两种模型在地下水埋深预测中的应用及对比研究

为能够更好地预测地下水埋深及合理规划、开发地下水资源,简述BP-ANN和GM(1,1)模型的基本结构和建模步骤,以长春市体育馆旁长观井(1号井)2002-2010年的地下水埋深资料为基础,分别运用两种方法模拟并预测地下水埋深,并进行对比研究,最后得出如下结论,BP-ANN和GM(1,1)模型的平均相对误差分别为0.55%和3.45%,其对2011年的地下水埋深预测值分别为13.06、13.27m,两种模型的拟合和预测精度均较高,两种方法均可用于地下水埋深预测,其中GM(1,1)建模更简单,BP-ANN精度更高。     

基于GM(1,N)模型的临漳县地下水矿化度研究

地下水矿化度的变化会对居民生活用水和农作物生长产生影响,特别是在地下水超采严重且农业用水量大的地区。以邯郸市临漳县为研究区,搜集了香菜营、陈村、洛村共3口监测水井2010-2015年间的地下水矿化度监测数据,并以监测井水位,抽水量和区域降雨量为自变量,以矿化度为因变量,构建了基于地下水矿化度预测的GM(1,N)模型,对地下水矿化度实测资料进行了模拟与预测。将GM(1,N)模型模拟结果分别与GM(1,1)模型和BP神经网络模型的模拟结果进行了比较,结果表明GM(1,N)模型模拟精度最高。因此将GM(1,N)模型预测结果作为临漳县2016-2020年的地下水矿化度的最终预测成果。成果表明2016-2020年邯郸市临漳县的地下水矿化度呈持续上升趋势,研究结果为区域地下水的管理与水盐调控工作提供了参考依据。     

南方地区冬小麦白粉病预测模型的研究

由于南方地区冬小麦白粉病的预测是一项多因素的复杂工程,因而针对传统预测方法的不足,提出了一种基于灰色系统GM(1,1)理论和BP神经网络相结合的预测模型。灰色系统GM(1,1)模型理论建模方法简单,计算量小,而BP算法特别适合于对GM(1,1)模型进行残差修正,利用两者的结合可以建立较高精度的预测模型。利用该模型对南方某地区冬小麦白粉病进行了预测,结果表明,该模型准确有效,适用于该地区的冬小麦白粉病的预测。     

波动水资源数据灰幂模型预测中的维数选择

针对GM(1,1)幂模型预测中如何选择合适的样本维数提高模型精度问题,探讨小样本波动统计序列光滑度的判断方法及其对GM(1,1)幂模型预测结果的影响,利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型样本维数预测精度探讨,计算结果验证了波动统计序列光滑度与GM(1,1)幂模型预测精度的关系,为小样本波动统计序列建模和预测提供了一种计算方法。     

地下水位预测模型对比分析研究

为更好地研究地下水位预测模型,选用灰色GM(1,1)、叠加的马尔科夫链和BP神经网络3种模型,选取2007-2010年长春市的地下水位资料进行地下水位预测研究,对比分析了3种模型的预测结果以及其适用情况。结果表明,3种预测方法的平均绝对误差均小于10%,在一定程度上表明3种模型均具备一定可信度,其中叠加的马尔科夫链模型的误差相对较大,另外两种则相差不大。灰色GM(1,1)模型适用于把握数据的大体变化趋势;叠加马尔科夫链模型适用于对相对稳定的数据的预测;BP神经网络模型需要基于相对较多的数据进行有弹回地校正模拟,且预测的结果相对拟合程度更好,预测结果更理想。     

大安灌区地下水动态特征及灌区实施后的生态环境响应

针对大安灌区存在的水资源短缺、土地退化以及新一轮土地整理可能带来的生态环境问题,在广泛收集该区多年地下水动态资料的基础上,进行了地下水动态特征分析,运用GM（1,1）模型预测了水位埋深。为分析灌区实施后对生态环境的影响,分别计算了灌区建成后引起的地下水位变化回渗量、地下水位上升值,得出了大安灌区水位最高上升1.11m,小于该区地下水位年变幅3.5m,采用计算的水位埋深进行了次生盐碱化发生的可能性分析。     

运用GM(1,1)模型预测建三江垦区地下水动态

地下水主要受天然因素和人为因素的影响.建三江垦区地下水利用程度较高,所以受人为因素的影响很大,基本上破坏了地下水在天然状态下的动态规律.为此,选择前进农场长观井资料,建立了GM(1,1)模型对其未来年份地下水埋深进行预测,为该区地下水合理开发利用提供科学依据.     

基于灰色残差-马尔可夫藕合模型的农业需水量预测研究

将灰色残差模型与马尔可夫预测模型结合起来,建立灰色残差-马尔可夫藕合模型来预测农业需水量.先用灰色GM(1,1)模型进行预测,预测精度较低,因此对GM(1,1)模型进行一定程度的改进,建立灰色残差GM(1,1)模型;再用马尔可夫预测模型来判断残差预测值的符号,以提高预测精度.最后用华东某城市2002-2008年的农业用水量作为历史数据进行了预测,结果表明预测精度明显提高.预测结果可以为研究区域今后的节水灌溉发展提供理论依据,来有效地指导今后该地区的节水灌溉.     

预测水泥砒砂岩强度的Markov灰色残差模型

为了研究Markov-灰色残差GM(1,1)模型预测水泥固化砒砂岩抗压强度的精准度和适用性,先对抗压强度数据进行了一系列的处理,建立灰色GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型,然后基于马尔克夫过程构建Markov-灰色残差GM(1,1)模型,并以此模型来估算水泥固化砒砂岩的抗压强度.结果表明,灰色残差GM(1,1)模型的检验精度得到了很大的提升且各项检验指标基本上都达到了1级,明显优于灰色GM(1,1)模型.马尔克夫过程便于确定残差修正值的正、负号,采用Markov-灰色残差GM(1,1)模型对不同水泥掺量下90 d龄期的水泥固化砒砂岩的抗压强度进行了预测,相对误差由原来的1.77%~4.01%降低至0.60%~2.36%,平均相对误差由2.63%减小至1.25%,模型的预测精度明显提高.该研究可以为水泥固化砒砂岩以及其他水泥基工程材料抗压强度的预测提供一种简易而可靠的新方法.     

GM(1,1)模型在阿瓦提灌区干旱预测中的应用

根据阿瓦提灌区1970-1990的年降水资料建立了GM(1,1)模型,并依据建立的残差GM(1,1)模型对原模型进行修正.经用1991～2007年灌区降水资料验证,证明了模型预测结果的精确性、合理性.对灌区2008-2020年可能发生干旱的年份进行预测,结果表明,2010、2020年将发生干旱.     

灰色神经网络在地下水动态预测中的应用

以周至201号井为例,选取降雨量、蒸发量、单位面积的引灌水量及人工开采量4个地下水位的主要影响因素为预报因子,地下水位作为输出样本,建立BP神经网络模型。以2002-2011年4个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到2012-2014年的预测值。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的4个预报因子的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终2012-2014年地下水位的预测值。结果表明,灰色理论和BP神经网络耦合模型具有较高的预测精度,可为地下水的动态预报提供参考。     

地下水位动态变化预测中的MGM(1,n)模型

当观测资料的数据最少而又存在多个相互影响或关联的变量时，常用的灰色预测模型GM(1，1)不能全面考虑多个变最。为此，采用自适应MGM(1，n)模型一多变量灰色预测模型，较好地解决了这一问题。针对一些农区井灌水稻规模扩大而引起地下水资源紧缺的情况，以某井灌水稻地区地下水动态观测资料为研究对象，运用灰色理论建立MGM(1，1)模型，描述其地下水动态变化趋势，获得了较好的预测效果。     

城市工业用水量的灰色马尔可夫预测模型

灰色GM(1,1)是预测城市工业用水量的模型,这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测,但是马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题.可以将这两种模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以抚顺市为例,预测结果证明了该模型的优势.     

基于新陈代谢GM（1,1）-Markov链模型的有效灌溉面积预测

采用新陈代谢GM（1,1）模型对全国有效灌溉面积的动态变化进行初次拟合和预测,并根据有效灌溉面积时间序列波动的随机性,利用Markov链模型对新陈代谢GM（1,1）模型的残差进行修正,以概率形式确定出未来全国有效灌溉面积的动态变化区间,并依此模型预测未来10年全国有效灌溉面积的发展趋势。结果表明,该模型预测结果准确可靠...     

CAD线图数据处理的灰色逐步优化GM(1,1)模型

在分析计算机辅助设计线图数据处理的技术后，通过逐步优化差商调整系数，得到了其线图数据处理的灰色模型参数估计的逐步优化模型与方法。该模型突破了传统GM(1，1)模型发展系数的禁区，克服了现有GM(1，1)模型的不足，扩展了GM(1，1)模型的应用范围。实例表明，该方法简单实用，值得在计算机辅助设计中推广使用。     

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预

研究了灰色系统理论在中长期城市需水量预测中的应用。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时，精度较高的仅仅是最近的几个数据，越往未来发展，该模型的预测意义就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足，建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测。结果表明：模型精度较高，预测误差较小。对于中长期城市需水量预测这样复杂的问题, 灰色新陈代谢预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点，该方法可作为中长期城市需水量预测预测的工具之一。     

应用改进的灰色GM(1,1)模型预测阜新地区干旱发生年

干旱是对人类及社会危害较大的一种自然灾害。近年来,干旱严重影响阜新地区的农业生产和生态平衡。利用阜新地区1961~2000年的降水资料,采用Z指标法分析阜新地区的干旱发生年,研究其干旱的发生规律,应用改进的GM(1,1)模型建立相应的干旱预测模型,并进行了干旱预测。最后提出了适当的抗旱措施。