利用GM(1,1)模型群预测油田产油量

针对预测时如何判断建模历史数据的稳定性和新的信息如何及时补充修正原预测模型,不断提高预测精度等问题,运用灰色系统理论,建立灰色等维新息GM(1,1)模型群,准确识别系统的稳定阶段,选择合理的建模数据,建立可靠的灰色模型,提高预测值的可信度;建立等维灰数递补GM(1,1)模型群预测产油量,及时补充新息数据,约束灰平面的扩展,提高模型的预测精度。将这种方法应用于中国东部某油田年产油量的建模和预测。研究结果表明,通过考察等维新息GM(1,1)模型群的后验差比和小误差概率的变化,可以判断系统的稳定和非稳定阶段,选择合理稳定的建模数据;采用等维灰数递补GM(1,1)模型群预测产油量,提高了预测灰区间的白化度,随着灰参数的不断修正,模型预测精度不断提高。

长江水质污染预测的灰色模型

水质预测涉及因素众多且机理复杂,而且已知数据偏少,故采用灰色理论中的GM(1,1)模型对长江污染物进行预测,并进行了四种检验,都达到较满意的效果.为了使预测结果更加准确,提出了用GM(1,1)模型群和等维灰数递补动态预测两种方法加以改进,从而避免使用单一的灰色模型容易受到不稳定信息影响的缺陷,使得预测精度更加准确,提高预测结果的可信度.