基于灰色Verhulst模型的江西省人口预测

引言。江西是一个人口大省,但经济落后于周边省份,随着国家生育政策的调整,准确预测江西人口变化规律对于江西经济腾飞以及城市规划具有举足轻重的作用,有利于自然资源有序分配和自然环境保护,因此,必须将人口预测上升到实现江西省各方面有序发展的战略高度。把握经济发展和人口变化的相互关系,做好人口发展规划,逐步完善人口发展政策体系,对实现江西省人口与经济、资源协调和可持续发展、全面建成小康社会具有重大意义。

改良Verhulst模型在泥岩路基沉降预测中的应用

为了准确预测泥岩高速公路路基不同填筑阶段的沉降数据,避免长期监测带来的不便,提出了5个改良Verhulst模型:分别利用元胞自动机和矩形法以及积分法改良传统Verhulst模型背景值,建立了元胞自动机改良模型、矩形法模型和积分法模型;在此基础上,利用元胞自动机理论优化矩形法模型和积分法模型的背景值,建立了综合改良模型1、2。以马巢高速公路泥岩路基沉降数据为基础,采用传统Verhulst模型和5个改良Verhulst模型预测路基在不同填筑阶段的沉降。结果表明:5个改良模型中,2种综合改良模型精度最高,其次为元胞自动机改良模型和积分法模型,最后为矩形法模型,且预测精度均优于传统模型,能较好地预测不同风化程度泥岩路基在不同填筑阶段的沉降,符合工程要求。

基于FPSO灰色Verhulst模型的铁路货运量预测

为提高灰色Verhulst模型的预测精度,采用粒子群算法对灰色Verhulst模型的参数值进行优化,利用滑动窗对原始数据序列进行动态更新,使用Fourier序列修正模型的误差,提出FPSO灰色Verhulst模型预测铁路货运量的方法。以平均绝对误差、均方根误差、平均相对误差为评价指标,采用传统灰色Verhulst模型、GM(1,1)、径向基神经网络、FPSO灰色Verhulst模型分别对具有增长趋势、摆动发展以及交叉发展趋势的铁路货运量进行预测。结果表明,FPSO灰色Verhulst模型能更好地反映铁路运输过程中的突变因素,是一种减少误差、充分利用新生数据、提高预测精度的有效方法。

灰色Verhulst模型在中长期负荷预测中的应用

灰色系统预测模型用于中长期负荷预测是一种有效的方法。但是,当负荷按照“S”型曲线增长或增长处于饱和阶段时,采用灰色模型进行负荷预测的误差较大,预测精度不能满足实际要求。将灰色Verhulst模型引入到负荷预测中,可以很好地解决这个问题。作者通过典型的实例介绍了灰色Verhulst 模型在中长期负荷预测中的应用。结果表明,此模型在负荷预测中是适用的,尤其对于负荷按“S型曲线增长的情况,不但具有较高的预测精度,同时保留了灰色预测方法的优势和特点。

基于D-InSAR技术和灰色Verhulst模型的矿区沉降监测与预计

针对在地形复杂的矿区沉降观测资料不易获取的问题,将合成孔径雷达差分干涉技术（D-In SAR）与灰色Verhulst模型相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测和预计方法。该方法首先对覆盖大柳塔煤矿某工作面的12景Terra SAR-X雷达数据进行D-In SAR处理,获取观测站沉降值;然后根据沉降量与时间的关系建立了基于灰色Verhulst模型的预测函数,对开采沉陷发展规律进行分析。试验结果表明：3个测试点D-In SAR监测数据的绝对和相对误差分别为2.8~15 mm,0.9%~6%;结合灰色Verhulst模型预测的绝对和相对误差分别为3.4~18.8 mm,1.2%~5.7%。上述研究结果进一步表明,所提出的方法可有效弥补矿区沉降实测数据的不足,为实现矿区开采沉陷监测和预计的一体化软件设计提供参考。

灰色离散Verhulst模型

针对传统灰色Verhulst模型适应性不强的情况,借鉴离散化思想,通过对原始数据序列进行倒数生成,建立了灰色离散Verhulst模型。灰色离散Verhulst模型充分考虑了数据序列的准指数规律,实现了从连续形式向离散形式的转变,消除了传统灰色Verhulst模型由微分方程直接跳到差分方程所产生的误差。同时给出了两种初始条件下的灰色离散Verhulst模型的预测公式,有效地解决了传统灰色Verhulst模型预测稳定性差的问题。实例分析表明,灰色离散Verhulst模型能够显著提高模拟和预测效果。

改进Verhulst模型在饱和负荷预测中的应用

为实现对宏观负荷的饱和时间点、饱和规模的预测,提出了一种基于改进Verhulst模型的饱和负荷预测方法。针对饱和负荷预测时间跨度长、负荷规模增长呈现"S"型的特点,将等维新息递补技术引入灰色Verhulst模型,使预测结果能够更科学合理地反映用电需求的发展规律。采用残差修正的思想,构造Verhulst残差修正模型,实现对用电需求的分析与预测。最后,通过实例分析说明该方法的有效性。

基于灰色Verhulst模型的岩溶塌陷定量预报预测方法

在总结分析现有岩溶塌陷预报预测方法的基础上,从灰色系统理论出发,选取带有时间因子的地下水动力条件因素为已知信息,应用灰色Verhulst模型对桂林柘木村岩溶塌陷的发生时间进行了预报预测验证。验证结果显示,预测时间和实际塌陷时间基本吻合。柘木村3月份岩溶塌陷的预测时间为2000年3月17日,实际塌陷时间为2000年3月20日,预测值比实际值提前3天,准确率为90%;8月份岩溶塌陷的预测时间为2000年8月14日,实际塌陷时间为2000年8月14日,准确率为100%。另外,作者对预报产生误差的可能原因进行了分析,以便能改进模型,进一步提高预测精度。

基础沉降预测的Verhulst模型

目前,基础沉降随时间的变化关系一般通过渗透固结理论来计算,由于假设条件较多且影响渗透固结的因素复杂,计算结果常与实际观测值不一致。本文通过分析基础沉降的发生过程及Verhulst模型的特点,提出可以根据施工过程中的观测资料,运用Verhulst模型预测今后不同时刻基础的沉降量,预测实例表明,这一模型具有较好的适应性,可以运用到实际工程中。

灰色Verhulst模型的改进及其应用

灰色Verhulst模型的精度依赖于背景值和结构参数。本文提出了一种改进的灰色Verhulst模型。首先分析了传统的灰色Verhulst模型产生误差的原因,从背景值定义出发,推导了用原始数据生成的背景值公式;其次,基于灰色系统信息覆盖原理,提出了一种结构参数优化方法;最后,应用本文方法建立了我国天然原油生产量的灰色Verhulst模型。实例表明,模型具有很高的精度。

Verhulst模型在预测软基路堤沉降中的应用

通过分析软基路堤沉降和Verhulst模型的特征发现,软基路堤沉降随时间的变化曲线与Verhulst模型曲线相似。根据泉州安吉路软基试验段路堤沉降观测值,采用Verhulst模型对其进行沉降预测,尽管施工期的预测值与实测值有一定差距,但随着时间的增长,二者逐步接近,因此该模型可用于最终沉降的预测。Verhulst模型能有效削弱原始数据中不规则数据随机性的影响,具有很强的适应性。同时,还对预测值与实测值的差异、观测历时对预测值的影响以及最终沉降量的推算等问题进行探讨。高压缩性软基上的路堤,至少需要4～6个月填土放置期的观测数据,才能得到较准确的最终沉降预测值。路堤最终沉降可以通过考虑预测值与实测值的差异以及观测历时的影响这两个系数,对预测值进行修正,所归纳的系数对类似工程有一定参考价值。

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。

不等时距灰色Verhulst模型及其在沉降预测中的应用

在分析全过程沉降量与时间的关系、Verhulst模型的特点以及沉降观测数据有时出现非连续性特点的基础上,通过在区间上求积分给出模型背景值的一个确切的计算公式,提出了预测今后不同时刻沉降量的不等时距灰色Verhulst模型.工程实例分析表明,灰色 Verhulst模型的预测精度较高,具有良好的适应性.

基于改进灰色Verhulst模型的受扰轨迹实时预测方法

提出了一种基于改进灰色Verhulst模型的受扰轨迹拟合外推预测方法。发电机角度的受扰轨迹在每一个摇摆过程中,呈现S形走势,与灰色Verhulst模型变化规律相符。采用无偏模型来消除灰色模型的自身误差,并通过采集最新的两个数据补偿误差,进一步提高预测精度。该方法易于实现,所需要量测数据少,计算简单,对于多摆过程中波峰与波谷的预测有很高的精度。应用该方法对IEEE39节点系统与中国南方电网实际系统的不同故障情形进行了仿真计算,结果表明,该方法具有好的预测效果。

灰色Verhulst模型的灰导数改进研究

针对灰色Verhulst模型灰导数白化的问题,以白化微分方程为基础,运用梯形公式来白化灰导数,推导得到一种新的Verhulst模型定义式。该方法使得差分方程的参数与其在微分方程中对应的参数具有更好的一致性。实例分析表明改进的灰色Verhulst模型具有更高的预测和模拟精度。

基于灰色离散Verhulst模型理论的电力中长期负荷预测研究

针对传统GM(1,1)模型对呈"S型"规律增长的负荷序列建模预测时误差大的缺点,提出了灰色离散Verhulst模型。该模型借鉴了非齐次指数的离散灰色模型的建模机理,避免了经典灰色Verhulst预测模型由于参数估计采用离散方程而模拟和预测采用连续方程所带来的系统误差。给出了所提出的灰色离散Verhulst模型的递推解的形式。根据灰色预测理论的预测特点,采用等维灰数递补预测法对灰色离散Verhulst模型进行改进。通过实例证明,所提出的方法是正确和有效的。

改进Verhulst模型与灰色效果测度的软岩巷道顶板破坏规律分析

为了对软岩巷道顶板的位移进行有效预测,防止因顶板位移过大而使得巷道破坏带来损失,利用改进Verhulst模型与灰色效果测度理论对软岩巷道顶板破坏规律进行分析。利用位移监测手段对矿山部分巷道顶板位移进行监测,利用预测精度更高的改进Verhulst模型对检测结果进行分析,得到巷道顶板的最终位移,并判断巷道破坏情况。对影响巷道顶板位移的顶板地应力、围岩质量、巷道跨度以及支护方式等因素灰色效果进行综合测量,将测度值与巷道破坏情况相结合,得到矿山各巷道顶板的宏观稳定性评价结果。研究结果表明:当灰色预测效果测度值在0～0.705 1之间时,巷道是比较稳固的,为巷道进行二次支护提供了依据。

基于无偏灰色Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路工程项目投资和效益的控制,铁路运输发展战略的制定以及铁路运输设施效益的提高都与铁路货运量密切相关,准确预测铁路货运量具有重要意义。根据无偏GM(1,1)模型直接建模法的思想对传统灰色Verhulst进行改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的序列建立模型,便可得到无偏灰色Verhulst模型。改进后的模型消除了灰色Verhulst模型自身固有的偏差,用此模型预测兰州至中川铁路货运量,结果表明,无偏灰色Verhulst模型比传统灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型的预测精度更高。

GM(1,1)与Verhulst模型在地基沉降预测中的适用性比较

为比较灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型在地基沉降预测中的适用性,对某工程实例复合地基的沉降进行分析,并与实测沉降数据进行对比.结果表明:灰色Verhulst模型比GM(1,1)模型更适用,Verhulst模型预测结果更接近实测值,预测精度也更高;Verhulst模型不仅能够预测最终沉降量,也能很好地反映全过程的沉降与时间的关系.两种灰色模型中,Verhulst模型预测精度高,更适合应用于地基沉降预测,值得在实际工程中推广运用.

基于Verhulst模型的软土路基沉降预测

目的为提高软土路基的工后沉降量预测精度,给设计和造价控制提供反馈信息.方法在深入分析沉降发生发展规律的基础上,引入Verhulst模型,采用改进的曲线拟合的经验计算方法,挖掘施工期的实测数据所蕴含的信息.结果计算表明:该方法拟合误差小,后期沉降预测准.结论在模型参数的反演上运用改进的非线性拟合算法,可避免常用的灰色建模方式下的理论缺陷和其他处理方法的弊端;实例分析表明,本方法的适应性较好,预测精度也有所提高.