高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型

在分析我国高速公路交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论,建立了高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型.通过对2000～2007年我国高速公路交通事故死亡人数进行实例分析,发现灰色Verhulst模型的预测精度高于GM(1,1)模型.结果表明,灰色Verhulst模型的预测结果较好的反映了高速公路交通事故的发展趋势,该模型用于高速公路交通事故预测是可行的.     

基于新陈代谢和Verhulst灰色模型的山西省人口老龄化趋势预测北大核心

通过选取2005-2013年山西省常住人口及65岁以上人口数据,利用新陈代谢灰色模型对山西省未来老龄人口进行短期预测.并用灰色Verhulst模型对老龄人口进行了长期预测.新陈代谢灰色模型预测到2016年山西省常住人口为3799.10万,65岁及以上人口为323.98万,老龄化比重约为8.53%,灰色Verhulst模型预测到2020年65岁及以上人口为407.87万.模型检验结果表明:预测精度均为Ⅰ级,预测相对误差均较小,预测精度较高.     

基于新陈代谢和Verhulst灰色模型的山西省人口老龄化趋势预测

通过选取2005-2013年山西省常住人口及65岁以上人口数据,利用新陈代谢灰色模型对山西省未来老龄人口进行短期预测.并用灰色Verhulst模型对老龄人口进行了长期预测.新陈代谢灰色模型预测到2016年山西省常住人口为3799.10万,65岁及以上人口为323.98万,老龄化比重约为8.53%,灰色Verhulst模型预测到2020年65岁及以上人口为407.87万.模型检验结果表明:预测精度均为Ⅰ级,预测相对误差均较小,预测精度较高.     

灰色Verhulst模型的改进及其应用

针对灰色Verhulst模型的不足,讨论了灰色Verhulst模型的参数优化问题.首先,利用最小二乘原理给出了一种初值优化的改进模型.其次,在平均相对误差最小准则下,将Verhulst模型的参数优化转化为线性规划问题,然后利用粒子群优化算法估计Verhulst模型中的参数,得到另外一种改进模型.最后,给出了一个仿真实例,结果表明灰色Verhulst模型的改进方法是可行的和有效的,而且具有较高的拟合和预测精度.     

基于初值修正的组合灰色Verhulst模型

对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了组合灰色Verhulst模型,在平均相对误差最小的原则下,利用蚁群算法确定组合权系数.最后通过两个应用实例进行了计算和分析,结果表明,通过初值修正和组合模型能够提高灰色Verhulst模型的拟合精度,便于通过程序实现.     

白化方程优化的一类灰色Verhulst模型

通过对灰色Verhulst模型中白化方程的优化,以及利用新信息原理,得到一种改进的灰色Verhulst模型.最后,实例结果表明,该改进模型可以有效提高预测精度,从而拓宽了预测模型的使用范围.     

灰色Verhulst模型优化的新方法

通过分析传统灰色Verhulst模型利用倒数变换求解白化方程发现了灰色微分方程与白化方程不匹配而导致误差的根源,提出了直接对原始序列的一次累加序列作倒数变换后建立与倒数替换后的白化方程相匹配的灰色微分方程来估计参数a和b,并在此基础上将优化灰导数以改造灰色方程与利用平均相对误差最小为指标确定响应系数的方法相结合对模型进行了优化.结果表明,该优化模型对其本身的时间响应函数所表达的曲线进行模拟和预测具有重合性.通过实例分析说明了优化模型使得传统模型的模拟预测精度得到明显的提高.     

基于改进灰色verhulst模型的稠油产量预测

稠油油田开发是一个复杂的过程,在地下信息较少的情况下可以将其视为灰色系统.以辽河油田某稠油研究区为例,基于Verhulst模型建模理论对该区2005-2011年的年产油量建模发现后期预测误差呈增大趋势.在Verhulst模型的基础上结合G(1,1)灰色建模理论建立了残差修正年产油量Verhulst模型,模型精度由原来的96.0994%提高到97.6763%.2012-2014年的年产油量预测结果显示残差修正模型的预测精度达到了99.2281%,且关联度检验结果显著提高.将模型预测结果与数值模拟预测结果进行了对比,结果表明残差修正的Verhulst模型是一种快速、简洁、精准的预测方法,在一定的条件下使用残差修正Verhulst模型,不仅可以预测稠油油田近期的年产油量,还可对研究区后期开发方案调整等问题提供决策依据.     

基于区间灰数的离散Verhulst直接模型

灰色预测模型既有的研究成果,主要是围绕"实数"为建模对象的经典灰色预测模型,而对于以区间灰数为预测对象的探讨相对比较缺乏.针对传统Verhulst模型建模对象仅局限于实数序列这一缺陷,对Verhulst模型进行了拓展.对此,文章分析了传统Verhulst模型不足,提出了离散Verhulst直接模型;然后,构建了基于核和信息域的离散Verhulst直接模型,使区间灰数信息无偏的转换成实数信息,同时有效避免了原有的根据"灰度不减公理"按照取大准则确定预测值得灰度或信息域的计算性误差.最后,通过实例分析表明提出的新模型的有效性和实用性.     

化肥需要量灰色预测模型参数的四阶求法

针对文[1]化肥需要量灰色预测模型误差较大且预测结果与定性分析矛盾的问题，本文提出和应用了确定Verhulst模型参数的四阶方法．并重新合理配置建模数据而得一预测模型．计算表明新模型与实际值的拟合精度提高近十倍，而且预测结果与定性分析完全一致．     

农业生产中化肥需要量的灰色预测

在分析了ＧＭ（１，１）模型局限性的基础上，推荐使用灰色Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型．在本文中，灰色Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型比ＧＭ（１，１）模型预测精度高，能广泛应用到实际问题中。     

初值修正灰色Verhulst模型的参数估计

研究了初值修正项为αz(1)(1)(其中α为修正参数)的灰色Verhuslt模型的修正参数估计方法.针对相关文献中,修正参数α求解无现成公式情况,通过最小化原始序列的一次累加序列与模拟序列之差,建立并求解一个非约束优化模型,获得了初值修正参数α的一个简单有效的计算公式,完善了相关文献中建立的初值修正灰色Verhuslt模型.最后,通过计算实例验证了修正参数公式可以有效提高初值修正灰色Verhuslt模型的精度.     

A new-structure grey Verhulst model: Development and performance comparison

The structure defect of the traditional grey Verhulst model is a key factor leading to its unstable performance. A new-structure grey Verhulst model (N_Verhulst) was proposed by introducing a new non-homogeneous exponential function. The N_Verhulst model has a better structure and stronger modeling ability; Meanwhile, it overcomes the shortcomings of the traditional Verhulst model including parameter dislocation and unreasonable selection of initial values. Four typical cases were used to test the performance of N_Verhulst, and the simulation/prediction results of the new model were compared with the traditional Verhulst model and the Pearl model. Results showed that the N_Verhulst model had evidently superior performance to the traditional grey Verhulst model, which confirms that the structure development of the new model is reasonable and effective.     

渗流问题灰色数值模型的解法研究

灰色数值模型的求解是研究灰色数值模型的一个重要问题 .本文根据灰集合、灰数及其灰色运算规则 ,在渗流系统的基本灰色数值模型的基础上 ,分析了求解这类模型的一整套灰色数值算法 ,并对灰色数值算法、普通算法和经典数值方法的计算结果进行了全面比较 ,论证了灰色数值算法对灰信息传递的正确性和对渗流系统描述的合理性 .     

组合GM(1,1)幂模型及其应用

GM(1,1)幂模型是灰色Verhulst模型的推广.由于初始条件选取影响GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量的函数,利用蚁群算法进行参数辨识,从而建立多个单项GM(1,1)幂模型.利用这些单项模型建立了线性组合GM(1,1)幂模型,组合权系数利用最大相对误差最小化原则采用粒子群算法确定.实例表明,组合GM(1,1)幂模型的建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明方法是有效的和可行的,具有重要的理论意义.     

基于标准区间灰数的发展带离散DDGM预测模型

由于区间灰数运算体系尚不完善,灰数间的代数运算将导致结果灰度增加,难以有效构建基于"区间灰数"的灰色发展带预测模型.对此,通过将区间灰数进行标准化处理,分解成基于实数形式的"白部"和"灰部"两个部分;然后分别对"白部"和"灰部"建立发展带预测模型,再推导并还原得到区间灰数的发展带预测模型;最后,将模型用于摆动幅度大且整体趋势增长的区间灰数在未来时刻的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性.     

新陈代谢离散灰色预测MDGM(1,1)模型及其应用

在离散灰色预测DGM(1,1)模型的基础上,提出了新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型,即:对原始数据序列采用新陈代谢的方式逐次建立相应的DGM(1,1)模型,并把该模型用于江西省旅游收入的中长期预测,最后进行了精度检验.结果表明:新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型预测精度较高,可作为中长期预测的工具.     

改进不等时距灰色GM(1,1)模型及其应用

针对传统不等时距灰色模型(UGM(1,1))的缺陷,分别从背景值优化和模型优化,结合新陈代谢思想,提出了2种改进不等时距灰色模型:新陈代谢不等时距加权灰色模型(MUGM(1,1,w))和改进新陈代谢不等时距灰色模型(AMUGM(1,1)).经算例仿真检验,结果表明:2种改进模型在预测精度和实用性上都优于传统UGM(1,1)模型,其中AMUGM(1,1)模型更是克服了灰色模型不含线性因素的局限,拓宽了灰色模型的适用范围,具有很好的应用价值.