基于GM(1,1)优化模型的岩石边坡变形预测

岩石边坡系统是一典型灰色系统。其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM(1,1)模型预测有很多成功的实例,但是也存在一些预测偏差过大的情况,必须对其进行优化。逐步迭代法GM(1,1)模型不仅收敛速度快,而且与原始数据序列的凹凸性保持一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡观测点G1沉降和开裂进行预测分析,结果表明逐步迭代法GM(1,1)优化模型计算精度较传统GM(1,1)模型和背景构造法GM(1,1)优化模型高,较好地反映了岩石边坡的变形趋势。

基于GM(1,1)优化模型的岩石边坡变形预报

岩石边坡系统是一典型灰色系统 ,其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统 GM( 1,1)模型预测有很多成功的实例 ,但是也存在一些预测偏差过大的情况 ,必须对其进行优化。逐步迭代法 GM( 1,1)模型不仅收敛速度快 ,而且与原始数据序列的凹凸性保持一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡预观测点 G1沉降和开裂进行预测分析 ,结果表明逐步迭代法 GM( 1,1)优化模型计算精度较传统 GM( 1,1)模型和背景构造法 GM( 1,1)优化模型高 ,较好地反映了岩石边坡的变形趋势。

x0（k）拟合与参数a迭代逼近的GM（1,1）模型及应用

文章从理论上证明了GM(1,1)模型中■,从而指出一次累加建模会产生还原误差,提出了直接用x^(0)(k)建模;推导出了X^(0)的表达式和预测方程■,证明了■;构建了基于x^(0)(k)拟合和a参数迭代逼近的GM(1,1)模型并给出算法;从理论与实证方面证明此模型是无偏的,且发展系数a不受限制。最后将其应用到技术创新领域中。

参数d迭代逼近的GM(1,1)模型及其在技术创新中的应用

首先论述了参数d迭代逼近求解的GM(1,1)模型基本思路.其次,给出了此模型的参数估计与算法,即:1)估算出初始al,根据GM(1,1)模型a,c,d之间的关系,由al求得Cl,dl;2)迭代dl→dl+1,再计算al+1,cl+1及平均相对误差mapel,mapel+1;3)多次迭代dl→dl+1,直至|mapel+1-mapel|<ε时,可得mape最小时的最优参数a,c,d值.然后,从理论与实证方面,证明模型是无偏的,且在参数d迭代过程中,a总能取到有意义的值.最后将模型应用于企业技术创新领域之中.

中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨

提出了灰色预测的一种新方法———二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM ( 1,1)模型的基础上 ,直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合 ,使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想 ,在拟合中使用了加权最小二乘法 ,并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明 ,此方法提高了精度 。

改进的灰色模型在基础沉降预测中的应用

一般的灰色残差修正GM(1,1)模型只是单纯利用差分来代替微分,而且用原始沉降数据第一点的值作为时间响应函数的初始值,导致了一定的误差。提出一种多项式逼近法改进后的残差修正GM(1,1)模型,该模型利用多项式在离散观测点上的导数代替常用的差分,同时添加一个初值参数C_0做出调整。实验验证,改进模型具有较好的准确性和工程应用价值。

基于灰色半生成的图像加密分存

利用GM(1,1)[1]中的数据生成理论,构造了一种密钥集生成方法,并将密钥集应用于图像分存,提出了一种具有灰色生成的图像加密分存技术比较传统算法,具有更好的安全性。最后,给出了实验结果。

公路工程造价指数体系应用分析

在现有公路工程造价指数体系的基础上,探讨了工程造价指数体系的编制原则及范围、权数和基期的确定、公路工程造价指数体系的分级,并基于公路工程造价指数经典编制模型,建立和分析了中心逼近式GM(1,1)模型。

求解近似非齐次指数序列模型参数的新算法

针对模型的适用范围是近似非齐次指数序列情况,首先给出了近非齐次指数灰色预测模拟公式中发展系数的简易求解方法.在发展系数已定的情况下通过首尾两项已知值确定预测系数和平移常数,直接估算发展系数的简易方法,既可以与通过首尾项作初始条件确定预测系数和平移常数方法结合形成一个全新模型,也可以于通过平均相对误差最小为目标来确定预测系数和平移常数方法得到改进的新模型.理论和实例验证结果表明:新模型都能一定程度上提高建模精度,此方法对传统模型和优化后的新模型都有效.

特种设备维修器材中心逼近式灰色预测建模研究

为提高特种设备维修器材消耗预测精度,构建中心逼近式灰色GM(1,1)预测模型,改善传统灰色GM(1,1)模型对特种设备维修器材中呈指数型消耗数据预测精度低甚至不适用的情况。通过计算对比,对某特种设备2016年维修器材消耗量的初步预测值进行了修正调整,并最终确定消耗预计值。