不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测建模研究

为研究非等间距灰色模型(UGM(1,1))的初始条件对管道腐蚀预测的影响,首先,探讨现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测模型的建模步骤;其次,融合新陈代谢和新信息优先原理的建模思想,对现有的初始条件进行优化,建立初始条件滑动的非等间距管道腐蚀预测灰色模型(SUGM(1,1,ρ));最后,以某海洋立管为例,预测其腐蚀速率,对比分析SUGM(1,1,ρ)模型和现有4种不同初始条件的UGM(1,1)模型的预测效果,验证SUGM(1,1,ρ)模型的有效性。结果表明:用现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀速率预测模型所得预测结果的平均相对误差分别为3. 16%、3. 35%、3. 49%和3. 36%,用SUGM(1,1,ρ)模型所得预测结果的平均相对误差为1. 77%。

改进UGM(1,1)模型在雷达故障预测中的应用

针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))在背景值构造上的缺陷,从优化背景值构造和提高模型的预测精度及适用性出发,采用背景值加权和新陈代谢模型相结合的方式,提出了一种改进不等时距灰色模型新陈代谢UGM(1,1,w)模型,用雷达故障预测实例进行了仿真及模型比较分析.结果表明,基于新陈代谢UGM(1,1,w)模型的雷达故障预测方法在预测精度和适用性上均优于传统UGM(1,1)模型.

基于数据融合和改进MUGM(1,m,w)的导弹装备故障预测

针对现代导弹装备系统组成复杂、结构关系模糊、特征参数获取不完整和不确定,造成其故障预测实现困难的问题,借鉴数据融合技术和灰色预测理论,提出了一种基于数据融合和改进多因素新陈代谢不等时距加权灰色预测模型(improved multi-variables metabolism unequal interval weighted grey model,IMUGM(1,m,w))的导弹装备故障预测方法。首先,通过引入加权因子w的方式建立多因素不等时距加权灰色预测模型(UGM(1,m,w)),再通过初始值改进、残差修正、新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后以特定个体的历史监测数据为基准,计算同类产品和特定个体的相应预测值及其与特定个体性能退化数值的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的性能退化模型,最后结合实时监测数据依次更新性能退化数据、Euclid距离、隶属度权值和性能退化模型,实现导弹装备故障预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性。

UGM(1,1)模型在特殊路基沉降中的应用

红砂岩碎石土强夯路基的沉降一直是施工中难以控制的一环,沉降大小直接影响高速公路通车后的服务水平和安全,在有限的沉降观测时间的基础上预测路基沉降尤为重要。文中基于某高速公路K4+860—K9+960沉降测量数据,建立基于灰色理论的非等时距UGM(1,1)模型预测红砂岩碎石土强夯路基沉降,并通过精度检验证明了模型的准确性和可行性。

基于积分求导还原思想的新型边坡变形预测UGM(1,1)建模方法

文章通过研究传统预测模型的误差来源和传统UGM(1,1)灰色预测模型建模原理,提出一种基于积分求导还原思想构建的新UGM(1,1)模型,并以某高速公路一段路基边坡实测数据为依据,验证新型UGM(1,1)灰色预测模型的可行性及其预测结果的可靠性。算例预测结果表明:新UGM(1,1)模型的拟合和预测精度误差均达到合理范围5%以内,对非等时距灰色预测模型数值预测具有一定的参考价值。

基于模糊分类的UBGM(1,1)-Markov模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification,FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。

改进不等时距灰色GM(1,1)模型及其应用

针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))的缺陷,分别从背景值优化和模型优化,结合新陈代谢思想,提出了2种改进不等时距灰色模型:新陈代谢不等时距加权灰色模型(MUGM(1,1,w))和改进新陈代谢不等时距灰色模型(AMUGM(1,1)).经算例仿真检验,结果表明:2种改进模型在预测精度和实用性上都优于传统UGM(1,1)模型,其中AMUGM(1,1)模型更是克服了灰色模型不含线性因素的局限,拓宽了灰色模型的适用范围,具有很好的应用价值.

一种改进不等间距灰色预测模型

传统不等间距灰色模型UGM(1,1)及其改进型都是基于指数模型建立的,仅对指数变化规律序列有较好的预测精度,而对于常见的线性变化序列则预测误差较大。针对该问题,通过模型拓展,在现有文献模型的基础上增加线性因素,并采用新陈代谢的思想,提出一种改进不等间距灰色预测模型AUGM(1,1),并进行实例仿真比较分析。结果表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,且克服了传统灰色预测模型不适用于线性变化序列预测的局限,拓宽了灰色预测模型的适用范围。

灰色系统理论在海上交通事故预测中的应用

以某港口2001-2007年海上交通事故统计数据为依据，应用灰色系统预测理论，建立该港口海上交通事故的GM（1，1）模型和UGM（1，1）模型，进行定量计算，结合定性分析，从而预测出该港口2008年海上交通事故的数量，以及2008年各种海上交通事故的比例。

基于改进的不等时距灰色模型的车辆装备冷却系金属腐蚀预测

车辆装备冷却系金属腐蚀原因错综复杂,是一个多因子综合作用的灰色系统。针对传统UGM(1,1)模型所存在的缺陷,将背景值构造优化、新陈代谢思想应用2个方面相结合,提出了一种改进的不等时距灰色GM(1,1)模型(简称MUGM(1,1,λ)模型),并用于冷却系金属腐蚀预测。结果表明:所建立的MUGM(1,1,λ)模型的预测精度高,优于传统UGM(1,1)模型,并可用于中长期预测,具有良好的实用价值。