地下水位动态的灰色一随机耦合模型

对地下水位动态变化中的趋势性变化应用灰色系统的ＧＭ（１,１）模型来模拟,而对地下水位动态变化中的周期性和随机性变化采用混合性线回归模型来模拟,两者耦合组成所谓的增广混合线性回归模型,具有较高的精度。     

基于灰色马尔科夫模型的工程成本预测

针对随机波动较大的工程成本预测问题,通过研究过去几年中国一建筑公司承建同类工程的相关数据,建立了灰色GM（1,1）模型,并采用马尔科夫模型分析优化数据.实例分析结果表明,灰色马尔科夫模型用于工程成本的预测结果与实际情况较为一致,说明本研究建立的预测模型合理可靠,具有一定的实用性.     

灰色GM（1,1）模型在厦门市人口预测中的应用

采用较传统模型更简便、可行、精确度高,无需典型概率分布,可减少时间序列随机性的灰色GM（1,1）模型,对厦门市2000—2010年的人口进行预测,与现实数据相比,相对误差为0.78%,预测精确度较高.因此模型对未来10年厦门市人口发展的规模、水平和趋势进行预测,以促进厦门市的总体规划和持续发展.     

基于灰色系统理论对成都市房价预测分析

通过对灰色系统理论的研究,采用GM（1,1）模型对成都市商品房价格进行了预测,根据预测结果进行残差分析,说明了该方法的合理性．运用灰色关联分析法对成都市商品房价格进行讨论,将影响因素按程度的大小进行排序．其中,人均可支配收入对成都市商品房价格的影响最大,而银行贷款利率对成都市商品房价格影响最小．     

基于GM（1,1）的黄河（兰州段）水质灰色预测实证分析

基于灰色预测建模研究,对黄河（兰州段）2008年第15周至第24周的水质进行监测,针对主要指标DO、CODMn、NH3-N构建GM（1,1）预测模型并进行误差分析后,认为模型可以满足水质预测需要。运用该预测模型对2008年第25周黄河（兰州段）水质各指标进行预测并与实测值比较分析,结果表明：模型能够较好的预测时序变化的总体趋势,可作为水质预测定量分析工具。     

改进背景值的GM（1,1）优化模型

灰色GM（1,1）模型建模时,背景值和初值的选取对建模的精度有着十分重要的影响。本文在进一步分析GM（1,1）建模机理的基础上,利用指数拟合及高斯求积公式提出了一种新的求取背景值的方法。经检验该方法对高指数增长和低指数增长都有较好的拟合精度和预测准确度。     

基于GM（1,1）灰色模型的湖南省人口规模预测研究

人口增长、资源耗竭、环境污染问题是当今社会面临的重大问题,而人口问题是实现人口、资源、环境可持续发展的前提.人口规模是否合理,对一个地区未来的资源、环境、经济与社会可持续发展影响深远.针对人口预测中信息不充分的特点,运用GM（1,1）灰色增长模型对湖南省2009年～2020年的人口规模做出了科学预测,在分析湖南省人口发展所面临问题的基础上,尝试性地提出了对策,为湖南省在新的历史机遇期科学地制定相关社会经济发展战略与规划、实现人口与资源环境的可持续发展提供参考.     

城市化水平的灰色遗传算法预测

在以人口为指标的城市化水平预测时,采用了灰色理论与遗传算法相结合的方法,由灰色遗传算法求得了发展系数a=-0.0396,绝对值小于1,可以用于中长期预测,其拟合结果残差平方和为0.924 1优于最小二乘法的1.506,对2006年的中国城市化水平进行预测其精度为95.67%大于最小二乘法的95.24%.两种方法的预测精度都大于95%,预测精度均很高.     

动态自适应粒子群优化灰色模型的碳排放预测

碳排放量预测对于发展低碳经济十分重要,利用GM（1,1）灰色模型对碳排放预测存在一些不足．本文引入动态自适应粒子群算法对其进行改进,并结合新模型（DAPSOGM）来预测碳排放,以浙江丽水市近5年的碳排放量,编辑matlab程序实证分析,结果证实新模型具有较高的预测精度和推广价值．     

基于振荡序列的GM(1,1)幂模型建模研究

对于数据变化并不是呈单调趋势,变化无规律的振荡序列,建模难度较大,预测效果不太理想.若采用时间跨度较大的数据进行建模,数据变化较大,其预测精度不高.采用时间间隔较小的数据建模,则数据的统计特征不能充分反映.为尽量保证建模预测的可靠性,利用灰色系统建模理论建立GM(1,1)幂模型,该模型体现了灰色系统的能量特征,充分利用数据特征,采用信息覆盖思想设定幂指数的白化公式,并给出GM(1,1)幂模型参数求解方法,较好地解决了模型参数计算的问题,拓展了GM(1,1)模型的使用范围.实证表明,GM(1,1)幂模型与GM(1,1)模型相比有效提高了模型的预测精度.     

基于MATLAB的GM(1,1)建模数据选择及其应用

通过对GM(1,1)建模数据的筛选,并用MATLAB进行计算分析,表明通过数据筛选,可以进一步提高GM(1,1)模型的预测准确度.     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

一次函数变换GM(1,1)模型分析及直接离散GM(1,1)模型的建立

分析了基于一次函数变换的GM(1,1)模型提高预测精度的实质,即模拟序列从原有的纯指数序列变成了非齐次指数序列,并指出提高光滑度并不是提高预测精度的决定性条件,建立了模拟序列为非齐次指数序列的直接离散GM(1,1)模型.该模型不对原始数据做任何改变,实例应用结果表明其预测精度同一次函数变换的GM(1,1)模型相当,指出了改变模拟序列特征使其更接近于原始数据的发展,对于提高预测精度更具意义.     

基于响应不变法的GM(1,1)模型

GM(1,1)模型的建模过程是由白化微分方程离散化得到差分方程,再由该差分方程估计模型参数.由于离散化引入了误差导致白化微分方程和差分方程的响应发生了变化.基于响应不变法,提出了一种新的GM(1,1)模型.该模型具有白指数重合律,它突破了|a|较大时GM(1,1)模型不能应用的禁区,拓广了GM(1,1)模型的应用范围.     

非等间距GM（1，1）模型背景值的改进及其应用

根据模型的指数特性以及积分特点,以数据曲线在每个区间[k_(i-1),k_i]与坐标轴所围成的梯形面积作为模型背景值z~(1)(k_i)与z~(1)(k_(i-1))的差值,并对其进行修正,从而达到对传统非等间距GM(1,1)模型进行优化的目的.最后采用实例进行验证,并将结果同其他文献的拟合精度进行对比,从而验证算法的有效性与可行性.     

基于GM(1,1)模型的矿井涌水量预测

根据灰色系统理论,利用苏二煤矿2001-2008年的矿井涌水量资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对该矿的涌水量进行动态预测,为矿井防治水提供依据。     

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。     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

灰色GM（1,1）模型的改进

在分析灰色GM(1,1)模型缺陷的基础上,导出了背景值构造法中权值p的精确表达式.由于GM(1,1)模型拟合式默认经过了初始点,与实际情况并不一定相符,因此在初始值中加入了扰动因子m,并以遗传算法求取了m值的大小.实例证明了模型的改进可以提高预测精度.