可调式灰色GM(1,1)模型

灰色模型是灰色系统理论的重要内容,灰色预测、灰色决策、灰色评估等许多理论都是通过建立灰色模型来处理的,由于离散函数的导数不存在,因此,如何处理导数信号,是建立灰色模型的关键。本文根据灰色ＧＭ（１,１）模型的建模机理,指出现行建立模型方法的不确定切之处,给出处理导数信号即背景值的方法,由此导出可调节灰色ＧＭ（１,１）模型。     

灰色 GM(1,1)模型在可靠性工程中的应用研究

长期以来,产品可靠性寿命指标都是用实际样品作破坏性试验来获得的．因此,可靠性试验是一项费时且费用又高的工作．本文探讨了用灰色系统ＧＭ（１,１）模型对可靠性寿命试验数据进行拟合和预测,以达到减少受试样本,节省大量时间和费用的目的．实例结果表明,该方法简单、实用,模型精度高,适用于在可靠性工程领域中应用．     

GM(1,1)模型在大气质量预测中的应用

为了研究阜新市大气污染物的变化规律,应用GM(1,1)模型及阜新市1996-2000年总悬浮颗粒物(TSP)的监测数据,对阜新市的大气污染物的变化情况进行预测,并对预测结果进行检验.结果表明:GM(1,1)模型建模简单,精度高,对于大气环境质量的预测效果比较好.研究结论可为控制该地区的大气环境质量提供依据.     

灰色GM(1,1)模型的改进及其在气象上的应用

讨论了灰色系统GM(1，1)模型的不足，从数学上导出了一种新的建模计算方案，并把它应用在气象领域干旱灾害预报中，取得了良好的效果．     

灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用

本文通过实例介绍了灰色残差GM(1，1)模型在道路交通量预测中的应用，预测结果表明，该方法是正确的，算法是有效的。     

GM(1,1)模型在市场需求预测中的应用

主要针对系统中行为信息不完全,企业中的人事管理运行机制不明确等问题,运用灰色系统一维情况来建立控制模型。该模型具有需要的原始数据较少、精度高等特点,而且操作简单易行。市场需求量是一个明显的灰色系统,用该方法进行预测,能比较精确地描述客观事物的发展变化,并可预测其变化规律,以便供决策部门参考。结果表明该模型预测值与实际值的拟合程度较好,达到了较高的精度。     

灰色模型GM(1,1)的C语言程序实现

灰色系统理论从提出到至今,经历了三十年的发展与完善,已在社会、经济、科技、农业、工业、地质、决策、预测等不同领域得到了广泛应用。以往的应用经验证明了灰色系统理论具有很强的适用性,就灰色模型GM(1,1)而言,由于计算复杂,单凭人工计算,计算量大,计算成本高,计算精度也难以保证。采用C语言编写程序进行预测计算,将从根本上解决这一问题,并使灰色模型GM(1,1)在建筑物沉降研究等方面得到更有效的应用。     

灰色GM(1,1)模型在山区耕地预测中的应用研究

以云南楚雄1999-2005年耕地面积数据为试验资料,运用灰色GM(1,1)模型分析探讨耕地面积的变化状况.初步结果表明:楚雄耕地面积的动态变化结果符合客观实际的变化规律,未来几年,楚雄拼地面积仍呈递减的趋势.     

灰色GM(1,1)模型在井壁破裂中的应用研究

利用灰色GM(1,1)模型 ,把井壁破裂治理中及治理后所获得的数据视为灰色量 ,并用数列方法进行数据生成、数据拟合和数据预报 ,进而指导井壁治理工作的进展和长期维护 .算例结果表明 ,该模型具有较高的拟合和预测精度 ,可以作为井壁破裂综合治理的一种实用的辅助方法     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

灰色新息GM（1，1）模型的递推算法

在研究新息ＧＭ（１，ｌ）模型传统算法的基础上，提出了灰色新息ＧＭ（１，１）模型的一种新算法─—递推算法。     

改进的GM（1，1）模型在人口总量预测中的应用

应用一种新的动态GM（1,1）增量模型对中国未来人口总量进行了动态预测．实例表明,该模型具有较高的预测精度,结果符合实际．     

工业固体废弃物产生量的灰色GM(1,1)预测

以宁国市近几年来工业固体废弃物的产生量为基础,应用灰色系统中的GM(1,1)模型理论,建立了工业固废产生量的GM(1,1)预测模型,预测了宁国市未来几年工业固废产生量的变化趋势,从而为环境管理提供了科学的依据。     

灰色预测模型GM(1,1)的三种性质——灰色预测控制的优化结构与优化信息量问题

本文的研究表明,GM(1,1)具有微分方程性质,但不是一般的微分方程,而是具有适应性的微分方程群;它具有差分性质,但不是一般的差分方程,而是具有一步差分多步微分的变结构差分方程群;它具有指数律性质,但不是一般的指数律,而是可能出现奇异点或奇异现象的灰指数律。文中论证了GM(1,1)实质上是一个微分、差分、指数兼容的模型群;获得了GM(1,1)的一些重要性质。     

灰色GM（1，1）模型在火灾事故预测中的应用

针对全国火灾事故的统计数据,利用灰色系统理论在不确定因素预测领域的优势,建立了一个火灾事故预测的GM(1,1)模型.论述了模型的建立和求解过程,用实例阐述了灰色预测模型的应用和局限性.结果表明,模型比较合理地反应灾害事物的发展趋势,为分析火灾事故规律和有效预测提供了科学的方法.     

灰色GM（1，1）模型参数的优化方法

灰色GM(1，1)模型的建模机理上，给出了模型参数的优化方法。提高了模型的预测精度。为实际应用提供了新的方法。     

初值修正灰色GM（1，1）模型的等价性

研究了初值修正灰色GM（1,1）模型的等价性问题．通过选取两个不同初始条件X3（1）＋β、β2X（1）,分别得到两个初值修正GM（1,1）模型,并证明了它们的等价性;然后,推广初值修正GM（1,1）模型等价性,得到了结论更为一般的、初值条件为X1（f）＋β1和β2X（1）（i）的、两类GM（1,1）模型的等价性．这些结论不仅揭示了不同初值条件的GM（1,1）模型的本质联系,而且为进一步应用GM（1,1）模型提供了更大的选择空间．     

基于GM（1,1）模型的变形预测研究

变形监测是大型建筑物、构筑物安全运营的保障性工作,而要避免灾害的发生,则需要进行相应的预测预警。从变形监测理论出发,探讨了当前变形预测的模型,开发了基于MATLAB的GM（1,1）模型计算程序,结合某沉降变形监测数据进行了预测分析,给出了预测精度评价和对比图,对GM（1,1）模型在变形预测中的应用是一次很好的实践。     

灰色GM(1,1)模型在青海省卫生人员预测中的应用

卫生人员预测在卫生事业管理中占有重要地位,是卫生人力资源配置的重要依据.应用灰色预测GM(1,1)模型,以2007~2013年青海省卫生人员为历史数据,求解模型得到2007~2013年青海省卫生人员预测值,将实际值与预测值进行对比分析,检验结果表明模型预测结果较好,精度较高,误差率小.用该模型得到2014~2018年青海省卫生人员预测值,为青海省卫生人力资源规划提供依据.