煤炭海运总量的灰色预测

基于灰色数学理论,通过常规全数据GM(1,1)模型及等维新陈代谢GM(1,1)模型分别对煤炭海运总量进行建模并预测,并与传统的最小二乘曲线拟合所得结果进行比较,结果表明,运用灰色理论所建立的等维GM(1,1)进行预测是可行的,而且精度较传统方法高。     

灰色马尔柯夫模型在交通量预测中的应用

交通量预测是道路交通规划与路面设计的基础,由于影响交通量生成和增长的因素具有层次复杂性、关系模糊性、动态变化随机性和指标数据不确定性等,从而导致交通量的预测结果与路面实际运营数量之间有较大差异.本文利用改进的灰色GM(1,1)预测模型和马尔柯夫随机过程理论,建立了交通量的灰色马尔柯夫预测模型.实例计算分析表明,该模型具有较强的适用性,预测得到的交通量数据具有较高的精度和可靠度.     

灰色理论在中长期负荷预测中的应用

负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容,属于战略预测,是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提。通过对灰色理论预测方法建模机理及其改进方法的研究,提出了改进模型。利用实例将改进模型与普通GM(l,l)模型进行比较,证明改进模型具有比普通GM(l,l)模型误差小、精度高的优点。     

基于灰色重力模型的终端区空域流量分布预测

针对终端区空域航路飞机流量分布,给出灰色-重力模型组合预测方法.利用灰色GM(1,1)建模预测终端区内机场及管制移交点航班架次,在此基础上,采用双约束重力模型将航班架次分配至各条进、离场航路,得到空域飞机流量分布.以上海终端区空域为例,对该方法进行了实证分析研究.     

基于灰色预测模型的公路运输量预测

为了准确预测公路运输量,提高公路运输行业的管理水平,在运输业近年运量统计数据的基础上,利用灰色预测理论的GM(1,1)模型,给出了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以浙江省公路运输量预测为例进行了实际应用,对预测结果进行误差检验,表明预测结果具有较高的精度.     

中长期电力负荷预测的几种灰色预测模型的比较及应用

对传统GM（1,1）模型,基于积分优化法的GM（1,1）模型,具有白指数律重合性的GM（1,1）模型,基于响应不变法的GM（1,1）模型,基于严格微分拟合法的GM（1,1）模型进行了详细分析比较．针对电力系统中长期负荷增长的特点,分析比较了以上5种模型的特点及其适用范围,为电力系统工作人员在年用电量预测中选择合适的灰色预测模型提供参考依据．     

多变量灰色模型在预测中的应用

单变量的GM(1,1)模型用于单一时间序列的建模与预测,而MGM(1,n)模型是对GM(1,1)模型在多元变量情况下的自然推广,通过对MGM(1,n)模型建立过程以及应用方法的示例,来说明该模型的现实应用价值.     

GM(1,1)模型灰色预测法预测城市人口规模

以1992-2001年呼和浩特市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)人口预测模型,统计检验和误差分析表明,模型精度较高．用该模型预测了呼和浩特市2005-2009年城市人口规模,并对预测结果进行了分析．     

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.     

灰色预测GM（1,1）模型预测城市区域环境噪声

根据2007—2013年甘肃省城市区域环境噪声污染现状监测数据,建立灰色预测城市区域噪声GM（1,1）模型,所建模型平均相对误差0.4837%,灰色关联度0.9290,精度较高,模型可用。预测结果表明,2014—2018年甘肃省主要城市区域环境噪声呈逐年下降趋势。     

灰色理论在灾变预测中的应用

将基于灰色系统理论的GM（1，1）模型推广至灾变预测，并以一实例介绍涝灾预测基本步骤     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用，该模型是一种有偏差的指数模型，在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

偏最小二乘与灰色模型组合预测城市生活需水量

为了克服普通多元回归方法用于中长期预测时自变量多重共线性对拟合模型的干扰,引入了更易于辩识系统信息与噪声的单因变量偏最小二乘回归(PLS1),同时将两次拟合等维灰数递补(DEMGM(1,1))模型用于自变量的中长期预测,建立了一套PLS1与DEMGM(1,1)组合预测方法.采用1986年—2000年某市生活用水量历史数据对该方法进行验证,预测结果表明,平均相对误差仅为1.03%.将该方法引入城市生活需水量研究,预测2005年和2010年某市生活需水量将分别达到0.92×109m3与1.1×109m3,为该市给水工程规划与决策提供了参考依据。     

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.     

径流中长期预报的灰色预测方法

基于时间序列的扩维原理和灰色系统理论的关联分析，提出一种较适合于水文实测资料缺乏情况下的中长期预报方法，利用玛纳斯河水文的实测资料序列对该方法进行验证。     

组合灰色预测模型在电力负荷预测中的应用

基于灰色预测理论,研究了基本灰色预测模型及其几种传统改进模型的原理和它们在电力负荷预测中存在的局限性,提出了电力系统中长期负荷预测的实用新方法--组合灰色预测模型.以实际算例为基础,应用基本灰色预测模型和传统改进模型以及组合灰色预测模型分别对电力负荷进行了预测,并进行了分析比较.结果表明,用灰色理论预测电力负荷,理论可靠、方法简单.对于中长期电力负荷预测这样复杂的问题,组合灰色预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点,该方法可作为中长期电力负荷预测的工具之一.     

泰安市GDP预测的灰色模型

运用灰色理论研究了泰安市国内生产总值(GDP)1990～2003年的变化规律,建立了泰安市国内生产总值预测的灰色模型,对2004～2009年泰安市国内生产总值作了预测,得出了2007年泰安市国内生产总值将超过1000亿的结论。利用灰色关联度分析,分析了泰安市第一、二、三产业对国内生产总值的影响程度。     

延安大学水体的细菌学检测

用平板培养法和多管发酵法对延安大学内的自来水和几种纯净水的细菌学进行了检测。结果表明：自来水和纯净水合格。其中自来水平均细菌总数为21．5CFU／mL,大肠菌群数0MPN／100mL;雅苑校区开水房开水平均细菌总数为0CFU／mL,校本部开水房11CFU／mL,平均大肠茵群数均为0MPN／mL;纯净水中,碧源牌平均细菌总数为10CFU／mL,大肠茵群0MPN／100mL,绿缘牌平均细菌总数为13CFU／mL,大肠茵群0MPN／100mL。