基于模糊加权马尔科夫链的焊缝隐性损伤磁记忆特征参数定量预测 被引量：11

1

作者 邢海燕 孙晓军 +3 位作者 王犇 葛桦 党永斌 喻正帅 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期70-77,共8页

针对磁记忆技术在焊缝隐性损伤状态定量评价与预测中的难题,建立基于无偏灰色模糊加权马尔科夫链的焊缝隐性损伤状态磁记忆特征参数定量预测模型。以Q235焊接试件为试验材料,拾取焊缝纵向和横向磁记忆信号分布,与同步X射线检测结果进行... 针对磁记忆技术在焊缝隐性损伤状态定量评价与预测中的难题,建立基于无偏灰色模糊加权马尔科夫链的焊缝隐性损伤状态磁记忆特征参数定量预测模型。以Q235焊接试件为试验材料,拾取焊缝纵向和横向磁记忆信号分布,与同步X射线检测结果进行对比得出:在宏观损伤时满足传统的磁记忆检测判据,即切向分量Hp(x)具有极大值,法向分量Hp(y)过零值;而在隐性损伤时并没有出现传统判据特征,说明Hp(x)与Hp(y)并不能准确地判断隐性损伤状态和程度。为此引入正交矢量合成梯度比Kr,可以较为敏感地反映隐性损伤状态,但敏感性同时带来局部振荡波动性,造成对隐性损伤后续发展状态的磁记忆定量预测困难。因此,在无偏灰色预测理论和马尔科夫链的基础上,结合模糊隶属函数建立模糊加权马尔科夫链磁记忆定量预测模型,验证结果表明:无偏灰色理论结合模糊加权马尔科夫链后的定量预测模型,其最大相对误差从38.492 5%降到5.046 4%,为实际工程中焊缝隐性损伤未来发展状态的定量预测与维修策略选择提供了新的思路。 展开更多

关键词 隐性损伤 磁记忆 无偏灰色 模糊隶属度 马尔科夫链

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PSO-无偏灰色马尔科夫模型在船舶交通流量预测中的应用 被引量：11

2

作者 马全党 江福才 +1 位作者 范庆波 朱蓉蓉 《中国航海》 CSCD 北大核心 2019年第1期97-103,共7页

为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间... 为提高船舶交通流量的预测精度,利用具有全局搜索能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对无偏灰色马尔科夫模型进行优化,构建船舶交通流量预测的PSO-无偏灰色马尔科夫模型。该模型可综合考虑预测中的残差序列、状态区间、状态转移概率,自适应选取最优白化系数,用以准确表征船舶交通流量的发展趋势。以东营港2012—2017年船舶交通流量季度统计数据为例,选取前21个季度数据对模型进行训练,后2个季度数据对预测结果进行分析,与传统的无偏灰色模型和无偏灰色马尔科夫模型相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,其拟合精度和预测精度分别为91.439%和95.959%,验证后该模型具有科学性与有效性。 展开更多

关键词 船舶交通流量 预测 无偏灰色模型 马尔科夫模型 粒子群算法

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基于两次改进灰色加权马尔可夫模型的CPI预测 被引量：8

3

作者 田红霞 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期113-117,共5页

利用灰色加权马尔可夫预测模型对居民消费价格指数（CPI）进行研究，并在此基础上进行两次改进.首先利用无偏灰色加权马尔可夫模型进行改进，消除了原有模型固有的偏差；又利用递进转移概率矩阵进行二次改进，在预测时增加最新的预测数... 利用灰色加权马尔可夫预测模型对居民消费价格指数（CPI）进行研究，并在此基础上进行两次改进.首先利用无偏灰色加权马尔可夫模型进行改进，消除了原有模型固有的偏差；又利用递进转移概率矩阵进行二次改进，在预测时增加最新的预测数据，去掉距离最远的数据，最后结合2013.06~2014.03的 CPI数据对2014年4月及5月份的数据进行预测.结果表明：两次改进的灰色加权马尔可夫模型与一般灰色加权马尔可夫模型相比，平均相对误差约减少30%，效果较好. 展开更多

关键词 灰色加权马尔可夫 无偏灰色加权马尔可夫 递进转移概率矩阵 CPI 预测

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GM(1,1)模型研究的一些进展 被引量：4

4

作者 吉培荣 邹红波 胡翔勇 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第3期230-232,共3页

介绍作者对灰色GM (1,1)模型研究取得的成果 .具体内容为 :证明了GM (1,1)模型为有偏差的指数模型 ,导出了模型的相关公式 ,提出了无偏灰色预测模型 (无偏GM (1,1)模型 ) 。

关键词 灰色预测 GM(1 1)模型 偏差 无偏灰色预测模型

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时间序列—马尔科夫组合模型在建筑物沉降变形监测中的应用 被引量：4

5

作者 闫宏亮 马得花 《青海大学学报》 2020年第5期86-91,共6页

为了研究时间序列—马尔科夫组合模型在建筑物沉降变形监测中的应用,文中对无偏灰色模型、时间序列线性移动平均法及马尔科夫模型进行研究,并对3种方法的预测结果和精度进行对比分析。结果表明:由于随机性波动的影响,传统的无偏灰色模... 为了研究时间序列—马尔科夫组合模型在建筑物沉降变形监测中的应用,文中对无偏灰色模型、时间序列线性移动平均法及马尔科夫模型进行研究,并对3种方法的预测结果和精度进行对比分析。结果表明:由于随机性波动的影响,传统的无偏灰色模型预测不易显示出沉降趋势,且预测周期较短。时间序列线性移动平均法和马尔科夫模型可以处理时间序列的随机波动,能克服无偏灰色模型预测随机波动性大的序列时精度较低的问题。结合二者构建的时间序列—马尔科夫组合模型,预测精度高、中长期预测能力强,更适用于建筑物沉降非线性变化的特点,可以为建筑物沉降的中长期预测提供理论支持。 展开更多

关键词 沉降监测 无偏灰色模型 时间序列线性移动平均法 马尔科夫模型

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基于无偏灰色马尔科夫模型的传染病发病率预测 被引量：4

6

作者 虞峰 《延安大学学报（医学科学版）》 2013年第2期12-14,18,共4页

目的建立无偏灰色马尔科夫预测模型,对传染病发病率时间序列进行预测。方法利用2003～2009中国肺结核发病率数据建立无偏灰色预测模型,马尔科夫模型修正预测结果,用2010年数据来检验模型,再利用模型对2011年中国肺结核发病率进行预测。... 目的建立无偏灰色马尔科夫预测模型,对传染病发病率时间序列进行预测。方法利用2003～2009中国肺结核发病率数据建立无偏灰色预测模型,马尔科夫模型修正预测结果,用2010年数据来检验模型,再利用模型对2011年中国肺结核发病率进行预测。结果中国肺结核发病率的无偏灰色模型为x^(0)(1)=74.64,x^(0)(k)=96.2323e1n 0.9685(k-1)(k=2,3,…,n),运用马尔科夫模型修正后,预测模型相对误差为3.188%。2011年肺核病发病率预测值为77.877/10万。结论无偏灰色马尔科夫模型预测精度高于传统灰色预测模型和单一的无偏灰色模型,是一种传染病发病率短期预测精度较高的预测模型。 展开更多

关键词 预测 无偏灰色模型 马尔科夫模型 传染病发病率

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基于无偏灰色模型的水环境预测研究 被引量：2

7

作者 刘仁兵 袁治平 郭雪松 《科学与管理》 2009年第2X期47-49,共3页

伴随工业化、城市化进程,我国的水环境经历了四个不同的阶段。当前的水环境状况堪忧,需要对水环境进行强烈的关注,并对水环境的将来进行科学的预测,目前对水环境的关注主要集中于污染的治理与未来趋势以及区域河流的水质预测,对全国整... 伴随工业化、城市化进程,我国的水环境经历了四个不同的阶段。当前的水环境状况堪忧,需要对水环境进行强烈的关注,并对水环境的将来进行科学的预测,目前对水环境的关注主要集中于污染的治理与未来趋势以及区域河流的水质预测,对全国整体的水环境现状关注较少,本文根据中国历年环境保护基本概况统计中的指标,选取2000～2006年的中国水环境基本状况为原始数据,采用灰色预测方法对未来的整体水环境状况进行预测,并针对拟合度对传统GM[1,1]模型和无偏GM[1,1]进行比较,最后运用精度更高的无偏GM[1,1]模型预测2007～2012年中国水环境状况。 展开更多

关键词 水环境 无偏灰色模型 预测

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农村电网中长期负荷改进灰色预测研究 被引量：1

8

作者 毛文晋 冉璐 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期416-418,共3页

农网中长期负荷预测在农村电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立,灰色模型是一种较好的预测方法,但传统的灰色预测精度不够好。通过分析一种改进方法,即通过对原始数据进行开次方处理降低预测模型的模型系数,再对... 农网中长期负荷预测在农村电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立,灰色模型是一种较好的预测方法,但传统的灰色预测精度不够好。通过分析一种改进方法,即通过对原始数据进行开次方处理降低预测模型的模型系数,再对数据平滑处理生成新的数据序列进行灰色建模预测,基于重庆地区农村用电量的实际数据分析表明,本改进方法比以往方法较大地提高了预测精度,其中改进无偏灰色模型开二次方预测精度最高,未来数年的农村用电量预测结果可为编写农村发展规划提供重要的参考价值。 展开更多

关键词 中长期负荷预测 改进灰色模型 开次方 无偏灰色模型

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三种灰色预测模型在生产安全事故死亡人数预测中的应用 被引量：1

9

作者 常林 伍蒙 +2 位作者 王妮 肖振航 李维东 《山东化工》 CAS 2021年第18期131-134,共4页

为研究我国安全生产态势的发展情况,以我国2010-2020年生产安全事故死亡人数为数据基础,首先建立了均值GM(1,1)模型、无偏灰色预测模型、改进的GM(1,1)三种模型,然后利用平均相对误差、灰色绝对关联度、均方差比值和小误差概率检验了模... 为研究我国安全生产态势的发展情况,以我国2010-2020年生产安全事故死亡人数为数据基础,首先建立了均值GM(1,1)模型、无偏灰色预测模型、改进的GM(1,1)三种模型,然后利用平均相对误差、灰色绝对关联度、均方差比值和小误差概率检验了模型的精度,三种模型对于每个衡量指标的精度都为一级。最后利用2019-2020年生产安全事故实际死亡人数对三种模型的预测结果进行了验证,结果表明三种模型精度都为一级,对比发现无偏灰色模型的准确度最高,为提高我国生产安全事故死亡人数的预测精度提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 死亡人数 预测模型 均值GM(1 1)模型 无偏灰色模型 改进的GM(1 1)模型

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无偏灰色模型在东营港船舶交通流量预测中的应用

10

作者 江福才 时瑞志 +3 位作者 马全党 范庆波 张帆 邹红兵 《广州航海学院学报》 2018年第4期45-49,共5页

为提高东营港船舶交通流量预测精度,弥补灰色模型预测方法的不足,基于灰色系统理论,构建灰色模型,该模型在对指数序列进行拟合及参数选取时存在误差,为对模型进行优化,构建无偏灰色模型.采用Matlab编写相关程序辅助求解该模型,将所建模... 为提高东营港船舶交通流量预测精度,弥补灰色模型预测方法的不足,基于灰色系统理论,构建灰色模型,该模型在对指数序列进行拟合及参数选取时存在误差,为对模型进行优化,构建无偏灰色模型.采用Matlab编写相关程序辅助求解该模型,将所建模型对东营港船舶交通流量进行预测,并对预测结果与历史数据进行误差比较.结果表明:无偏灰色模型预测精度为97. 91%,拟合效果较好,验证了该模型的科学性与可行性. 展开更多

关键词 灰色模型 无偏灰色模型 东营港 船舶交通流量 预测

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基于灰色神经网络模型的人才需求量预测研究

11

作者 樊丹 史晋娜 张利凤 《中国人事科学》 2023年第10期32-42,共11页

预测人才需求量需要找到合适的预测模型,进行较为精确的人才需求量预测。关于预测模型方面的研究,经典的方法多为单一预测模型。但单一预测模型在预测时,特别是在中长期预测时,可能会与现实情况存在较大偏差,不能满足预测精度的要求。为... 预测人才需求量需要找到合适的预测模型,进行较为精确的人才需求量预测。关于预测模型方面的研究,经典的方法多为单一预测模型。但单一预测模型在预测时,特别是在中长期预测时,可能会与现实情况存在较大偏差,不能满足预测精度的要求。为此,文章对灰色GM(1,1)与BP神经网络模型进行残差修正处理、对数平滑处理,修正与优化了神经网络输入因素,建立了改进的灰色-BP神经网络组合模型。在此基础上,以成都市会展人才需求量及其影响因素数据作为数值测验样本,对比分析了无偏灰色GM(1,1)模型、误差修正后的无偏灰色GM(1,1)模型、优化灰色-BP神经网络模型的预测精度,并应用预测精度高的模型对成都市2019—2025年的会展人才需求量进行了模拟预测。结果表明:(1)修正后的灰色GM(1,1)模型预测精度均有所改进;(2)组合预测模型比单一预测模型有一定的优势;(3)模型的预测精度明显提高,人才需求的预测结果也更加可靠。此结果将为组合预测模型的优越性提供支持。 展开更多

关键词 BP神经网络 误差修正 无偏灰色GM(1 1) 人才需求量

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基于布谷鸟搜索优化马尔可夫的文件热度预测

12

作者 王彪 王克俭 +2 位作者 何振学 高万豪 魏雪川 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第11期3121-3127,共7页

针对现有分布式文件系统中静态副本管理机制的不足,提出一种基于布谷鸟搜索优化马尔可夫模型的算法进行文件热度预测。根据文件最近的访问特征采用无偏灰色模型预测下一时刻文件访问热度,利用布谷鸟搜索优化马尔可夫模型,对预测结果进... 针对现有分布式文件系统中静态副本管理机制的不足,提出一种基于布谷鸟搜索优化马尔可夫模型的算法进行文件热度预测。根据文件最近的访问特征采用无偏灰色模型预测下一时刻文件访问热度,利用布谷鸟搜索优化马尔可夫模型,对预测结果进行误差修正,根据新陈代谢思想对预测序列进行等维处理,通过最新数据趋势得到预测结果。实验结果表明,MAPE值达到3.08%,与其它模型相比,MAPE值平均降低了2.26%。该方法对文件热度预测达到了较好结果,为文件副本的动态管理提供依据。 展开更多

关键词 热度预测 无偏灰色预测 马尔可夫模型 新陈代谢 布谷鸟搜索

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基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究 被引量：5

13

作者 柴乃杰 周文梁 《铁道标准设计》 北大核心 2023年第2期10-15,共6页

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足,提出一种无偏灰色组合动态预测模型,应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想,对传统的灰色Verhulst模型作出改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的倒数序列... 针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足,提出一种无偏灰色组合动态预测模型,应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想,对传统的灰色Verhulst模型作出改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型,以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差;为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度,引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正,同时兼顾数据序列具有一定的时效性,构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据,验证模型的可靠性与准确性,并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比,结果表明,本文模型在预测精度方面更凸显优势,能有效提高预测结果的准确性。 展开更多

关键词 铁路 客运量预测 无偏灰色Verhulst模型 Markov链法 组合动态模型

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