基于GM(1,1)模型的山西省R&D经费投入预测研究

采用灰色GM(1,1)模型,以山西省2015-2022年R&D经费投入数据为样本数列,对山西2023-2030年R&D经费投入进行预测。研究发现,山西省R&D经费投入将从2020年的211.1亿元增加至2025年的380.4亿元,年均增长12.5%,与20%的目标值差距较大;2030年,山西省R&D经费投入将达到678亿元,仍处于全国较低水平。据此,就如何提升山西省R&D经费投入规模提出三点对策建议,以期为政府职能部门提供决策参考。

基于GM(1,1|τ,r)模型的城市道路短时交通流预测

充分考虑城市道路交通系统中交通流存在的延迟性和非线性,本文基于灰色GM(1,1|τ,r)模型对城市道路短时交通流进行建模预测.首先,通过建立城市交通路段上交通流量大于通行能力时的速度-流量关系,得到交通系统延迟时间τ的计算模型.再针对交通流存在的非线性特征,以模型的预测效果最优为目标,建立关于非线性因子的优化模型并利用粒子群算法寻找最佳的非线性参数r.最后对武汉市友谊大道某一路段进行交通实验,将灰色GM(1,1|τ,r)模型的预测结果与灰色GM(1,1)模型和支持向量机进行比较.结果表明,GM(1,1|τ,r)模型的预测精度有明显的提高,能为智能交通系统的管理和控制提供及时可靠的信息资源.

基于R/S分析法的等维灰数递补动态GM(1,1)模型预测矿井涌水量

针对矿井涌水量时间序列的分形与灰色特征,采用重标极差分析法(R/S分析法)确定涌水量时间序列的Hurst指数和平均循环周期,在一个周期内建立等维灰数递补动态GM(1,1)预测模型。充分利用最新信息,提高模型预测精度。运用基于R/S分析法的GM(1,1)模型对陕北某矿矿井涌水量进行分析预测,结果表明,模型拟合程度好,预测精度高,能够为矿井安全生产提供决策依据。

基于改进GM(1,1)模型的T/R组件故障率预测

针对传统灰色模型GM(1,1)在实际应用中出现的问题,首先对原模型的基础上进行了改进,建立了离散灰色模型;然后,引入优化因子对背景值进行了优化,并增加了预测模型的线性形式,提出了线性回归的改进离散灰色模型;最后,通过实例进行了仿真和模型对比分析。结果表明:文中所提出的方法具有更高的精度且求解简便,适用范围更广。

盐湖大气环境下316 L仪表管点蚀深度预测研究

为提高316 L仪表管在盐湖大气环境下点蚀深度的预测精度,采用变阶平均弱化缓冲算子、积分背景值和新陈代谢对分数阶累加灰色模型FGM(1,1,r)进行改进,首先通过改进Tent混沌映射、莱维飞行和区间自适应反向学习策略提高黏菌算法(SMA)的寻优能力和收敛速度,随后利用改进黏菌算法(ISMA)对FGM(1,1,r,ρ)中的参数r和ρ进行寻优,最后构建仪表管ISMA-FGM(1,1,r,ρ)点蚀深度预测模型。研究结果表明:经优化的新模型比原模型误差更小、拟合度更高,在仪表管点蚀深度预测方面具有更好的性能。研究结果可为仪表管道系统的完整性评价和风险预警提供参考。

R/S分析法与GM(1,1)灰色模型相结合的鸳鸯池水库入库径流量预测

依据鸳鸯池水库1959-2015年实测入库年径流量系列,利用年代际径流量平均值、径流年内分配集中度分析了入库年径流量年际变化和年内分配特征,同时分别采用基本GM(1,1)、改进GM(1,1)以及R/S分析法与基本GM(1,1)灰色模型相结合的方法预测了入库年径流量。结果表明:入库年径流量时间序列有明显分形特征,H指数为0. 922;径流量时间序列具有状态持续性,即未来年径流量变化趋势与过去一致;年径流量系列长期记忆性以41 a为周期;经R/S分析后采用基本GM(1,1)灰色模型预测得出2013、2014、2015年入库径流量分别为3. 60×108、2. 97×108、3. 67×108m3,与实测值相比,相对误差分别为20. 69%、8. 97%、8. 10%,较基本GM(1,1)、改进GM(1,1)灰色模型的预测精度高。据此预测得出2020年入库径流量将比2015年增加8. 99%。

基于灰色GM(1,1)的优化模型预测大坝形变

以往的灰色GM(1,1)优化模型往往忽略了灰度模型随时间变化的灰色量和灰色过程这一重点,其中的灰色作用量是时间的线性函数,传统的模型把其看为不变常数,而对时间的精度影响没做深层次的考虑,建模时较少的考虑时间相关度和灰作用量的影响,势必会影响预测精度,造成模型效果欠佳,故本文尝试对这两个因素分别建立优化GM(1,1)模型,即引入基于时间的加权R-GM(1,1)模型和用灰作用量b1+b2k替代b的K-GM(1,1)模型,并对实例数据进行分析,取得了较好的拟合与预测能力。

基于P-R-S模型的土地生态安全评价与预测--以宁夏固原市为例

运用熵权法、P-R-S模型、地理探测器和GM(1,1)预测模型等方法对固原市土地生态安全进行评价研究。结果表明,固原市土地生态安全指数在研究期间呈现出先减小后增大的态势。2006—2010年土地生态安全指数下降0.134 8,2010—2015年土地生态安全指数上升0.345 9,安全等级由较不安全发展到临界安全,土地生态安全状况不断改善和提高。通过地理探测器探测得到人口密度,化肥使用量,工业固体废物产生量,废水排放量,综合能量消耗量,环境空气质量达标率,水利、环保和公共设施投资占固定投资的比率等7项指标因子的Q值均大于0.9,成为影响固原市土地生态安全的主要因素。利用GM(1,1)预测模型对固原市未来10年土地生态安全发展水平进行预测,结果表明,2016—2025年该区域土地生态安全水平不断上升。

中国R&D机构科技投入与产出变动趋势分析

基于2005-2014年我国R&D机构数据,对科技产出与投入指标进行了灰关联分析,并对2015-2020年科技活动指标进行了趋势预测。结果表明:2005-2014年我国R&D机构科技活动发展态势良好,除R&D机构数指标外,其余科技活动指标均呈明显增长趋势;2015-2020年我国R&D机构科技发展迅速,科技活动指标变动趋势合理,且投入产出指标关系更加清晰。结合我国R&D机构科技活动发展现状,必须从R&D机构资金投入、人事考评制度、绩效激励机制等方面进行必要改革,提高我国R&D机构科技活动资源利用效率。

基于R/S分析的大藤峡出山径流灰色预测

灰色预测模型在地表水文序列的研究中被广泛应用,但在大藤峡出山径流的研究中还未见到。针对大藤峡1932—2021年出山径流的逐年实测资料,首先构建GM(1,1)灰色预测模型,然后进行R/S分形分析,计算出大藤峡出山径流序列的Hurst指数和平均循环周期T,之后在一个周期T内运用R/S-GM(1,1)模型进行大藤峡出山径流灰色预测。结果表明:大藤峡出山径流的循环周期T为9年,GM(1,1)模型和R/S-GM(1,1)模型的模型精度分别为84.38%和87.46%,预测精度分别为86.28%和92.54%,基于R/S分形分析后的R/S-GM(1,1)灰色预测的精度显著高于直接进行GM(1,1)灰色预测。该方法为大藤峡出山径流的科学预测提供了一种新途径。

甘肃省生态安全预警研究

研究旨在分析甘肃省2005—2015年的生态安全状况并预测其发展趋势,以期为改善甘肃省生态环境提供理论指导与借鉴。基于驱动力-压力-状态-响应(DPSR)模型,构建出甘肃省生态安全预警评价指标体系,并运用熵值法对其2005—2015年的生态安全进行预警分析,最后运用灰色系统的GM(1,1)预测模型预测2018—2022年的生态安全变化趋势。研究表明:2005—2015年甘肃省生态安全指数从0.4103增加到0.5967,呈波动上升趋势,生态安全等级从Ⅲ级到Ⅱ级再到Ⅲ级,呈现"U"型态势,说明甘肃省生态环境在经历了恶化之后得到了一定程度的改善;灰色预测分析得出2018—2022年生态安全指数分别为0.6344、0.6592、0.6859、0.7148、0.7458,表明甘肃省生态安全状况将保持向好的趋势。

基于干旱风险的西藏青稞保险费率厘定及预测

以西藏青稞主要种植区为例,基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型,并进行干旱灾害风险评估及区划,利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率,在风险区划结果基础上修正纯保险费率,再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明:(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势,基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%~9.79%,相差不大;修正后的纯保险费率介于1.86%~17.02%,相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点,基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升,上升率为0.21个百分点·10a^(-1)。构建的综合风险指数总体能客观反映西藏青稞干旱灾害风险水平,区划结果可为纯保险费率的修正提供基础支撑,进而为提高青稞农业保险服务的精确性提供科学依据。