灰色改进等维新息GM（1，1）模型在电力系统长期负荷预测中的应用

本文分析了灰色系统预测ＧＭ（１，１）模型用于长期负荷预测时的局限性，针对电力系统需求增长的特点，提出了灰色改进等维新息ＧＭ（１，１）模型，对江苏电网的用电量进行测算的结果表明，采用改进等维新息ＧＭ（１，１）模型进行长期负荷预测的精度高于一般灰色ＧＭ（１，１）模型的预测精度，给出了程序框图与测算结果。

连续GM（1,N）模型的建立及在色谱保留行为的预测

应用灰色系统理论，导出连续ＧＭ（１，Ｎ）模型，建立了灰色数模运算软件，并将其应用于高效液相色谱中溶质保留行为的预测，均获得了满意的结果。

公路货物运输发展影响因素的灰熵分析及其GM（1，N）预测

公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据，采用灰熵分析法，对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析；建立GM（1，N）模型，对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明：工农业总产值、固定资产总投资和GDP是影响我国公路货运周转量发展的三个最显著影响因素；建立的GM（1，N）灰色预测模型，能够较好地预测公路货运周转量及其最显著的三个影响因子的发展趋势，且预测结果与统计数据吻合较好。在公路货物运输发展研究中引入灰色系统理论是可行的，通过灰熵分析与GM（1，N）多因素预测，可为各级决策部门制定公路货物运输发展战略和发展规划提供依据。

非等间距GM（1，1）模型及其在疲劳试验数据处理和疲劳试验在线监测中的应用

在分析疲劳试验数据处理的现状后，提出疲劳试验数据处理及疲劳试验数据在线监测的非等间距的灰色ＧＭ（１，１）模型与方法。这种方法弥补了现有疲劳试验数据处理及其在线监测方法的不足。实例表明该方法简单实用，值得推广使用。

灰色预测模型GM（1，1）的修正

应用样条函数对灰色预测模型ＧＭ（１，１）的残差序列进行插值，将插值后的残差表示式作用于微分动态模型，用最小二乘法则进行参数辨识，从而建立残差的时间响应式，并以此修正ＧＭ（１，１）模型。经实例检验，修正后的模型精度有显著提高。

x0（k）拟合与参数a迭代逼近的GM（1,1）模型及应用

文章从理论上证明了GM(1,1)模型中■,从而指出一次累加建模会产生还原误差,提出了直接用x^(0)(k)建模;推导出了X^(0)的表达式和预测方程■,证明了■;构建了基于x^(0)(k)拟合和a参数迭代逼近的GM(1,1)模型并给出算法;从理论与实证方面证明此模型是无偏的,且发展系数a不受限制。最后将其应用到技术创新领域中。

基于GM(1,N)模型的湖北省物流需求预测分析

文章通过对湖北省物流需求影响因素进行分析,采用湖北省2011—2020年的统计数据构建灰色(1,N)模型,遴选出与系统特征序列相关程度较高的几个影响因素作为预测指标,构建GM(1,6)模型对湖北省物流进行预测研究。模型检验结果表明灰色(1,6)模型具有较高的可信度和准确度,为湖北省有关部门制定物流业发展规划提供一定的参考。

GM(1,N)模型的病态性研究及其在生态创新中的应用

本文以中国工业企业为研究对象,深入探究适用于多因素、少数据的生态创新相关指标特征的灰色模型预测技术。针对传统灰色预测模型在进行参数估计时可能存在的病态性问题展开研究,通过引入L2正则项的最小二乘法,利用粒子群算法求解最优值。将该模型应用于生态创新,与其他模型进行结果对比。结果表明,引入L2正则项的最小二乘法解决了模型的病态性问题,具有良好的预测性能,验证了该模型的有效性。

基于改进GM(1,n)的动态网络舆情预警模型

舆情的自由传播会导致网络集群行为的发生,易产生负面社会影响,威胁公共安全,因此建立网络舆情监控及预警机制是防控舆情传播、维护社会稳定的必要措施。首先,通过分析谣言的形成机制,构建了舆情发展预测指标体系;其次,通过建立多因素GM(1,n)模型对舆情发展的走向进行预测;然后,分别结合新陈代谢理论与马尔可夫理论改进上述预测模型;最后,以微博“新疆棉”事件和“成都四十九中”事件为例,对GM(1,n)模型、马尔可夫GM(1,n)模型和新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型预测舆情发展的能力进行对比,并比较了新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型与随机森林模型。实验结果表明,相较于原始模型与随机森林模型,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型的平均预测精度分别提高了10.6和5.8%。可见,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型在预测网络舆情发展趋势问题上具有良好的性能。

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%。

LAIR-1对GM-CSF介导的JAK/STAT信号通路的调节作用及其对Mo7e细胞功能的影响

目的研究人白细胞相关免疫球蛋白样受体1(leukocyte-associated immunoglobulin-like receptor-1,LAIR-1)对粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子(granulocyte-macrophage colony-stimulating factor,GM-CSF)依赖的Mo7e细胞增殖、凋亡和迁移的影响,并探讨LAIR-1调节GM-CSF功能的分子机制,为进一步研究LAIR-1在造血细胞分化中的作用提供资料。方法采用LAIR-1慢病毒表达载体(LV-LAIR-1)转染GM-CSF依赖的Mo7e细胞,建立稳定高表达LAIR-1的Mo7e-LAIR-1细胞株,并采用流式细胞术、Western blot法检测、反转录聚合酶链反应(reverse transcription polymerase chain reaction,RT-PCR)以及激光扫描共聚焦显微镜(laser scanning confocal microscopy,LSCM)鉴定LAIR-1分子的表达;采用CCK-8试剂盒、FITC Annexin V凋亡试剂盒以及Transwell实验分别检测LAIR-1对Mo7e细胞功能的影响;采用Western blot法检测LAIR-1对酪氨酸蛋白激酶/信号转导及转录激活因子(janus kinase/signal transducer and activator of transcription,JAK/STAT)信号通路影响。结果经LV-LAIR-1转染的Mo7e细胞高表达LAIR-1分子;与对照组比较,LAIR-1能够显著抑制Mo7e细胞的增殖(P<0.001),促进细胞迁移(P<0.05),但对细胞凋亡无明显影响(P>0.05);GM-CSF能够上调JAK2、STAT1、STAT3和STAT5的磷酸化水平,而LAIR-1的表达能够明显抑制STAT1、STAT3和STAT5蛋白酪氨酸的磷酸化水平。结论免疫抑制性受体LAIR-1可能通过抑制细胞因子GM-CSF介导的JAK/STAT信号通路的活化,参与对髓系造血细胞分化的调节。

湖北省农产品物流需求预测研究——基于GM(1,N)模型

农产品物流既是保障民生的基础,也关乎现代农业的发展。文中基于湖北省2011-2020年数据,对湖北省农产品物流需求量的相关因子进行分析,采用一阶多变量的GM(1,N)灰色预测模型,构建湖北省农产品物流需求预测指标体系,以灰色关联度计算为依据,选出与湖北省农产品物流需求量相关程度高的相关因子作为预测指标,构建灰色GM(1,6)模型,结果显示预测模型精确度和可信度较高,并根据预测结果提出农产品物流发展相关建议,为湖北省农产品物流业制定规划、提供参考。

多变量GM(1,n)模型在桥梁施工挠度控制中的应用

在大跨度桥梁施工控制中,传统单变量灰色理论受误差影响较大,为提高在多因素影响下的挠度预测精度,在单变量GM(1,1)模型的基础之上,通过建立多变量灰微分矩阵方程,结合灰色预测原理,提出一种多变量GM(1,n)关联预测模型。用MATLAB编制了相应的计算程序,并将其应用于新建太中银铁路跨青银高速(75+120+75)m预应力混凝土连续梁的高程预测中,实践结果显示该模型基本准确地预测了架设过程中各梁段高程。

基于GM(1,1)模型的我国人口发展趋势分析

计划生育政策一直广受关注,"单独二孩"政策遇冷到今年刚实施的"全面二孩"新政策更是引发了热烈讨论。新政策的实施势必影响人口的数量和结构的变化,从而影响我国经济社会的发展。文章首先分析了"全面二孩"生育政策对人口的数量、结构等方面的影响,然后通过建立灰色GM(1,1)模型预测中国未来人口发展趋势。通过研究分析发现:新政策的实行能够提高总和生育率水平、抑制出生性别比例失衡、延缓人口老龄化的进程、改善受教育程度等多种问题,而且计划生育新政策对我国未来人口数量增长具有显著促进效果,并对我国现阶段的人口问题的解决具有良好作用。

基于优化GM(1,N)模型的油气管道腐蚀速率预测

为了提高油气管道腐蚀速率的预测精度,解决样本缺失情况下管道剩余寿命的预测问题,通过斯皮尔曼相关系数和随机森林算法寻找腐蚀因素中相关性较高的变量,去除相关性较高但重要性较低的变量,采用人工蜂群算法(ABC)对GM(1,N)模型的背景值进行动态优化,形成优化GM(1,N)模型,并对不同模型的预测结果进行了对比。结果表明,腐蚀因素中一些变量存在较强的相关性,筛选出重要性较高且相关性较小的5个变量,分别为土壤电阻率、含盐量、氧化还原电位、含水量和硫化物质量分数;与GM(1,10)和GM(1,6)模型相比,优化的GM(1,6)模型在训练阶段和预测阶段的平均相对误差均大幅降低,分别为1.52%和2.03%,预测结果更接近实际值,说明了降低因素冗余性和对背景值进行优化的必要性。该优化模型可为油气管道腐蚀速率的准确预测提供实际参考和借鉴。

关于农产品冷链物流需求预测的灰色GM(1,N) 模型

经济区域冷链物流的基础设施规划的基础工作在于对冷链物流的需求预测,对农产品冷链物流需求预测建立分析框架、选择适合的预测方法具有非常重要的现实意义。文中通过灰色关联分析,选取能够影响全国冷链物流指标的部分影响因素。利用2013-2020年全国冷链物流需求相关数据,选取全国社会物流总费用、全国冷链物流总需求量来建立GM(1,N)灰色预测模型,对全国农产品冷链物流的需求量进行预测。通过实验,其预测结果精度较好,平均误差为3.63%。通过此模型,提出相关建议来完善全国的农产品冷链物流。

基于GM(1,1)模型的光纤陀螺随机漂移建模

针对差分法在陀螺随机漂移建模中的缺陷,提出将GM(1,1)模型与AR模型相结合的非平稳序列建模方法,将光纤陀螺随机漂移分为确定性的趋势项部分和平稳序列部分,并引入GM(1,1)模型用于提取趋势项,通过AR模型对平稳序列建模,最终实现光纤陀螺随机漂移的非平稳时序建模。分析表明,该模型拟合精度较高,是光纤陀螺随机漂移建模的一种有效方法。

基于PSR和无偏GM(1,1)模型的福建省耕地生态安全评价与预测

研究目的:对福建省2004—2015年的耕地生态安全状况进行评价,并对2016—2025年的安全状况进行预测,以指导区域耕地合理、可持续利用。研究方法:运用PSR评价模型建立评价指标体系、熵权法确定权重,采用无偏GM(1,1)模型进行预测,通过障碍度模型确定障碍因子。研究结果:(1)2004—2015年福建省耕地生态安全值呈曲折上升趋势,安全级别从较安全级上升为安全级;(2)预测结果显示,2016—2025年福建省耕地生态安全状况维持在安全状态,但安全值呈直线下降趋势;(3)通过障碍度模型得出未来10年福建省耕地生态安全的障碍因素主要集中在经济发展状况及农业生产活动方面。研究结论:2004—2015年,福建省的耕地生态安全状况总体较好,未来10年的耕地安全状况还需通过出台惠农政策、大力开展土地整治及宣传耕地生态安全知识等措施加强。

区间灰数表征与算法改进及其GM(1,1)模型应用研究

针对目前区间灰数的表征和运算过程中存在着较为严重的问题 ,即 :运算结果对灰数的灰度进行不必要的放大 ,造成信息的严重失真 ,笔者定义了标准区间灰数与第一和第二标准区间灰数的概念 ,分析了第一和第二标准区间灰数之间的关系 ,进一步设计了普通区间灰数与标准区间灰数之间的转换规则 ,提供了标准区间灰数之间的比较与运算法则 ,较好地解决了区间灰数之间的大小比较与运算问题。最后 ,将这一研究成果应用于基于区间数的GM (1,1)模型预测问题 ,取得了良好的效果。

GM(1,1)模型灰色预测法及其在预测体育成绩中的应用

本文较为详细地介绍了用于灰色系统预测的GM(1,1)灰色预测法的数据结构、建模、评判方法等基本过程及其在预测体育成绩中的应用。