灰色GM(1,1)残差修正模型在滑坡预测中的对比应用

在传统GM(1,1)模型的基础上,经过不同方式的残差修正,分别建立了一阶残差修正GM(1,1)模型和二阶残差修正GM(1,1)模型。根据滑坡的监测资料,对变形曲线为光滑型滑坡(如黄龙西村滑坡、某滑坡)和阶跃型滑坡(如新滩滑坡、洒勒山新滑坡)分别建立了传统GM(1,1)模型和一阶、二阶残差修正模型,并对不同滑坡各模型的预测精度进行了分析比较。结果表明,残差修正GM(1,1)模型的预测精度明显高于传统GM(1,1)模型的预测精度。对变形曲线为光滑型的滑坡,二阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度一般高于一阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度;对变形曲线为阶跃型的滑坡,一阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度高于二阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度。

尾段残差修正GM(1,1)模型在管道腐蚀预测中的应用

为解决海底油气管道由于外表面破损引起腐蚀加快,进而导致管道腐蚀失效的问题,基于传统灰色模型,建立尾段残差修正GM(1,1)模型,用以预测管道剩余寿命。首先,检验管道腐蚀深度数据的光滑性和准指数规律性,建立灰色微分方程;然后利用最小二乘法求出方程参数值,用传统灰色模型预测腐蚀深度,并对残差进行修正,从而得到一个完整的用于海底管道腐蚀趋势预测的尾段残差修正GM(1,1)模型,并对预测结果进行后验差检验。最后以某一海底管道试验段为例,预测管道剩余寿命。结果表明,传统管道腐蚀深度预测灰色模型预测相对误差为36.7%,尾段残差修正GM(1,1)模型预测的相对误差为3.79%,后者预测精度等级更高。

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。

GM(1,1)残差修正模型在乙肝发病预测中的应用

目的了解和掌握辽阳市乙肝发病规律和流行趋势,为乙肝防治提供科学依据。方法应用GM(1,1)残差修正模型对《中国疾病预防控制信息系统》中辽阳市2004-2012年乙肝发病率数据拟合并进行动态预测。结果传统GM(1,1)预测模型为^x(1)k+1=(x(0)1-μ/α)e-αk+μ/α=1983.4029e0.0479k-1844.0793,精度检验结果显示模型精度勉强合格;GM(1,1)残差修正模型:^x(1)2(k+1)=1983.4029e0.0479k-736.925e-0.054k-196.6992e0.113k-933.4641,均能通过残差检验和关联度检验判定标准,后验差检验其模型精度判别为优;预测2013年和2014年辽阳市乙肝发病率分别为134.0638/10万和138.5362/10万。结论 GM(1,1)残差修正模型拟合辽阳市乙肝发病率理想,预测精度高,具有一定的实用性和精确性。

残差修正的GM(1,N)模型在城市火灾预测中的应用

本文以2003-2018年福建省火灾次数及其相关社会经济因素数据为基础,综合考虑社会经济因素与火灾之间的相关性,分别运用 GM(1,N)模型与改进后的残差修正 GM(1,N)模型对火灾次数进行预测.并通过灰色关联分析筛选出与火灾次数关联性较大的因素,分别建立 GM(1,N)模型和残差修正的 GM(1,N)模型,结果表明,残差修正的 GM(1,N)具有更好的预测效果,也表明,残差修正的 GM(1,N)模型具有更高的预测精度.

基于残差修正的GM(1,1)模型的我国人均粮食产量预测

灰色预测作为一种新颖的预测方法在误差处理方面仍然需要改进，文章在对相关预测方法进行比较的基础上提出了一种对尾端残差修正以提高预测精度的GM（1，1）灰色预测方法，并结合我国2000~2009年的历史数据对我国粮食产量进行了预测，最后进行了总结并提出了相关研究展望。

山东省工业废水排放量GM（1，1）高阶残差预测模型

介绍了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型之建模方法。以山东省工业废水排放量为例，建立了ＧＭ（１，１）高阶残差预测模型。结果表明，ＧＭ（１，１）高阶残差模型比ＧＭ（１，１）模型更贴近实际。

残差修正模型GM(1,N)在地铁基坑周边建筑沉降预测中的应用

基坑开挖范围通常较大,会对邻近建筑物造成一定的沉降影响。本文对几种常见基坑参数进行灰关联度分析,选择关联度较高的几种因素进行多元分析。在GM(1,N)模型的基础上提出一种残差改正方法,以提高预测精度。通过实例验证,基于残差修正GM(1,N)模型中误差达到0.551 m,相比常规GM(1,N)模型有较大提升,在较大沉降数据预测中改正效果较好。

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。

季节指数修正GM(1,1)模型在空气质量预测中的应用

在GM(1,1)模型基础上建立季节指数修正GM(1,1)模型,并应用到郑州市空气质量预测中,应用实例表明,该模型对含有季节变动因素的时间序列的预测,具有较好的效果.

改进型灰色新陈代谢GM(1,1)模型对外语类生源数的预测修正——基于南通职业大学外国语学院外语类生源数的研究

通过改进型的灰色新陈代谢GM(1,1)模型对原先常规GM(1,1)模型预测的外语类专业生源数进行有效的修正,取得了更好的预测效果。

基于灰色残差GM(1,N)模型的交通流数据恢复算法

交通检测器采集的原始交通数据的质量会直接影响智能交通系统的后续效益.本文针对采集的交通数据普遍存在的故障问题,以交叉口检测器的交通流数据为研究对象,提出基于灰色残差GM(1,N)模型的数据修复算法.首先针对交叉口四个路口的交通流进行灰色相关分析,然后建立灰色GM(1,N)模型对故障数据进行预测修复,并进行了残差修正,提高了修复数据的精度.分析结果表明,提出的故障数据灰色残差GM(1,N)模型算法是可行的,可以更好地解决因为数据故障而对后续处理带来的困难,同时也为其他领域的故障数据修复提供借鉴.

基于残差修正GM(1,N)的武汉市住户存款预测

对灰色GM(1,N)模型加以改进,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对武汉市住户存款余额进行预测,取得了较好的效果:平均预测误差为11.780 15%,比传统灰色GM(1,N)模型的平均预测误差18.776 38%减小了37.260 80%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为0.604 52%。研究还发现,影响武汉市住户存款余额的因素由大到小依次为城镇化率、城镇居民收入、农村居民收入、人口数量。

基于灰色残差GM(1,1)模型的汽车货运量预测

针对近年来我国汽车货运量增长迅速的特点,运用灰色系统预测模型GM(1,1)对某地汽车货运量趋势进行预测,通过残差GM(1,1)模型对主模型的修正,并用后验差检验法对模型精度进行分析和检验,得到一个精确度非常高的预测模型,该模型符合汽车货运量的预测,并在实际预测应用中取得较好效果。

基于GM(1,1)修正模型预测离退休人口

离退休人口与社会经济发展息息相关,正确地预测离退休人口对相关政策的制定具有指导作用.基于灰色理论GM(1,1)模型,利用最小二乘法确定模型中的残差,通过对残差进行修正,构建GM(1,1)修正模型.以我国2010—2014年的离退休人口数据为基础,运用修正模型进行预测.研究发现GM(1,1)修正模型预测精度高,具有实际应用价值.

基于分数阶GM(1,N)模型的深圳市生活垃圾产生量预测

城市生活垃圾的处理关乎城市环境卫生治理大局。针对人口、经济、消费结构和环保投入等要素对城市生活垃圾构成的复杂系统预测问题,选取深圳市2012—2019年生活垃圾产生量及9个相关因素数据进行灰色关联分析,筛选出灰色关联度较大的食品消费、人均支配收入、年底常住人口和衣着消费共4个因素作为因变量建立FGM(1,5)模型,利用智能优化算法寻找出FGM(1,5)模型的最优阶r为0.5310,并与经典灰色模型的模拟结果对比,结果表明FGM(1,5)模型模拟精度较高,预测性能较好。最后利用FGM(1,5)模型预测深圳市2020—2025年的生活垃圾产生量,期望能为未来城市生活垃圾产生量的系统分析、预测以及环境保护政策的制定提供依据。

基于残差修正GM(1,N)的成都市社会消费品零售额预测

通过介绍灰色GM(1,N)模型基本原理和改进措施,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对成都市社会消费品零售额进行预测。平均预测误差为10. 66997%,比非残差修正的灰色GM(1,N)模型的平均预测误差14. 60739%减小了26. 95499%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为1. 76773%。研究还发现,对成都市社会消费品零售额影响由大到小的因素为城镇化率、城镇居民人均可支配收入、地区人口数量、农村居民人均纯收入。

基于残差修正MGM(1,N)的轨迹模拟方法

针对机载自卫电子对抗系统地面测试时模拟器与飞机位置相对固定、检测结果不精确的问题,提出一种基于残差修正的轨迹模拟方法,首先对飞机三维位置坐标构建MGM(1,3)模型,通过对获得的模拟值进行多次残差修正以进行改进,最后得到轨迹模拟表达式。实验仿真表明:与传统的MGM(1,3)模型相比,基于残差修正的MGM(1,3)模型相对误差较小,避免了因数据跳动较大而引起的预测风险,提高了模拟结果的可靠性,基本符合机载电子对抗系统地面测试的需要。

基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型

针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模型得到改进。利用改进的新模型去预测下一年的数据比用原模型更加合理,更接近实际。研究结果表明:利用等维灰数递补预测模型预测的预测精度是94.24%,比GM(1,1)残差改进模型提高了1.49%,比传统的GM(1,1)模型精度提高了6.94%。适用于交通量的长期预测。

基于改进的GM(1,1)模型的公路里程预测

分析了传统GM(1,1)模型在公路网里程预测中存在的问题,利用残差改进了GM(1,1)模型,运用马尔可夫状态转移矩阵判断残差预测值在k≥n时的符号,提高了预测精度。对广西省公路网里程进行了预测分析,结果表明该法具有较高的实用性。