灰色-马尔科夫改进的土地利用变化模型研究

土地利用演变具有复杂性、非线性特征，其模拟预测的精度受到空间转换规则及数量预测约束的影响。针对经典数量预测马尔科夫模型存在忽视社会发展阶段性速率不同及灰色模型对随机波动性大的数据拟合效果较弱等不足，构建了基于灰色-马尔科夫改进的土地利用变化预测模型，以双鸭山市为案例区进行实例验证，结果显示，考虑社会因素影响的灰色-马尔科夫改进模型，能够反映社会发展等因素对土地变化的综合作用，预测趋势更加符合不同发展阶段用地规律，同时解决了社会经济类指标在土地利用变化模拟中难以空间化表达的问题；改进的灰色-马尔科夫模型能够发挥马尔科夫链处理数据波动的优点，降低传统灰色模型将土地随机变动数据视为干扰数据剔除进而产生的误差，有效提高数量预测模型的精度。进一步通过模拟验证表明，相比于传统马尔科夫模型，灰色-马尔科夫改进模型2020年模拟结果FoM精度提高了20.07%,证实通过数量预测方面的改进对于提升模拟精度有较为明显的正向推动。     

基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测，

提出了一种基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测方法：首先对原始的时间序列数据进行移动平均处理,然后分别建立多个灰色GM（1,1）模型并进行优化组合．实例研究结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用

针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题，对两次拟合等维灰色预测模型进行研究，并对其进行改进，通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模，经研究发现当历史数据有较大波动时，利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。     

基于改进算法的灰色马尔科夫模型的建设用地预测

改进灰色系统理论GM（1,1）模型的算法,并且将改进后的灰色模型与马尔科夫模型结合。通过对灰色系统预测数据的修正,既发挥了灰色系统预测精确的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势。结合西安户县的实例,对在时间序列上展开的具有一定的波动性的建设用地数据进行预测,达到很高的预测精度。     

基于新维无偏灰色马尔可夫模型的大坝沉降预测研究

【目的】基于组合预测思想,结合灰色理论与马尔可夫预测方法的特点构建一种新的预测模型,为大坝沉降量的中长期预测提供支持。【方法】通过对传统灰色系统模型的优化改进,简化建模步骤并提高模型预测精度。在此基础上,借助于马尔可夫模型处理时间序列的随机性波动,克服灰色模型对随机波动性大的序列预测精度较低的局限性,并利用新信息优先原理,构建新维无偏灰色马尔可夫组合预测模型。将构建的新维无偏灰色马尔可夫组合模型应用于大坝沉降量的预测。【结果】构建的模型预测平均误差由原来的1.7%降低为1.0%,且预测误差的变化波动性减小。同时,随着预测期数的增加,相对于传统灰色模型,改进后的组合模型的预测精度进一步提高。【结论】与传统计算方法相比,所建立的新维无偏灰色马尔可夫组合预测模型计算量小、预测精度较高,且该模型保留了传统灰色模型短期预测精度高的优点,提高了模型的中长期预测能力,适用于大坝沉降量的中长期预测。     

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的.     

基于灰色神经网络的换热器污垢预测研究

由于影响换热器污垢热阻的因素较为复杂,对其预测比较困难.针对这种情况,提出了利用灰色神经网络预测方法对污垢热阻进行预测.本文用一种灰色理论算法改进模型和RBF神经网络分别对换热器污垢热阻值进行预测,并对预测结果进行最优组合,同时给出了预测曲线.结果表明与GM（1,1）模型相比较,灰色神经网络组合模型（GMNN）预测精度更高,可以较准确地预测污垢热阻随时间的变化趋势.     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

一种可以处理离乱数据的交通量预测模型

未来交通量是道路交通规划与建设中十分重要的技术指标，是确定道路等级、道路断面、结构形式和标准不可缺少的条件。本文采用的交通量预测灰色系统模型GM（1，1），可有效处理贫信息和离乱数据，有较高的预测精度，在交通量预测中有很高的应用价值。     

多变量灰色预测模型在荔枝病虫害预测中的应用

荔枝病虫害易造成荔枝Litchi chinensis Sonn.产量少、品质劣、价格低，导致果农收益下跌，产业发展受制。因此，建立荔枝病虫害预测预报模型，开展病虫害发生程度预测，对荔枝产业高质量发展具有重要意义。基于2004—2020年广州市增城区第二代荔枝蒂蛀虫驻果率数据，以及前期气象要素数据，对影响蒂蛀虫驻果率的气象因子进行灰色关联分析，筛选出主要影响因子，采用多变量灰色预测模型GM(1,N)构建第二代蒂蛀虫驻果率预测模型。通过后验差以及小概率误差检验方法进行模型精度检验，并结合马尔科夫模型进行优化，以提高预测模型精度。研究结果表明，采用多变量灰色预测模型GM(1,N)进行荔枝蒂蛀虫驻果率预测，预测精度较高，可为荔枝病虫害预防提供决策参考。