基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法(AHP)与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.6105%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。

变步长灰色预测模糊控制研究与应用

提出了一种变步长灰色预测模糊控制算法,该算法根据新陈代谢原理,建立等维新息预测模型,将预测概念扩展为前向和后向预测,并与模糊控制相结合,对电液比例压力控制系统的顶推压力进行控制.该算法不需要被控对象模型结构的先验信息,基于少数据、贫信息,具有在线自适应以及计算量小的特点,满足实时控制的要求.通过对变步长灰色预测模糊控制与PID控制和纯模糊控制进行仿真和试验比较表明,变步长灰色预测模糊控制在不增加超调的情况下减小了响应时间,改善了控制效果.

基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。在传统灰色预测模型和马尔可夫链理论的基础上,利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型。该模型通过结合灰色预测与马尔可夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔可夫预测,在每一步预测中不断推陈出新,更新原始数据。以2001年—2010年全国道路交通事故死亡人数实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2011年—2015年事故死亡人数。结果表明:等维新息无偏灰色马尔可夫预测模型的误差更小,精度更高,尤其适合中长期预测。

基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法

确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一.由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据,不能指导加速试验设计,因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法.针对工程中强化试验数据少的特点,选取可以处理少数据的灰色预测,给出了一致性判定的新方法及流程.该方法通过将灰色预测中的GM(1,1)和等维新息模型相结合,找出强化试验数据的趋势改变点,在加速试验之前得到机理一致性变化的条件.通过在加速度计中的应用案例,验证了该方法的可行性.

基于等维新息灰色马尔可夫模型的大连城市用水量预测

对城市用水量的科学预测是城市水资源合理开发、利用和管理的基础。在传统灰色预测模型的基础上建立了等维新息灰色预测模型，并利用马尔可夫链预测模型预测出结果的波动范围，形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以1998－2007年大连城市用水量实测值作为原始数据，构建预测模型，预测其2008－2012年用水量。结果表明：等维新息灰色马尔可夫预测模型预测结果的误差更小，精度更高。该预测结果可以为大连未来城市供水规划提供参考依据。

新息与等维新息非等间距GM(1,1)模型及其应用

为了提高灰色理论中模型的预测精度,通过分析积分重构GM(1,1)模型,将积分获取背景值的方法应用到新息和等维新息模型中,并且将模型的适用范围从等间距进一步扩展到非等间距。通过实例比较了新息和等维新息模型,结果表明:新息模型将预测的新信息补充到原始序列,能很好的反映系统的发展;而等维新息模型随着系统的发展,不仅添加新信息,而且除去老信息,这样的处理方式比仅仅添加新信息的方式具有更好的预测效果;这些结论丰富了灰色系统的模型,为灰色理论的运用提供了一个有效的方法。

GM(1,1)模型在红山窑泵站沉降预测中的应用

针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。

负荷预测的灰色系统方法

完善灰色预测模型ＧＭ（１，１）的建模机理，使其具有更广泛的应用性。否定了灰色预测的传统检验方法后验差检验方法，同时利用数理统计常用方法对模型进行了比较深入的研究。实例表明改进的ＧＭ（１，１）模型具有较高的拟合精度和预测精度。

灰色Verhulst与等维新息组合模型在中长期负荷预测中的研究

本文针对中长期电力负荷预测使用的历史数据较少且影响因素较多的特点,提出了一种线性灰色组合模型。该模型将灰色Verhulst模型与等维新息灰色理论线性组合,充分发挥了灰色Verhulst模型所需数据少、不受特定负荷数据以及等维新息灰色理论影响,保持数据原有维数、保证最优信息量和动态预测的优势。算例结果表明,该预测模型精度较高,具有实用性。

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 。

等维新息GM(1,1)模型在TNT生化降解研究中的应用

文中指出了常规ＧＭ（１，１）模型的缺点之所在，并对其建模方法作了改进，同时将改进得到的等维新息ＧＭ（１，１）模型与常规ＧＭ（１，１）模型对白腐菌生化降解ＴＮＴ废水的过程进行了比较分析，得出改进的等维新息ＧＭ（１，１）模型具有更高的预测精度，从而拓宽了ＧＭ（１，１）模型在环境科学领域中的应用范围，为环境系统的拟合、预测分析和决策开辟了新的途径。

新《证券法》下证券内幕交易主体的立法重构

当前,各国对证券内幕交易主体进行规制的理论基础不同,主要以欧盟的信息平等理论和美国的信赖关系理论为主导。尽管新《证券法》对证券内幕交易主体进行修改,但是由于仍以信赖关系理论作为主要理论基础,导致立法存在一些问题:主体范围不一致,部分应当纳入内幕交易主体范围的人员被遗漏等。经过梳理分析已裁判的案例发现,司法认定存在以下难题:部分证券内幕信息知情人员的认定存在争议,对非证券内幕交易主体正当获取内幕信息的认定不尽相同,经过多次传递的证券内幕信息接收人存在认定困境。针对立法与司法中的问题,我国应当以采用二元理论,以信息平等理论作为主要理论基础,对证券内幕交易主体进行立法修正,重新构建主体范围,进一步细化认定标准,并设定不同的证明标准。

基于灰色理论的中长期负荷预测

对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,找出了灰色建模的局限性并提出了改进方法。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,增强了灰色预测对波动负荷数据序列的处理能力,利用等维新息递推GM(l,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息。经过改进之后的模型,扩展了普通GM(l,1)模型的适应范围,提高了预测精度。利用实例将改进模型与普通GM(l,1)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(l,1)模型误差小、精度高的优点。