灰色预测的GM(1.1)模型 被引量：15

1

作者 张雅波 《吉林建筑工程学院学报》 CAS 1999年第4期56-60,共5页

本文对灰色预测中的最常用最有效的GM（1．1）模型进行全面阐述，并给出了改进的GM（1．1）模型，使之拓宽应用范围，并在实际预测中取得较好效果。

关键词 灰色预测 gm(1.1)模型 曲线拟合

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基于TOPSIS模型的海南岛土地综合承载力时空变化及障碍度诊断 被引量：16

2

作者 杨秀敏 耿静 +2 位作者 徐游 庄海燕 陈文述 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第22期9324-9334,共11页

土地是人类一切活动的根本,是区域经济与社会发展的重要保障。为探讨海南岛土地综合承载能力,依据2009-2019年统计数据,采用TOPSIS和GM(1.1)模型从时序角度评价并预测了2020-2030年海南岛土地综合承载力,并借助ArcGIS软件和障碍度模型... 土地是人类一切活动的根本,是区域经济与社会发展的重要保障。为探讨海南岛土地综合承载能力,依据2009-2019年统计数据,采用TOPSIS和GM(1.1)模型从时序角度评价并预测了2020-2030年海南岛土地综合承载力,并借助ArcGIS软件和障碍度模型对各市县2015年、2019的土地综合承载力进行动态分析及障碍度诊断。结果显示,海南岛土地综合承载力主要受经济与社会子系统的影响,2009-2019年土地综合承载力水平虽有波动但整体呈缓慢升高趋势,其中水土资源与生态环境子系统贴近度值表现为下降趋势,而经济与社会子系统贴近度值明显升高。预测结果表明2020-2030年土地综合承载力呈持续上升趋势。土地综合承载力空间动态变化差异显著,总体表现为沿海市县综合承载力水平高于内陆市县,2015年与2019年处于较高水平的是海口和三亚,处于中等水平的2015年为8个市县,2019年达到11个市县,处于较低水平的2015年为8个市县,2019年只有5个市县,并且各市县子系统承载力差异显著。障碍度分析表明,2015年和2019年子系统障碍度最高的是经济子系统,2015年障碍因子主要有经济密度(X_(9))、地均固定资产投资(X_(12))、耕地有效灌溉率(X_(6))及人均GDP(X_(8));2019年障碍因子主要有经济密度(X_(9))、地均固定资产投资(X_(12))、人均GDP(X_(8))及复种指数(X_(14))。经济发展水平是制约各市县土地综合承载力的主要障碍因素。研究将为海南岛自由贸易港建设中生态环境与社会经济可持续发展提供科学依据。 展开更多

关键词 海南岛 土地综合承载力 TOPSIS模型 gm(1.1)模型 障碍度

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基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法及应用 被引量：13

3

作者 张世强 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第13期97-104,共8页

目的:寻找新的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立拟合精度与预测精度较高的GM(1.1)模型.方法:在邓聚龙教授建模方法的基础上,用基于信息再利用的方法,建立新的灰色系统GM(1.1)模型.结果:用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法... 目的:寻找新的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立拟合精度与预测精度较高的GM(1.1)模型.方法:在邓聚龙教授建模方法的基础上,用基于信息再利用的方法,建立新的灰色系统GM(1.1)模型.结果:用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法建立的GM(1.1)模型,其拟合精度与预测精度不但优于传统方法建立的GM(1.1)模型,而且优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型.结论:基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法不但建模过程简单适用,而且其建立的GM(1.1)模型拟合精度与预测精度优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型,因而具有广泛的应用价值. 展开更多

关键词 灰色系统 数学模型 灰色模型 gm(1.1)模型

原文传递

基于灰色系统的滑坡预测 被引量：10

4

作者 孙其国 《金属矿山》 CAS 北大核心 2002年第6期15-16,共2页

通过对灰色系统GM (1 ,1 )模型的介绍 ,根据某水电站库区滑坡实际情况 ,对部分监测点空间位移进行了建模和预测 ,具有较高的精度 。

关键词 灰色系统 gm(1 1)模型 预测 空间位移 滑坡

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黑河中游近49年降水序列变化规律及干旱预测——以张掖市为例 被引量：12

5

作者 张遇春 张勃 《干旱区资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2008年第1期84-88,共5页

黑河位于西北内陆地区,所处地带属于典型的温带大陆性干旱气候。干旱是对该地区农业发展危害最大的主要灾害。因此,对该地区降水序列的研究以及对干旱的预测尤显重要。本文以张掖市为例,采用高台、民乐、山丹、肃南、临泽和甘州6个观测... 黑河位于西北内陆地区,所处地带属于典型的温带大陆性干旱气候。干旱是对该地区农业发展危害最大的主要灾害。因此,对该地区降水序列的研究以及对干旱的预测尤显重要。本文以张掖市为例,采用高台、民乐、山丹、肃南、临泽和甘州6个观测站的1956-2004年49年的月降水量观测值,分析该地区降水的空间分布特点和时间序列的变化规律,并选择1968-1997年30年的月降水量观测值,运用灰色系统的灾变预测方法,建立各县区的灾变预测模型GM(1.1),对该地区未来一定时期内干旱发生的时间进行预测,经检验预测模型精度较高,检验结果基本与实际相符。因此,研究结果可对广大旱区抗旱减灾,促进农业生产提供科学指导。 展开更多

关键词 降水量 灰色系统 gm(1.1)模型 干旱预测

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机场货物吞吐量的灰色预测方法研究 被引量：8

6

作者 吴斐 孙晓东 胡劲松 《物流技术》 2005年第7期60-63,共4页

建立了机场货物吞吐量的灰色预测模型-GM(1,1)模型,对机场货物吞吐量进行了预测。表明该方法具有所需原始数据少、原理简单、运算方便、预测精度高和可检验性等优点。

关键词 机场货物吞吐量 灰色预测 CM(1 1)模型

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火电厂钢球磨煤机负荷的灰色PID控制系统研究 被引量：8

7

作者 程启明 闵乐聪 +1 位作者 李芹 王志萍 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期630-634,共5页

火电厂钢球磨煤机的负荷对象具有大滞后、慢时变、强非线性等复杂特性,采用常规控制方法难以获得满意的控制效果,提出了基于灰色预测PID控制的球磨机负荷控制方法,它融合了灰色预测与常规PID控制这两者的设计思想,将灰色预测在线预测结... 火电厂钢球磨煤机的负荷对象具有大滞后、慢时变、强非线性等复杂特性,采用常规控制方法难以获得满意的控制效果,提出了基于灰色预测PID控制的球磨机负荷控制方法,它融合了灰色预测与常规PID控制这两者的设计思想,将灰色预测在线预测结果代替被控对象测量值,再进行PID控制运算。Simulink仿真结果表明,灰色预测PID控制在控制的快速性、稳定性、适应性、鲁棒性、抗干扰性上均优于常规PID控制和带Simth预估PID控制。 展开更多

关键词 球磨机负荷 灰色预测 gm(1 1)模型 PID控制 Simth预估器

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反向GOM(1.1)模型及其在农药降解分析中的应用 被引量：6

8

作者 刘金英 杨天行 王淑玲 《吉林农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期91-94,共4页

给出了反向GOM( 1 1 )模型的一种简单的直接计算方法 ,并结合理想模型、实际模型将该方法与文[6 ]GOM( 1 1 )模型、GM( 1 1 )模型的计算方法进行了对比。结果表明 :文中给出的计算方法精度优于后两者 ;GM( 1 1 )模型同样也适用于单... 给出了反向GOM( 1 1 )模型的一种简单的直接计算方法 ,并结合理想模型、实际模型将该方法与文[6 ]GOM( 1 1 )模型、GM( 1 1 )模型的计算方法进行了对比。结果表明 :文中给出的计算方法精度优于后两者 ;GM( 1 1 )模型同样也适用于单调递减数据列的拟合。 展开更多

关键词 应用 反向GOM(1.1)模型 gm(1.1)模型 加权系数 农药降解分析 计算方法

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灰色预测在安全生产中的应用 被引量：6

9

作者 赵耀江 杨丽红 《太原工业大学学报》 1997年第4期92-95,共4页

采用灰色系统理论中的ＧＭ（１，１）模型对矿井的百万吨死亡率进行了预测，并通过残差修正提高了预测的精度。结果表明，该法具有较高的准确性。

关键词 百万吨死亡率 矿井 安全生产 灰色预测

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基于VAR—GM(1.1)—SVR模型的房地产价格预测研究 被引量：6

10

作者 刘晓君 胡升凯 迟依涵 《数学的实践与认识》 2021年第1期1-12,共12页

为提高房地产价格预测精度,克服传统统计数据真实性低、时效性差的缺点,本文以网络搜索数据为基础,首先通过斯皮尔曼相关分析和时差相关分析筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词,并利用向量自回归模型(VAR)和GM(1.1)模型分别... 为提高房地产价格预测精度,克服传统统计数据真实性低、时效性差的缺点,本文以网络搜索数据为基础,首先通过斯皮尔曼相关分析和时差相关分析筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词,并利用向量自回归模型(VAR)和GM(1.1)模型分别预测房地产价格;然后构建基于向量自回归模型和GM(1.1)模型的VAR—GM(1.1)—SVR模型将以上两个模型的预测结果进行预测融合,并以西安市数据为例进行验证,得出均方误差(MSE)和标准平均方差(NMSE)分别为0.97和0.03,优于单一模型预测效果. 展开更多

关键词 房地产价格预测 VAR模型 gm(1.1)模型 SVR模型

原文传递

GM(1.1)模型在水磨河水体污染预测中的应用 被引量：5

11

作者 尚修虎 何秉宇 《新疆环境保护》 2006年第4期14-18,46,共6页

以水磨河,搪瓷厂桥,七纺桥,联丰桥,米泉桥4个监测断面,以近6a来的BOD5、DO的环境监测值为依据,应用灰色理论建立GM(1.1)模型,对各断面冬季(10月-3月),夏季(4月-9月),全年的BOD5、DO浓度进行预测,并在此基础上进一步分析了水体污染变化... 以水磨河,搪瓷厂桥,七纺桥,联丰桥,米泉桥4个监测断面,以近6a来的BOD5、DO的环境监测值为依据,应用灰色理论建立GM(1.1)模型,对各断面冬季(10月-3月),夏季(4月-9月),全年的BOD5、DO浓度进行预测,并在此基础上进一步分析了水体污染变化的原因。 展开更多

关键词 gm(1.1)模型 水磨河 水体污染预测

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灰色人工神经网络在稻瘟病发生预报中的应用 被引量：5

12

作者 张雷 燕亚菲 +1 位作者 刘志红 向卫国 《中国农学通报》 CSCD 北大核心 2010年第12期238-241,共4页

针对稻瘟病在水稻生长过程中存在的严重危害,基于四川资中地区1998—2008年的稻瘟病发生资料,运用灰色人工神经网络的方法(GBP),建立了稻瘟病发生的预报模型,结果表明:灰色人工神经网络模型的平均相对误差为0.0946,远远优于GM(1.1)模型... 针对稻瘟病在水稻生长过程中存在的严重危害,基于四川资中地区1998—2008年的稻瘟病发生资料,运用灰色人工神经网络的方法(GBP),建立了稻瘟病发生的预报模型,结果表明:灰色人工神经网络模型的平均相对误差为0.0946,远远优于GM(1.1)模型的1.8857。灰色人工神经网络模型可以拟合任意一种函数关系,且该模型信息利用率高,避免了系统数据辨识方法在序列累加时因正负抵消而产生信息失真的现象。灰色人工神经网络模型的拟合和预测精度较高,可以用于该地区稻瘟病发生的预测工作。 展开更多

关键词 稻瘟病 gm(1.1)模型 灰色人工神经网络模型 水稻 预测预报

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新陈代谢GM(1.1)模型和Verhulst模型预测心脏病死亡 被引量：2

13

作者 周涛芬 何穗智 《中国公共卫生管理》 2019年第5期617-620,共4页

目的研究心脏病的流行趋势和预测,为心脏病预防工作提供科学依据。方法以香港特别行政区居民2008-2017年心脏病死亡资料建立不同维数的常规GM(1.1)模型,针对常规GM(1.1)模型存在的不足,在此基础上建立不同维数的新陈代谢GM(1.1)模型,用... 目的研究心脏病的流行趋势和预测,为心脏病预防工作提供科学依据。方法以香港特别行政区居民2008-2017年心脏病死亡资料建立不同维数的常规GM(1.1)模型,针对常规GM(1.1)模型存在的不足,在此基础上建立不同维数的新陈代谢GM(1.1)模型,用相邻做差的方式建立2008-2017年每年新增病死人数Verhulst模型。结果 5维新陈代谢GM(1.1)模型是最合适的预测模型,心脏病死亡率5维新陈代谢GM(1.1)模型精度检验结果显示Q=0.0055,C=0.2568,P=1.00,发展系数-a=0.0209≤0.3,模型判为优,可用于预测。预测2018-2022年香港心脏病死亡率分别为80.8/10万、79.1/10万、77.5/10万、75.9/10万和74.3/10万。每年新增病死人数灰色Verhulst模型回代结果平均相对误差为97.2%,模型判为差,预测2018-2022年心脏病新增死亡人数分别为-155、-167、-216、-253和-302。结论分析结果说明在未来几年内香港特别行政区居民心脏病死亡率有下降的趋势,灰色Verhulst模型分析结果显示每年新增病死人数已达到饱和状态。 展开更多

关键词 gm(1.1)模型 新陈代谢gm(1.1)模型 灰色VERHULST模型 心脏病

原文传递

加权GM(1.1)模型在地铁沉降监测中的应用 被引量：5

14

作者 赵建飞 张俊中 李东辉 《测绘与空间地理信息》 2015年第5期56-58,共3页

GM(1,1)模型中的新数据的重要性远远大于那些陈旧的数据,然而,传统的GM(1,1)模型数据的累加并没有体现出新数据的重要性。通过对广州地铁五号线沉降监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和加权GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与... GM(1,1)模型中的新数据的重要性远远大于那些陈旧的数据,然而,传统的GM(1,1)模型数据的累加并没有体现出新数据的重要性。通过对广州地铁五号线沉降监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和加权GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了加权GM(1,1)模型在地铁沉降变形分析中的有效性、实用性和正确性。 展开更多

关键词 gm(1 1)模型 地铁沉降 权 预测

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优化组合模型在建筑物基坑沉降预测中的应用

15

作者 胡琦琦 马森 《测绘与空间地理信息》 2023年第12期173-176,共4页

为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差... 为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 展开更多

关键词 gm(1.1)模型 BP神经网络模型 遗传算法 建筑物基坑 沉降预测

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关于粮食产量预测的新模型的建立及比较 被引量：3

16

作者 迟灵芝 《本溪冶金高等专科学校学报》 2002年第3期38-39,共2页

文章建立了本溪市粮食产量预测的新模型,对新、旧模型进行了比较,并结合新模型对2000～2004年本溪市粮食产量重新进行了预测。

关键词 粮食产量 预测 gm(1 1)模型 回归模型 灰色组合模型 本溪市

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基于GM(1,1)模型预测我国未来化工企业安全生产形势 被引量：3

17

作者 马杰 宋建池 《安全与环境工程》 CAS 2009年第5期89-92,共4页

根据2004—2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM(1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安... 根据2004—2008年我国化工企业较大事故级别以上的统计数据,应用灰色系统GM(1,1)模型,选用二阶弱化算子法与三点平滑法相结合对原始数据进行预处理,对未来我国化工企业安全生产形势进行了预测,为化工企业与安全监管部门的安全管理和安全决策提供了科学、定量的依据。 展开更多

关键词 gm(1 1)模型 数据预处理 化工事故 预测

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全球镍产品供给与需求的灰色预测方法及其应用 被引量：4

18

作者 董明 张珂 《科技情报开发与经济》 2008年第26期85-87,共3页

建立了全球镍产品供给与需求的GM(1,1)灰色预测模型,并对2010年和2015年全球镍产品供给和需求进行了预测。经精度检验,该模型精度高,为准确预测全球镍产品供给与需求提供了一种可行的方法。

关键词 镍产品 灰色预测 gm(1 1)模型

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数据挖掘在人口GIS中的应用研究 被引量：2

19

作者 李军利 查良松 《计算机技术与发展》 2009年第12期213-216,共4页

针对人口GIS中的海量人口数据,运用数据挖掘技术对人口信息的时空特征进行研究,挖掘人口数据背后的知识与规律。时间上,通过GM(1.1)、三次指数平滑与一元线性回归模型对人口信息变化趋势做定量研究,以近十年安徽全省年末户籍人口数量为... 针对人口GIS中的海量人口数据,运用数据挖掘技术对人口信息的时空特征进行研究,挖掘人口数据背后的知识与规律。时间上,通过GM(1.1)、三次指数平滑与一元线性回归模型对人口信息变化趋势做定量研究,以近十年安徽全省年末户籍人口数量为例进行预测,发现安徽未来五年内人口总量平稳增长,人口压力较大。空间上,通过空间自相关理论对人口信息的聚集程度进行度量,以1997-2003年安徽区县人口增长率为例进行探测,依据Moran散点图,Moran’s I为0.1444,发现人口分布在整体上呈聚集状,具有较强的空间自相关。人口信息变化与经济发展、自然地貌有关,将人口信息诸多社会学特征一并纳入地域空间上考虑,通过数据挖掘能可以分析其时空演变规律。 展开更多

关键词 人口GIS 数据挖掘 gm(1 1)模型 空间自相关

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环境污染事故经济损失的灰色马尔柯夫链预测 被引量：2

20

作者 翟发辉 钟鸣 张淑华 《苏州科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期31-34,40,共5页

将灰色马尔柯夫链模型应用于环境污染事故的经济损失预测系统。以某化工厂的污染事故的经济损失作为实例,利用灰色马尔柯夫链模型对其经济损失的预测作了尝试性的探讨。研究表明,灰色马尔柯夫链模型提高了预测的精确度和评价的可信度。

关键词 灰色马尔柯夫链 转移概率矩阵 gm(1 1)模型 预测

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