灰色预测模型

摘要： 高新技术产业的发展变得日益重要,而人才是高新技术产业发展的重要战略资源.本文通过建立灰色预测GM(1,1)模型,在湖北省2010～2020年高新技术产业年末从业人员数量的基础上,分析预测未来8年湖北省高新技术产业的人才需求量,结果显示:未来湖北省高新技术产业人才需求量将会以9.7％的平均速度稳步增长.同时,通过到企业走访调查发现,湖北省高新技术产业在吸引人才与留住人才等方面工作还有待完善,仍有不足之处,因此为湖北省高新技术产业人才吸引与维护提出相应的建议.

摘要： 近年来,受新冠疫情影响,我国消费、投资、出口均经历了不同程度的挑战与风险,其中湖北省受到的经济冲击最为严重。本文以新冠疫情对湖北省某些经济指标的影响为基础,借助湖北省对外贸易进出口额和全国的社会销售品零售总额指标定量预测疫情对湖北省2021年经济影响。根据灰色预测模型,从而得到2021年1—12月各指标的预测值,并对实际值进行比较得到量化值,来预测未来疫情对经济的影响力。

摘要： 基于安徽省2010~2020十年间城镇职工基本养老保险参保人数相关数据,通过建立GM(1,1)模型对参保人数进行预测,探讨未来参保人数;通过模型预测发现日后几年城镇职工基本养老保险参保人数仍持续增长,对此提出建议进一步完善养老保障体系,对扩大养老保障覆盖面,建立可持续、多层次的社会保障体系提供借鉴意义。

摘要： 以湛江大道一级公路软土路基施工期间150 d的沉降监测数据为基础,建立了灰色预测模型,预测软土路基未来30 d内的累计沉降量,并提出了一种在施工过程中对灰色预测模型进行滚动建模的方法。结果表明:以灰色预测模型GM(1,1)对软土路基长达150 d的沉降数据进行拟合,小误差概率P<0.95,后验差比值C<0.35,模型精度为高;在连续填方施工路段,对未来30 d沉降累积量预测的相对误差小于10%;对灰色预测模型进行滚动建模,能够提高模型的预测精度。研究结果适用于沿江、沿海公路软土路基变形评估预报。

摘要： 文章针对市政污泥热解处理系统中具有非线性、大时滞和多扰动特点的热解炉温度控制问题,设计灰色预测模糊PID控制方法,实现对控制系统的模糊闭环控制和事前控制。仿真测试结果表明,该算法有效地削弱大时滞的影响。将该算法应用于实验中,结果表明,该方法能够使热解炉温度控制的响应速度提高,超调量减小,抗干扰能力增强。

摘要： 传统农业用水量预测算法忽略了对较小流量数据的处理与预测,导致预测结果与实际情况的拟合度不高,且传统方法应用过程复杂,应用难度较高。为此提出农业种植区域用水量数据化预测算法。填补用水量缺失数据,同时运用归一化方法将用水量数据归一化处理,并将其简单化处理,完成数据预处理。构建灰色预测模型预测流量较大的用水量,且针对流量较小的用水量数据构建三次指数平滑预测模型,将两种模型组合,求出预测值并进行反归一化处理,实现农业种植区域用水量数据化预测。实验结果表明,所提方法的预测拟合度高、复杂度低和可靠度高。

摘要： 对于矿区地表变形测量,传统方法存在成本高、很难反映地表大面积变形信息和时空演化特征等缺点。基于此,以大红山铁矿为例,采用Sentinel-1A卫星数据,利用SBAS-InSAR对数据进行处理,建立了灰色预测模型,并对模型精度进行了验证,结果表明:由地面观测点获取的实测三向位移经归一化后得到的位移与InSAR取得的LOS向位移相对误差在15%以内,表明时间序列InSAR在观测精度上是可靠的;矿区内存在4个发育成熟的沉降集中带和2个局部沉降区域;InSAR监测值和水准测量值有较好的一致性,监测相对误差和预测相对误差均在12%以内。

摘要： 随着社会的发展,人口老龄化进程加快引发的社会问题日益凸显。因此,为缓解人口老龄化带来的消极影响,实行延迟退休政策是必然选择。本文基于2010年~2019年的统计数据,建立GM (1, 1)灰色预测模型对2020年~2029年各个年龄段的人口进行预测。研究发现2020年~2029年65岁及以上的常住人口数的增幅大于另两个年龄段的常住人口数增幅之和,且总抚养比持续上升,单位劳动年龄人口需负担的非劳动年龄人口不断增加,适龄劳动人数占总常住人口的比例逐年下降,人口中适龄劳动资源匮乏,我国的人口红利优势即将消失。同时,养老金赤字日益加剧,为缓解这些问题,实施延迟退休政策迫在眉睫。除此之外,本文建立差分方程模型,求解出实施延迟退休政策后我国保险公司每月投资收益率下限。

摘要： 对建筑物进行沉降预测至关重要,常用的模型有灰色预测模型、泊松曲线预测模型,但这两种方法各有利弊。本文提出了利用最小二乘原理,将两种方法有机地结合起来,建立加权组合预测模型和变权组合预测模型,求解模型的权系数,通过实测数据与模型预测结果进行对比,组合之后的预测模型效果明显优于单一模型,且变权组合预测模型精度更高。

摘要： 因电力系统的复杂性和不确定性,建立了一种自适应灰色分数加权模型来预测某省的用电量,有效提高了用电量的预测精度。模型引入分数加权系数来设计新的初始条件,与传统灰色模型相比,新的初始条件能够动态捕捉用电信息特性方面的优势。此外,为了进一步提高预测精度,利用粒子群算法(PSO)估计了初始条件的加权系数和相应的时间参数,并对比了5个预测模型的结果,验证了模型的有效性。试验结果表明,模型在用电量预测中表现出了良好的性能,能更好地利用所有数据信息。

摘要： 自改革开放以来,我国工业化与城市化的进程加快,交通运输尾气排放、工业燃烧废气排放和生活排放对大气造成了短时间内不可逆转的污染.雾霾污染的频繁发生,给人民的生活、出行带来了严重危害.本文在对国内外关于雾霾研究现状的基础上,通过构建空气污染指数灰色预测模型以研究雾霾形成机理,通过收集和分析西安市2016年空气污染指数的数据,实现对西安空气污染进行短期预测,并对西安市雾霾治理提出了相应的建议.

摘要： 构建一个成功的导航系统的关键是如何确定移动机器人的位姿和创建环境地图。在创建地图和定位之前，需要将观测数据转换成更紧凑的形式，以提高算法的效率和鲁棒性。将灰色系统理论应用于激光数据处理问题,提出一种基于基于灰色预测模型的激光数据聚类算法.当激光测距仪扫描墙面等平面物体时,测得的距离值具有准指数规律.据此,建立观测值的上下界,然后根据上下界序列建立灰色预测模型,对下一步的观测结果进行预测,若实际观测值超出预测范围则表明当前观测属于一个新的类,从而实现对激光数据的分类.对激光采集的实际环境数据进行聚类处理,实验结果证明了本文算法的有效性.

摘要： 本文阐述了运用灰色预测GM(1,1)模型的基本原理,在样本数据满足正态分布基础上,探讨高端发动机用高性能合金灰铸铁化学成分与力学性能中的抗拉强度、硬度的关联度.根据分析结果,优化了高性能灰铸铁合金加入方式,并通过了生产验证,为新材料开发过程中的化学组分优化提供数据支持.

摘要： 利用1971-2016年的逐旬气温资料、水稻发育期数据,计算对应热量指数.对黑龙江省近40a的东、西、南各个水稻生育期热量指数年际变化进行分析并建立GM(1,1)灰色预测模型,对黑龙江东、西、南不同水稻区热量趋势进行预测.结果表明:各区域不同生育期热量指数距平比较接近,趋势也大致相同.整体来看21世纪以前,气温变化较为剧烈,负距平出现年份较多;21世纪至今,大都以正距平为主,热量相对充足.黑龙江省不同水稻区建立的GM(1,1)灰色预测模型关联度均达到了0.88以上,1971-2010年拟合平均准确率在94.6％-97.6％,各区域逐月建立的GM(1,1)预测模型预测的精度相对较高.各模型通过了关联度检验和残差检验,各模型的拟合准确率都在94％以上,2011-2016年的拟合准确率在97％以上.各地区的7、8月份的预报准确率普遍好于5、6月份的准确率,准确率基本逐月增高.说明了各模型都具有较高的预测能力,且稳定性较好,预报结果具有较强的实用性.

摘要： 矿山“三率”(矿石贫化率、矿石回采率和选矿回收率)是影响矿山企业资源利用情况的主要因素。为系统研究某矿山矿产资源利用情况,采用灰色聚类方法对该矿山多年的矿石贫化率、矿石回采率和选矿回收率进行灰色聚类分析,得到矿产资源利用情况较差的年份分别为1996、1999、2003、2008、2010和2014年,并以此形成灾变序列.然后,利用多种灰色预测模型对灾变序列进行预测分析和精度比较,确定差分VERHULST模型为最佳预测模型,预测结果表明2015年也是矿山资源利用情况较差的年份.该预测方法可以指导矿山在资源利用情况较差的年份采取系列应对措施,以提高矿山的资源综合利用效率.

摘要： 本文首先阐析了甘肃省中医人力投入情况,介绍了灰色预测模型GM(1,1)的基本原理,及模型的建立、模型的检验.然后基于GM(1,1)模型和2011年～2015年甘肃省中医医技人员数量,对2016年～2020年甘肃省中医医技人员数量进行预测,并根据预测结果对甘肃省中医人力投入提出了一些合理化建议.

摘要： 目前,在汛期降水量预测中,大多采用的是统计预测方法和数值模式的动力学方法,而这些方法很多是建立在线性相关的基础上,但是大气环流变化中的复杂性和非线性性,往往决定预报因子与预报对象之间为非线性相关,因此用传统的预测方法处理本质上具有非线性关系的问题时具有一定的局限性.近年来在国际上开始流行的最小二乘支持向量机,作为继神经网络方法之后发展起来的一种新型非线性机器学习方法,该方法以统计学习理论为基础,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,被认为是目前针对小样本分类、回归等问题的最佳理论.目前国内外在金融时间序列预测、分类、工程控制等领域应用比较广泛,但在降水量预测研究领域还是空白.为研究最小二乘支持向量机在汛期降水量预报中的应用能力,本文简单介绍了最小二乘支持向量机的原理和应用,并基于1981～2012年6、7、8月各月降水量观测资料,选择合适的参数和核函数,采用最小二乘支持向量机回归方法分别按月建立了豫西南地区(洛阳、栾川、卢氏和南阳站)汛期降水量预报模型,进行了2013年汛期降水量预报试验,同时与相同资料下的灰色预测模型结果进行了比较.结果表明:(1)最小二乘支持向量机回归方法可以较准确地对汛期降水量趋势进行预测,在个别月份体现出较好的预报能力.(2)通过与相同资料条件下的灰色预测模型的预报结果对比可以看出,两种方法都有各自的预报优势,说明最小二乘支持向量机方法可以作为汛期降水量趋势预测的一种新方法.(3)本文选取的预报因子为历年降水量实况,因子之间的独立性相对较差,下一步可以尝试选用与降水相关的气象要素作为预报因子,预报效果可能会更好.(4)对于采用多种方法进行的汛期降水量预测,各种方法的预测结论可能会不一致,下一步尝试选用一种较好的集合预报方法,综合集成预测结果,预测效果应该更佳.

摘要： 研究了一种基于灰色理论的装备有机防护涂层实验室加速模拟试验性能数据的预测方法.采用一阶平均强化缓冲算子(ASBO)对试验20天的性能数据进行处理后,建立GM(1,1)灰色预测模型,预测后续20天试验的性能变化数据,所建预测模型的预测精度可达95％以上.应用该方法可以建立性能数据的预测矩阵,在试验较早期就可对装备金属材料进行综合性能评价,节省实验室加速试验的时间.

摘要： 近些年来,随着我国社会经济以及城市化的高速发展,消防安全依然呈现较为严峻的态势.运用SPSS软件对2000-2013年间的火灾事故进行多元统计分析,探索火灾的发生、发展规律,并针对其特点,建立了灰色预测模型.从总体上看,我国火灾形势呈现出火灾起数平稳发展中略有下降,火灾损失逐年上升,伤亡人数稳步降低的趋势.分析结果与实际状况基本吻合,能够对全国火灾形势进行综合评价及预测,对有效的预防火灾,减少火灾损失,具有十分重要的意义.

摘要： 为了研究轨道交通的发展趋势,本文应用灰色预测法,对2010-2014年成都市的轨道交通客运量进行了分析,通过建立模型并且对模型进行检验,得出此模型可用于预测成都市未来轨道交通的客运量.研究结果表明:通过应用灰色预测法,得知到2015年成都轨道交通的客运量将达到4亿多人,并在随后的5年内呈现出不断增长的趋势;并通过选取轨道交通占城市公共交通客运量的比重、人均GDP,以及城市的人口数这三个指标来构建与轨道交通客运量的灰色关联模型,从而得出轨道交通的客运量与常规公交之间有着紧密的联系,两者之间既存在着合作的关系,又存在有一定的竞争关系.基于上述的分析,轨道交通的发展虽然在一片利好的情形下,但其面临的挑战不容忽视,应逐步实现公共交通一体化发展的趋势,并且寻求盈利模式以期后续的建设与发展.

摘要： 本发明的品质预测模型生成方法为经过一个或多个工序制造的金属材料的品质预测模型生成方法，该品质预测模型生成方法包含：第一收集步骤，其针对预先决定的金属材料的每个规定范围，收集各工序的制造条件；第二收集步骤，其针对每个所述规定范围，评估并收集经过各工序制造的金属材料的品质；保存步骤，其针对每个规定范围，将各工序的制造条件、与在该制造条件下制造的金属材料的品质建立关联地进行保存；以及模型生成步骤，其根据已保存的各工序中的每个规定范围的制造条件，生成对金属材料的每个规定范围的品质进行预测的品质预测模型。

摘要： 生成通过简单的操作进行实质上接近100％的二类别分类且可靠性高的二类别分类预测模型。二类别分类预测模型是通过下述步骤生成的，即：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据计算出的判别分数，决定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，决定错误分类样本区域；e)取出包含在错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对新学习样本集合，重复a)～e)。

摘要： 本发明公开了一种改进的灰色预测模型的变压器油色谱气体预测方法，其步骤主要是：A、数据采集通得到当前采集时刻k的气体含量值gi(k)；B、初步预测用灰色预测模型方法得到气体含量预测值序列；C、计算预测值的一阶误差；D、计算一阶修正误差预测值；E、计算一阶修正预测值得到气体含量数据预测值gi*(k)的一阶修正值；F、计算二阶误差计算二阶误差G、计算二阶修正误差预测值得到二阶修正误差预测值；H、计算修正预测值得出变压器油色谱气体下的修正预测值；该方法预测出的变压器油色谱下一时刻的数据的精度高和准确性强，从而更有效地降低或排除变压器故障的发生，保障供电系统的安全可靠运行。

摘要： 本发明属于地铁工程技术领域，特别涉及一种基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法及装置；所述方法包括获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列；本发明降低了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测值预测误差，优化了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测效果；本发明装置可以实现地铁基坑围护结构中多个监测点的变形预测，更好的分析基坑的变形情况，是解决地铁基坑变形预测的有效设备。

摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA预测模型和灰色预测模型实现容量预测的方法，包括如下步骤：S1：获取历史容量数据时间序列；S2：对容量历史数据进行预处理，得到样本时间序列；S3：计算容量历史数据的离散系数，根据离散系数选择预测模型；S4：通过样本时间序列建立选择的预测模型，并进行检验得到合格的预测模型；S5：获取最近一个周期的实际使用的容量数据进行预处理，得到预测数据时间序列；S6：将预测数据时间序列输入S4中获得预测结果。本发明针对不同性质的样本数据，以ARIMA预测模型和灰色预测模型相结合进行容量预测，更有针对性，适用性强；保证预测结果的准确性，给运维提供准确指导。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色预测模型与BP人工神经网络模型的月用电量预测方法，该方法首先计算每月指数，再利用每月指数修正月用电量数据，而后对修正的数据作对数变换并以此建立灰色预测模型，用该模型进行拟合预测后，得到月用电量的拟合值向量、未来月用电量的预测值向量及残差值向量，将残差值向量做计算处理后输入BP人工神经网络模型进行网络训练并做预测，得残差预测值向量，最后，将该向量计算处理后与未来月用电量的预测值向量进行计算处理后得最终预测值矩阵。相比现有方法，本发明能够显著提高月用电量的预测精度。

摘要： 本发明公开了一种改进的灰色预测模型的变压器油色谱气体预测方法，其步骤主要是：A、数据采集通得到当前采集时刻k的气体含量值g

摘要： 本发明公开一种基于残差修正灰色预测模型的长期电力负荷预测方法，应用于电力系统负荷预测技术领域，针对现有的灰色预测模型存在的随着负荷变化的波动性增强，拟合和预测效果不佳的问题；本发明在获取前n年电力负荷序列的情况下，利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，再通过傅里叶级数残差修正方法去修正原有的预测模型，最终得到修正后的模拟值和预测值；本发明修正后的TDGM(1,1)模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。

摘要： 本发明提供一种基于灰色预测模型的自主式水下机器人推进器弱故障程度预测方法，在灰色背景值构造阶段，通过计算累加生成序列的紧邻积分作为灰色背景值；在白化方程求解阶段，通过原始序列预测值与原始序列实际值之间的差值确定预测残差最小的点，将预测误差最小的点对应的原始序列值作为白化方程解的初始值；在预测序列构造阶段，基于预测序列与原始序列的残差序列进行二次预测，基于二次预测得到的残差序列对原始序列的预测序列进行修正，使得预测结果具有可调整性。本发明解决预测AUV推进器弱故障程度时存在的预测误差较大的问题，对传统灰色方法中的灰色背景值构造方法、白化方程求解方法、预测序列构造方法分别进行改进。

摘要： 本发明属于地铁工程技术领域，特别涉及一种基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法及装置；所述方法包括获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列；本发明降低了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测值预测误差，优化了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测效果；本发明装置可以实现地铁基坑围护结构中多个监测点的变形预测，更好的分析基坑的变形情况，是解决地铁基坑变形预测的有效设备。