灰色系统理论在煤层气含量预测中的应用 被引量：29

1

作者 田敏 赵永军 颛孙鹏程 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期24-27,共4页

煤层含气量是一个受多因素影响的反映煤层含气性的定量指标。以晋城矿区为例,根据煤层气地质基本理论,利用改进的斜率关联度法,分析了煤层气含量的影响因素;进而,由灰色多变量静态模型GM(0,N)预测了煤层气含量,并与多元回归分析的结果... 煤层含气量是一个受多因素影响的反映煤层含气性的定量指标。以晋城矿区为例,根据煤层气地质基本理论,利用改进的斜率关联度法,分析了煤层气含量的影响因素;进而,由灰色多变量静态模型GM(0,N)预测了煤层气含量,并与多元回归分析的结果进行比较。结果表明,用改进斜率关联度进行灰色关联分析所确定的煤层气含量的主要影响因素是可信的;由GM(0,N)模型预测煤层含气量所需样本数据少,原理简单,计算方便,且预测精度较高。 展开更多

关键词 煤层含气量 灰色关联分析 GM(0 n)预测模型

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基于Simpson公式的GM(1,N)建模的新算法 被引量：17

2

作者 何满喜 王勤 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第1期199-202,共4页

根据时间序列的结构与特征,对GM(1,N)灰微分方程进行了建模机理分析,并用数值积分算法提出了基于Simpson公式的建立GM(1,N)预测模型的新算法.用平均相对误差对一些时间序列进行了模型的实证分析,发现新算法的拟合精度比原有算法有明显... 根据时间序列的结构与特征,对GM(1,N)灰微分方程进行了建模机理分析,并用数值积分算法提出了基于Simpson公式的建立GM(1,N)预测模型的新算法.用平均相对误差对一些时间序列进行了模型的实证分析,发现新算法的拟合精度比原有算法有明显的改进,从而验证了该算法对一些时间序列的有效性.所提出的新算法是建立GM(1,N)预测模型时值得尝试的一个方法,对GM(1,N)预测模型的合理应用具有一定的现实意义. 展开更多

关键词 SIMPSOn公式 GM(1 n)预测模型 拟合精度 新算法

原文传递

湖南省粮食产量波动的影响因素分析及预测 被引量：17

3

作者 杨凡雨 刘黎明 袁承程 《中国农学通报》 2020年第29期153-160,共8页

旨在维护国家稳定,为预判粮食生产前景、提高粮食生产效率、保障粮食安全提供理论依据。利用湖南省统计数据,运用灰色关联分析法筛选关联性较强的影响因素,并建立GM(1,N)预测模型预测粮食产量。2008—2017年与湖南省粮食产量关联度最大... 旨在维护国家稳定,为预判粮食生产前景、提高粮食生产效率、保障粮食安全提供理论依据。利用湖南省统计数据,运用灰色关联分析法筛选关联性较强的影响因素,并建立GM(1,N)预测模型预测粮食产量。2008—2017年与湖南省粮食产量关联度最大的影响因素是粮食作物播种面积和农业机械总动力;科技因素是影响2008—2017年湖南省粮食产量的主要因素,其次是自然因素,社会因素;2018—2027年湖南省粮食产量有较小波动,且农业机械总动力和财政农业支出影响较大;农业机械总动力在前后十年对粮食产量都有较重要的影响,越来越占据主导地位。粮食产量受国家政策的影响,受农业机械总动力影响最大,维持产量水平需高度重视农业机械化水平,稳步提高粮食作物播种面积。 展开更多

关键词 灰色关联分析 GM(1 n)预测模型 粮食产量 影响因素 湖南省

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电梯故障率预测模型及其应用 被引量：13

4

作者 朱明 王志荣 +1 位作者 郭文杰 佟轩 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期74-78,共5页

为提高电梯现场安全管理水平,降低电梯故障率,建立电梯故障率受温度、湿度影响的GM(1,N)预测模型,研究环境温度、湿度对电梯故障率的影响;对所建模型进行校验,得到残差序列,利用残差序列建立修正模型并对原预测模型进行修正;利用修正后... 为提高电梯现场安全管理水平,降低电梯故障率,建立电梯故障率受温度、湿度影响的GM(1,N)预测模型,研究环境温度、湿度对电梯故障率的影响;对所建模型进行校验,得到残差序列,利用残差序列建立修正模型并对原预测模型进行修正;利用修正后的预测模型对某品牌电梯故障率进行预测。结果表明:湿度相较于温度对电梯故障率的影响更大;修正后的预测模型其预测结果与实际情况符合较好,能够用于该品牌电梯故障率的预测;根据模型预测值可知该品牌电梯的故障率呈现上升趋势,应加强其检维修与管理工作。 展开更多

关键词 电梯 故障率 环境温湿度 GM(1 n)预测模型 残差修正模型

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GM(0,N)灰色预测模型在云南小春作物产量预报中的应用 被引量：11

5

作者 吉文娟 顾本文 《中国农业气象》 CSCD 2006年第3期229-232,共4页

利用1972-2004年的云南小春作物单产和与其灰关联度最优的10个气象因子时间序列,采用原始序列和残差序列进行GM(0,N)预测建模,对云南小春作物产量趋势进行预测。结果表明:通过残差修正后所建立的云南省小春作物产量预测模型适用于产量... 利用1972-2004年的云南小春作物单产和与其灰关联度最优的10个气象因子时间序列,采用原始序列和残差序列进行GM(0,N)预测建模,对云南小春作物产量趋势进行预测。结果表明:通过残差修正后所建立的云南省小春作物产量预测模型适用于产量趋势预报,通过了小概率统计检验,预报结果有一定的参考价值。 展开更多

关键词 GM(0 n)预测模型 产量趋势预报 精度检验 趋势评定

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Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用 被引量：11

6

作者 王秋萍 闫海霞 闫建波 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期347-350,共4页

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响... 将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。 展开更多

关键词 粮食产量 灰色关联分析 GM(1 n)预测模型 MARKOV模型 残差修正

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基于灰色系统与测井方法的煤层气含量预测及应用 被引量：10

7

作者 郭建宏 张占松 +5 位作者 张超谟 陈芷若 张鹏浩 汤潇 秦瑞宝 余杰 《物探与化探》 CAS 北大核心 2020年第5期1190-1200,共11页

煤层气含量是评价煤储层的一个重要参数。本文将灰色系统用于煤层测井曲线,利用改进的斜率关联度法,分析了对煤层气含量敏感的测井曲线序列;对正关联相关的测井曲线序列利用灰色多变量静态模型GM(0,N)预测煤层气含量。并以沁水煤田为例... 煤层气含量是评价煤储层的一个重要参数。本文将灰色系统用于煤层测井曲线,利用改进的斜率关联度法,分析了对煤层气含量敏感的测井曲线序列;对正关联相关的测井曲线序列利用灰色多变量静态模型GM(0,N)预测煤层气含量。并以沁水煤田为例,将预测结果与多元回归模型分析的结果进行比较并对本文方法模型的实用性进行研究分析。结果表明,应用改进的斜率关联度对测井曲线与煤层气含量进行灰色关联分析能更充分开发测井曲线与煤层气含量的关系;用GM(0,N)模型预测煤层气含量比多元回归模型预测的结果更精确,且本文模型更为强健,可在样本数据相对较少的情况下有效预测煤层气含量曲线,结果可信度高,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 煤层气含量 测井曲线 灰色关联分析 GM(0 n)预测模型

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冻融循环条件下沥青混合料的耐久性及其GM(1,N)预测 被引量：9

8

作者 熊锐 陈拴发 +2 位作者 关博文 李华平 马起先 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期42-45,共4页

通过沥青混合料空隙率及冻融前后混合料劈裂抗拉强度变化进行冻融循环条件下沥青混合料的耐久性能研究,并采用灰色系统理论中GM(1,N)模型对冻融循环条件下沥青混合料的耐久性能进行预测。试验结果表明:沥青混合料耐久性因素中的空隙率... 通过沥青混合料空隙率及冻融前后混合料劈裂抗拉强度变化进行冻融循环条件下沥青混合料的耐久性能研究,并采用灰色系统理论中GM(1,N)模型对冻融循环条件下沥青混合料的耐久性能进行预测。试验结果表明:沥青混合料耐久性因素中的空隙率和劈裂抗拉强度与冻融次数之间有良好的相关性,在冻融循环条件下,空隙率随着冻融次数的增加而明显增加,劈裂抗拉强度随着冻融次数增加显著减小。建立的GM(1,N)灰色预测模型能够较好地预测冻融循环条件下沥青混合料的空隙率和劈裂抗拉强度,且计算结果与试验数据吻合较好,表明在冻融循环条件下沥青混合料耐久性研究中引入灰色系统理论是可行的;通过GM(1,N)多因素预测,可以大量减轻试验工作量以及降低试验成本。 展开更多

关键词 道路工程 沥青混合料 冻融循环 耐久性 GM(1 n)预测模型

原文传递

公路货物运输发展影响因素分析及预测 被引量：7

9

作者 王璐 吴群琪 熊锐 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第20期83-85,共3页

公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据,文章采用灰熵分析法,对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析;建立GM(1,N)模型,对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明:影响我国公路货运... 公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据,文章采用灰熵分析法,对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析;建立GM(1,N)模型,对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明:影响我国公路货运周转量发展的三个最显著因素分别是工农业总产值、固定资产总投资和GDP。通过灰熵分析与GM(1,N)多因素预测,可为各级决策部门来促公路货物运输发展战略和发展规划提供依据。 展开更多

关键词 公路 货物运输 灰熵分析法 GM(1 n)预测模型

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优化灰色GM(1,N)-加权Markov模型在道路交通噪声预测中的精度研究 被引量：4

10

作者 黄朝强 廖基定 尹邦华 《南华大学学报（自然科学版）》 2019年第1期35-43,共9页

通过对北京市2007年至2016年城市道路交通噪声及相关影响因素数据分析,以GM(1,N)模型为基础,建立了优化灰色-加权Markov模型,为有效控制交通噪声污染提供理论依据和决策意见。首先,利用平滑公式对原始数据进行预处理,用数值积分中的Simp... 通过对北京市2007年至2016年城市道路交通噪声及相关影响因素数据分析,以GM(1,N)模型为基础,建立了优化灰色-加权Markov模型,为有效控制交通噪声污染提供理论依据和决策意见。首先,利用平滑公式对原始数据进行预处理,用数值积分中的Simpson公式改变背景值来提高传统多因素GM(1,N)模型精度。其次,用加权Markov模型对得到的模拟值中的异常值进行了修正,将其应用到城市交通噪声的预测上,实证计算表明优化灰色GM(1,N)模型的模拟值与实际值拟合效果很好,比传统的GM(1,N)模型精度有较大提高。最后,用该模型对北京市2017年和2018年城市交通噪声进行预测,基本符合噪声数据实际变化趋势。 展开更多

关键词 噪声预测 GM(1 n)预测模型 加权Markov模型 关联度分析 背景值优化

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基于灰色神经网络的股票收益率预测 被引量：3

11

作者 曹雷欣 孙红兵 《计算机与数字工程》 2017年第1期24-28,共5页

股市是一个巨大的非线性动力系统,所以单一的预测模型很难全面地反映股市发展规律。通过构建多变量的灰色GM(1,N)和BP神经网络的组合模型实现了对上证股票收益率的预测,并取得了较好的预测效果。实验结果可以为股票投资者把握股市未来... 股市是一个巨大的非线性动力系统,所以单一的预测模型很难全面地反映股市发展规律。通过构建多变量的灰色GM(1,N)和BP神经网络的组合模型实现了对上证股票收益率的预测,并取得了较好的预测效果。实验结果可以为股票投资者把握股市未来走势和规避投资风险提供参考。 展开更多

关键词 股票收益率预测 灰色神经网络 灰色GM(1 n)预测模型 技术分析

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基坑开挖引起的建筑物沉降多点灰色预测模型 被引量：2

12

作者 何习平 华锡生 田林亚 《路基工程》 北大核心 2007年第4期6-7,共2页

基坑开挖引起周边建筑物的沉降变形是一个复杂的系统过程,单点模型GM(1,1)不能考虑各变形监测点间的相关性,必须建立多点灰色模型M-GM(1,n)进行预测。利用Matlab语言编写的预测程序,经实例计算表明M-GM(1,n)模型预测精度高。

关键词 深基坑 沉降监测 MATLAB M-GM(1 n)预测模型

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基于GCM(1,N)自适应关联组合模型的PM_(2.5)浓度预测 被引量：1

13

作者 吕辰 吴宗之 +1 位作者 傅贵 贾树泽 《矿业科学学报》 2017年第4期357-363,共7页

PM_(2.5)浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM_(2.5)浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM_(2.5)浓度受多因素扰动的灰特性,采用等维灰递补的方法,及时补充新的灰... PM_(2.5)浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM_(2.5)浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM_(2.5)浓度受多因素扰动的灰特性,采用等维灰递补的方法,及时补充新的灰信息,构建了PM2.5主影响因子灰关联计算模型;同时引入灰控制参数对GM(1,N)模型进行改进,满足多影响因素条件下的精确预测,将二者结合建立了适应于不同N元的GCM(1,N)自适应预测模型。通过对北京地区实测数据的应用和分析,GCM(1,N)计算预测模型精度达到89.75%~96.44%,PM_(2.5)浓度预测相对误差在7.32%~15.21%之间,取得了较好的预测效果。 展开更多

关键词 PM2.5浓度 主影响因子 GCM(1 n)预测模型

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公路货物运输发展影响因素的灰熵分析及其GM（1，N）预测

14

作者 王璐 吴群琪 《陕西交通职业技术学院学报》 2016年第1期31-35,39,共6页

公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据，采用灰熵分析法，对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析；建立GM（1，N）模型，对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明：工农业总产值... 公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据，采用灰熵分析法，对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析；建立GM（1，N）模型，对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明：工农业总产值、固定资产总投资和GDP是影响我国公路货运周转量发展的三个最显著影响因素；建立的GM（1，N）灰色预测模型，能够较好地预测公路货运周转量及其最显著的三个影响因子的发展趋势，且预测结果与统计数据吻合较好。在公路货物运输发展研究中引入灰色系统理论是可行的，通过灰熵分析与GM（1，N）多因素预测，可为各级决策部门制定公路货物运输发展战略和发展规划提供依据。 展开更多

关键词 公路 货物运输 灰熵分析法 GM(1 n)预测模型

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基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

15

作者 宋遐淦 江驹 +1 位作者 徐海燕 余朝军 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2017年第5期48-52,共5页

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法... 基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。 展开更多

关键词 反步法 灰色补偿 非线性系统 指令跟踪 GM(0 n)预测模型

原文传递

基于Web-Log Mining的N元预测模型 被引量：14

16

作者 苏中 马少平 +1 位作者 杨强 张宏江 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期136-141,共6页

随着Web上用户访问信息的不断增加,特别是Web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用N元(N-gram)预测模型对用户未来可能进行的Web访问请... 随着Web上用户访问信息的不断增加,特别是Web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用N元(N-gram)预测模型对用户未来可能进行的Web访问请求进行预测.这种模型会选择性地对用户可预测的请求进行预测,从而大大提高了预测精度.实验证明,在自然语言中普遍适用的N元预测模型同样适用于网页预测.同时,采用了一种有效的简化手段,大大压缩了模型的大小,使得5元模型和传统的2元模型大小基本相同,而预测精度提高了1倍.该结果可以广泛地运用到Web上,包括网页的预发送、预取、推荐以及Web上的caching机制.试验是建立在真实的Web日志上的,该算法无论在预测精度上还是在可适用度上都优于以往的算法. 展开更多

关键词 数据挖掘 InTERnET Web-LogMining n元预测模型 网页

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基于GM(1,N)及神经网络的崇左铁路货运量预测

17

作者 林洁 韦冬丽 《西部交通科技》 2015年第9期92-95,共4页

运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据。文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到2014年铁... 运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据。文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到2014年铁路货运预测发生量及货运量上限。预测模型与实际数据拟合程度极高,且模型稳定,可根据模型及2015年规划基础数据对崇左地区铁路运量进行稳定预测。 展开更多

关键词 铁路运量 预测 GM(1 n)灰度预测模型 BP神经网络预测模型

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