模方法

为了控制机床热误差和提高机床加工精度,考虑到测得的热误差数据同时存在着线性和非线性因素,提出了采用具有处理线性和非线性能力的灰色线性回归组合热误差模型的建模方法。用此方法对某卧式加工中心热误差进行了建模和预测,并引入BP神经网络对热误差模型的残差进行修正,从而获得了比较准确的热误差预测值。与用指数函数来模拟生成数据的灰色模型所获得的预测值进行了比较,证明了灰色线性回归组合及BP神经网络模型在机床热误差补偿建模应用中的优越性。

基于灰色组合模型的飞机地面积霜预测

飞机地面积霜对飞机的飞行安全带来隐患,往往导致航班延误。针对飞机地面积霜预测的问题,建立了灰色理论离散形式DGM(1,1)的飞机地面积霜预测模型。由于上述模型缺少对线性因素的考虑,故构建了基于GM(1,1)灰色模型与线性回归模型相结合的飞机地面积霜灰色组合预测模型。在人工气象室中搭建了模拟飞机地面积霜环境的实验系统,通过调节模拟实验系统中空气温度、相对湿度的大小,对所建的两种模型进行参数求解和仿真并与实验结果对比。结果表明,相比DGM(1,1)模型,飞机地面积霜灰色组合预测模型的平均绝对误差减小了18.17%。

灰色线性回归组合模型在瓦斯涌出量预测中的应用

矿井瓦斯涌出量预测是新建矿井、新水平和新采区设计的主要依据。针对目前灰色理论预测模型和线性回归预测模型的缺点和不足,系统地推导了灰色线性回归组合预测模型。结合现场实测数据,并对比线性回归模型和灰色理论模型预测结果,发现该模型的预测精度分别提高了2.46%和1.35%,数据拟合的相关系数也有一定程度的提高。实证结果表明,灰色线性回归组合模型可以更好地预测矿井瓦斯涌出量。

改进的灰色线性回归组合模型在大坝变形监测中的应用

针对传统的灰色线性回归组合模型要求原始数据序列为单调递增的缺陷,以小湾拱坝某测点的径向位移为例,分别采用两种改进的原始数据二次累加生成法和绝对值法建模进行拟合和预测,并与实测值进行比较。结果表明,绝对值法模型精度较高,更接近于实测值。

地铁隧道地表变形小波去噪及灰色-时序组合预测模型研究

以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型.结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性.通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM(1,1)模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM(1,1)模型.

基于灰色-周期外延组合模型的电力负荷预测

提出了灰色–周期外延组合模型,即在一般灰色模型GM(1,1)的基础上建立残差周期外延模型,并提取优势周期以重新构造新的数据序列,再将不同周期同一时刻的值叠加。该模型兼顾了电力负荷的增长性和周期波动性二重趋势,较好地克服了上述二重趋势引起的负荷变化非线性组合特征给精确负荷预测带来的困难。实例计算结果表明该模型明显地提高了电力负荷预测精度。

堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型

结合堆石坝变形的特点 ,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后 ,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项 ,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项 ,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型 .计算分析表明新模型提高了拟合精度 ,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理 .