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。

基于改进灰色预测模型的港口物流需求预测研究——以上海港为例

随着疫情防控政策的调整,我国外贸行业呈现快速增长态势。文章基于改进的灰色预测NGMG 1,(N)模型,运用MATLAB软件,以上海港2013至2022年的集装箱吞吐量为原始数据,预测未来五年上海港的集装箱吞吐量,并对改进的灰色NGMG 1,(N)模型预测结果进行精度检验,结果显示该模型预测精度较高。最后基于预测结果,分析上海港未来五年物流需求趋势向好的主要原因并得出结论。

基于灰色关联协同效应权重配置的费用预测模型

费用预测是复杂装备成本管理的核心内容。在同类型复杂装备仅有少量样本信息的情况下,为提高估算预测精度,解决贫信息下费用影响要素筛选困难、要素间由于协同效应导致的权重分配不合理、费用预测误差较大等问题,提出了一种基于灰色关联协同效应贡献度分配的要素权重配置方法。首先通过灰色关联度分析筛选相似样本及费用关键影响要素;然后,依据各要素在协同效应下对灰色关联度提高的贡献程度大小,参考Shapley值思想计算各要素的灰色比较关联重要性,以此确定权重;最后,构建相应的异阶参数灰色分数阶预测模型,对目标装备进行费用预测。通过与已有文献中的方法进行对比,结果表明所提方法有较高的预测精度且具有一定的适用性,能够挖掘小样本下费用影响要素间的潜在信息,更可以合理地分配要素权重,提高费用预测精度。

优化MGM(1,n)模型在边坡沉降预测中的应用研究

为更好地预测边坡沉降,考虑边坡整体变化趋势,采用多变量的优化MGM(1,n)模型,对边坡相关的各监测点的沉降变形进行了预测。该研究先以平均相对残差为指标筛选初值,引入背景值系数重构背景值计算公式;再据此建立改进的双值MGM(1,n)优化模型;最后,以中山西环高速公路A段的边坡工程为实例,分别建立传统MGM(1,n)模型、GM(1,1)模型和优化MGM(1,n)模型,并对所测数据进行建模预测和比较分析。研究结果表明:在3种优化模型中,优化MGM(1,n)模型的预测精度最高。该模型在边坡沉降预测方面具有一定的应用前景,可为类似工程和研究提供参考。

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。

基于向量连分式理论的MGM(1，n)模型

分析了多变量灰色模型(multi-variable grey model)MGM(1,n)中的背景值构造方法,基于向量连分式理论提出了用有理插值和数值积分中的梯形公式及外推法重构背景值,可以有效地提高模型的模拟精度和预测精度,实例分析结果表明了该方法的有效性和实用性。

尿道下裂与环境污染的关系—Poisson回归模型与GM(1,N)模型结合分析

目的 :分析我国尿道下裂与环境污染的关系。方法 :利用已收集的全国 31个省市 1988～ 1992年和 1996～2 0 0 0年的男性尿道下裂监测资料以及 1987～ 1992年和 1995～ 2 0 0 0年的环境因素监测资料 ,同时采用收集的各省地理面积资料 ,建立多元Poisson回归模型和GM (1,N)模型 ,对 1988～ 2 0 0 0年尿道下裂的发生与 1987～ 2 0 0 0年环境监测数据的相关性进行分析。结果 :与尿道下裂相关的主要环境污染因素为单位面积废水排放量x1(OR =1 35 2 ,P =0 0 0 6 )和单位面积农药使用量x2 (OR =1 378,P =0 0 0 1) ;对尿道下裂发生率建立的GM (1,N)模型为IR (t+1) =(5 82 15 - 0 0 0 0 6 8x1- 0 12 2 6x2 )e-1 460 2t+0 0 0 0 6 8x1+0 12 2 6x2 。结论 :废水排放和农药使用是我国尿道下裂发生的环境危险因素。

GM(1,N)模型进行钢材腐蚀速度预测及腐蚀因素敏感性分析

特定钢不同环境下的腐蚀速度预测极为复杂。应用灰色系统理论建立钢材腐蚀速度预测及腐蚀因素敏感性分析的GM(1,N)模型(GlayModel),突破了神经网络方法需要多个样本才能预测的局限。通过计算驱动系数来判断腐蚀因素对腐蚀速度的影响,并提出了选取关键因素进行GM(1,N)建模的方法,在保证精度的情况下,减少了计算量。2个实例分析结果证明,该模型能够准确预测钢材的腐蚀速度,并能正确地判断腐蚀因素对腐蚀速度影响的程度和极性,为钢材腐蚀速度的预测及腐蚀因素的敏感性分析提供了新方法。

优化背景值的灰色MGM(1,n)模型

根据灰色MGM(1,n)模型的建模机理,指出影响该模型模拟和预测精度的主要原因是背景值的构造形式.结合GM(1,1)模型内涵表达式的指数特征,重新构造了背景值,以此建立新的灰色MGM(1,n)模型.实例表明改进的MGM(1,n)模型拟合和预测效果更好.

基于灰色动态MGM(1，n)模型的舰船纵摇-升沉运动预报

舰船在实际海况中的运动因受到各种因素的影响而非常复杂,六个自由度之间相互耦合构成一个复杂的系统,因此建立描述舰船运动的系统模型并对各自由度运动进行实时预报具有非常重要的意义。灰色MGM(1,n)模型用微分方程的形式表现了一个系统中n个因素对某个因素变化率的影响,可以用于对非线性复杂系统的系统预测。通过对灰色系统理论的学习发现对原始数据用极差变换进行预处理后会更适合MGM(1,n)模型的拟合,为模型预测打下了良好的基础。在充分的理论研究基础上,本文对船模水池试验获得的纵摇、升沉运动数据以及海浪数据进行极差变换后建立灰色MGM(1,n)模型,并对纵摇、升沉进行非线性预报,得到了较好的效果。

GM(1,N)模型的离散化结构解

针对灰色系统GM(1,N)模型是以差分方程为基础进行参数估计的,而其时间响应函数却是由微分方程的解得到的。从差分方程到微分方程的跨越,缺乏充分的科学基础和理论依据。通过对灰色系统模型建模机理进行深入剖析,利用采样定理和状态转移矩阵在差分方程和微分方程之间架起一座桥梁,通过算例仿真实验证明了该算法的有效性。

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。

多变量灰色模型MGM(1,n)在R&D投资预测中的应用

对未来R&D经费总量及其与GDP比值进行科学的预测是制定科技发展规划的重要组成部分.提出一种定量分析预测方法———利用多变量灰色MGM(1,n)模型(mu lti-variab le grey model),研究R&D投入与GDP所形成的复杂系统变量之间的相互影响关系,对天津市相关数据资料进行实证分析与中长期预测,为政府相关部门制订科学的科技发展规划提供有益的指导作用.

优化GM(1,N)模型在交通噪声预测中的应用和精度分析

背景值是影响GM(1,N)模型模拟精度和预测精度的重要因素。传统灰色系统多因素GM(1,N)模型对背景值采用梯形法求积,误差较大。为了提高GM(1,N)模型的精度,基于数值分析中的逼近思想,采用数值积分中的Newton-Cores公式和Gauss-Legendre公式对背景值进行修正求积。理论分析表明该方法能够有效地提高模型的预测精度。然后将经过优化的GM(1,N)模型应用到城市道路交通噪声的预测上,模型预测值的平均误差从2.913%降低到了1.108%。应用实例表明优化后的GM(1,N)模型精度比原始GM(1,1)模型精度有较大提高,验证了该优化方法的实用性和有效性,且该方法为提高模型的预测精度提供了新的途径。

灰色GM(1,n)模型在孔隙度预测中的应用——以鄂尔多斯盆地姬塬地区长8段为例

对姬塬地区C98井长8段(分为长81,长82小层)储层岩心分析孔隙度数据进行筛选、处理,且等间距均值化取值作为特征序列;然后与C98井测井资料孔隙度进行了精细的评价、匹配和拟合,利用灰色关联分析方法计算了孔隙度与各测井曲线的邓氏灰色关联度、灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度,按照关联度大小提取了较大的7个参数:AC,CAL,CNL,DEN,GR,RT,SP作为孔隙度预测的影响因素序列;最后建立GM(1,n)模型对目的层孔隙度进行了模拟和预测,并做了残差和相对误差分析.从整体上来看,模型预测结果与钻井取心分析资料基本趋于一致,达到了纵向上预测的目的,同时也体现了灰色预测方法具有涉及数据量小、操作简便、运算速度快的特点.

地下水位动态变化预测中的MGM(1,n)模型

当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量。为此,采用自适应MGM(1,n)模型—多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况,以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象,运用灰色理论建立MGM(1,1)模型,描述其地下水动态变化趋势,获得了较好的预测效果。

基于灰关联GM(1,N)模型的特大跨径桥梁挠度变化分析

桥梁挠度因受混凝土徐变、温度变化、预应力衰减以及动载、振动等因素的综合影响,呈动态且非线性变化。在深入分析其影响因素的基础上,重点考虑温度变化和徐变效应因素,建立了灰关联GM(1,N)模型,并应用于某大跨度预应力混凝土连续箱梁桥桥梁挠度的分析研究中,与其他方法相比具有较好的可靠性和较高的精度,对类似工程有一定的借鉴作用。

灰色GM(1,n)模型在经济预测中的应用——以包头市经济发展为例

运用灰色理论研究了包头市国内生产总值(GDP)2004—2012年的变化规律,分析了包头市国内生产总值与其影响因素之间的灰色关联度,并在此基础上建立了包头市国内生产总值的灰色预测模型,且对模型进行了检验.结果表明:所建预测模型是合理、有效的,对包头市未来国内生产总值的预测具有一定的参考价值.

基于改进的GM(1,N)货运量预测模型

针对传统的GM(1,N)模型在进行货运量预测时存在误差较大的情况,应用等维灰度递补的思想,通过对传统GM(1,N)模型进行改进,将新的预测数据替换最初的数据,提出一种改进的GM(1,N)模型。通过2种模型预测结果的对比分析可以看出:改进的GM(1,N)模型在预测精度方面较传统的GM(1,N)模型有大幅度提高。该模型能够更加及时、准确地反映数据的变化,且计算简便、精度较好,在货运量预测领域有着较高的实用及研究价值。