灰色预测系统GM(1,1)模型在洛阳地区旱灾预测中的应用

灰色模型有严格的理论基础,最大的优点是实用,用灰色模型预测的结果比较稳定,不仅适用于大数据量的预测,也适应与数据量较小的预测,预测精度较高,无须像其他预测方法要么需要数据量大且规律性强,要么需要凭经验给出系数。目前,灰色模型GM(1,1)已广泛应用于工程技术、社会、经济、农业、生态、环境等各种系统的预测中。因适应贫信息,抗噪声能力强,显示出比传统预测方法更大的优越性,利用灰色系统理论,建立GM(1,1)模型模拟洛阳市灾变年份,经Matlab求解得到时间响应序列函数:^x(1)0(k+1)=1387.818e0.00905 k,Δ=0.002。通过计算机仿真发现预测值和实测值拟合良好,具有很高的精度。根据所建立的GM(1,1)模型以及模型分析,来预测未来洛阳市旱灾发生年份,得出结论洛阳在2142年、2162年、2181年、2201年出现旱灾情况,以期积极主动地采取措施进行防旱抗旱工作提供科学依据。     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

由于常规GM(1,1)模型用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测精度就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的利用价值。     

灰色GM(1,1)模型在汶川县泥石流活动趋势预测中的应用

泥石流的发生是一个动态变化的过程,灾变时间及活动强度具有明显的非线性特征,认识和掌握泥石流发生、发展规律,对未来泥石流活动趋势进行预测,是地质灾害防灾减灾与宏观规划防灾预案工作的基础。本文以四川省汶川县1960~2010年50a的泥石流灾情数据作为原始数据序列,建立灰色GM(1,1)灾变预测模型,采用2011~2019年9a泥石流灾情数据来验证模型预测精度。为了提高预测精度,采用傅里叶变换修正误差残值。经计算GM(1,1)模型的预测结果相对误差为3.582%,傅里叶变换误差修正后相对误差为0.073%,预测结果与实际发生年份一致,并预测未来一段时间汶川县将于2033年或2034年、2051年或2052年发生大规模群发性泥石流。     

中心逼近式灰色GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

黄龙西村滑坡位于甘肃天水,属黄土高势能滑坡,滑体体积3.9105m3,基底为花岗闪长岩。为了提高滑坡灰色GM(1,1)模型的预测精度,采用一种改变背景值的方法--中心逼近式灰色GM(1,1)模型。通过黄龙西村滑坡实例验证分析,结果表明中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测值与该滑坡实际监测值十分接近,且其残差平方和及平均误差百分比明显比传统灰色GM(1,1)模型的残差平方和及平均误差百分比小,具有较高的预测精度。同时,可通过调整模型中参数m的取值,使中心逼近式灰色GM(1,1)模型具有更高的预测精度。经计算,当m=6时,中心逼近式灰色GM(1,1)模型的预测精度比传统灰色GM(1,1)模型提高了5.34%。     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在高速公路滑坡中的变形预测研究

传统GM(1,1)模型用于预测时,该模型在初始的少量数据中,才能充分利用有限的数据反映系统的发展变化,越往后监测,该模型的预测精度就越弱。而在实际应用中,必须不断考虑那些随时间相继进入系统的扰动或驱动因素,随时将每一个新得到的数据置入系统中,建立新信息GM(1,1)模型进行动态预测。因此,针对传统GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对巴达高速公路滑坡位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的工程应用价值。     

改进GM(1,1)模型在路基沉降预测中的应用

GM(1,1)模型是沉降预测中应用较为广泛的模型之一,在实际应用当中发现其预测效果有时候较差甚至完全失效。为此从传统GM(1,1)预测模型建模原理出发,分析存在的理论缺陷,指出在形成预测公式时规定 , 0.5为已知条件是不合理的,应当根据实际情况选用其他数据。通过引入平均斜率来计算 序列,并利用MATLAB程序进行数据处理,寻找最合适的 以及最佳维数区。某高速公路实测沉降数据计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径。     

灰色GM（1,1）模型在地下水位动态预测中的应用

运用灰色系统理论建立GM（1,1）预测模型,以1990-2007年民勤盆地地下水位下降最为严重的下游湖区站点资料,预测了2007-2012年湖区地下水水位动态。结果表明：预测数据和实测数据达到了较好的拟合,其中逐年相对误差最大的年份（1993年）不超过15%,精度为90%,后验比为0.246。若不采取有效措施而任其发展,至2012年该湖区地下水位埋深将达到50 m,严重威胁到下游人畜的饮水问题。     

灰色GM(1,1)模型在山东焦家金矿床深部含矿性预测中的应用

运用灰色理论,以焦家金矿床矿体品位、厚度代表矿化的白化值,经过数据生成处理,建立了矿体品位、厚度灰色GM(1,1)模型.通过残差、后验差、关联度检验,研究了模型的可靠性,对影响预测模型精度的因素进行了分析,并提出了提高模型精度的方法;通过GM(1,1)模型预测,焦家金矿床Ⅰ,Ⅲ矿体金矿化强度自浅部向深部逐渐增强,Ⅱ号矿体品位自浅部向深部逐渐增高,但厚度有逐渐减小的趋势,总体矿化强度不及Ⅰ,Ⅲ矿体.     

优化GM(1,1)模型在地下水埋深预测中的应用

合理的开发和利用地下水对平原水库周边地区的可持续发展具有重大的意义.本文采用优化GM(1,1)模型,对地下水埋深进行了预测,拟合精度较高,预测效果较好,对于指导该水库合理开发利用地下水提供数量指标和科学理论依据.     

改进的GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

为了提高GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的预测精度和普遍适用性,论文首先分析了GM(1,1)模型的数学特点,并根据建模机理所存在的固有缺陷探讨了几种合理实用的改进方法。在此基础上,结合呈对数型曲线的链子崖危岩体变形监测数据和呈指数型曲线的黄龙西村滑坡变形监测数据,分别了建立了传统GM(1,1)、无偏GM(1,1)、中心逼近式GM(1,1)、重构背景值的GM(1,1)和灰色神经网络组合等预测模型。预测结果表明:针对不同数学特点的滑坡变形数据,特定改进的GM(1,1)模型较传统模型预测精度更高,适用性更强。     

GM(1,1)模型在丰县地下水水位预测中的应用研究

灰色GM(1,1)模型是基于灰色系统理论的一种预测方法,具有对历史样本数量要求少、计算简便、验证方便等优点,在诸多领域得到广泛应用。本文建立GM(1,1)模型对江苏省丰县III承压地下水水位埋深进行预测,详细阐述了地下水水位埋深时间序列的GM(1,1)模型的原理和建立过程,根据模型的预测值和实测值,对模型的精度进行检验,并对预测结果进行了分析。结果表明:丰县各水位埋深监测点GM(1,1)数学模型精度均达到I级,预测2018-2020年丰县地下水水位呈现逐年下降趋势,水位降落漏斗将不断扩大。丰县应积极寻求地表水源,在徐州市区域供水一体化形势下尽快启用小沿河地表水,科学合理开发利用地下水资源,保证区域水资源均衡发展。     

大数据灰色系统GM(1,1)模型在吉林省煤炭发展对策研究中的应用

选取2005—2013年吉林省煤炭消费量数据进行灰色系统GM(1,1)建模,并对所建立的模型进行后验差检验,检验结果为后验差比值小于0.35,最小误差率大于0.95,说明此模型适用于吉林煤炭消费量的预测。预测2014年和2015年煤炭消费量结果分别为114.84×106t和117.98×106t。同时,对吉林省煤炭发展对策进行讨论。     

基于改进的灰色模型GM(1,1)的地下水温度预测

地下水是应用地下水源热泵的前提,地下水温度直接影响热泵机组的工作效率和工程的持续利用寿命。研究地下水温度的变化规律具有非常重要的实用价值,可为实际工程设计及应用提供可靠依据。采用改进的灰色GM(1,1)模型应用于对宝鸡市地下水温预测切实可行,模拟值与实测值拟合效果较好,该模型很好的反映地下水温随埋深增加逐渐升高的规律。     

改进的GM(1,1)模型及其在地下水环境预测中的应用

地下水环境评价和预测是地下水资源规划管理的重要内容之一,地下水环境的评价和预测对促进地下水资源可持续利用具有重要的现实意义。地下水环境评价和预测模型的建立以及在实际中的运用是近年来受到广泛重视的研究领域。本文基于灰色理论、数值积分公式和相邻最近插值构造了一类改进的灰色预测模型,使得灰色预测的基本模型成为特例。以实际地下水环境数据为基础,应用本文构造的几种灰色预测模型进行了预测,并进行了分析比较。计算结果表明,构造出的几种预测模型算法简单、精度较高,比基本灰色预测模型效果更好。     

GM(1,1)模型在济南轨道交通监测中的应用

工程安全状况的预分析是变形监测工作的重要组成部分。以济南轨道交通R2线济钢新村站基坑监测为例,基于灰色理论GM (1,1)模型,预测分析了变形趋势。结果表明,模型残差标准差0. 5 mm,误差区间1. 2 mm,多期监测的预测模拟分析结果中,7期监测数据的模型预测稳定性最高。     

灰色GM(1,1)模型应用于金矿床定量预测研究及其效果评析

介绍了灰色GM (1,1)模型基本原理及建模程序,列举了该模型应用于金矿床深部定量成矿预测研究的3个具体实例,通过对预测结果的综合对比分析,认为矿体自身变化程度及模型本身单调性函数特征是影响预测精度的主要因素,提出了矿体变化程度及规律研究是有效应用GM (1,1)模型进行成功预测的前提和基础.     

灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型在喀斯特地区耕地预测中的应用——以毕节生态试验区为例

毕节生态试验区是典型的喀斯特地区,人口密度大,生态环境脆弱,水土流失严重,耕地保护尤为重要.本文以毕节地区1998-2006年常用耕地面积统计数据为基础,分别利用灰色GM(1,1)模型和Verhulst模型对该喀斯特地区常用耕地面积变化作预测.预测结果表明,GM(1,1)模型和Verhulst模型都揭示了毕节地区常用耕地面积在未来几年呈逐年递减的趋势.但是通过模拟精度验证,研究区耕地面积原始数据变化曲线呈S型,就灰色GM(1,1)模型与Verhulst模型模拟预测结果相比较,对于原始数据的模拟,GM(1,1)模型预测精度较高,而Verhulst模型更适合研究区未来几年耕地面积变化的预测.该研究结果可为区域合理利用土地资源、编制土地利用规划和耕地保护提供依据.     

灰色线性回归组合模型在北京地面沉降分层预测中的应用

灰色系统理论GM(1,1)模型,应用于地面沉降模拟和预测中只能分析数据的指数变化规律。对于地面沉降发展过程中,存在的线性关系不能有效地反映。本文利用灰色组合模型中的第一类灰色组合模型即GM(1,1)与线性回归模型相融合。选取北京东部某地面沉降监测站2004～2012年的分层监测数据建立模型,计算出各监测层位沉降的数学模型,并以此预测各监测层位地面沉降量。结果表明：利用灰色线性回归组合模型在对地面沉降进行分层模拟和预测是可行的。在已有数据的基础上,利用数学模型进行沉降模拟时,两种模型的精度均很高,但通过模型预测未来一年沉降量时,灰色线性回归组合模型的精度,要远高于普通均值GM(1,1)模型。     

改进的灰色Verhulst GM(1,1)建筑物沉降模型

造成建筑物的沉降因素是复杂多样,沉降机理与过程是非线性的,从理论上给出符合实际的建筑物沉降公式很困难,许多安全等级很高的重要建筑物在施工期间均需进行沉降观测,以保证建筑物的安全而及时修改设计。根据建筑物沉降观测数据列特征,综合分析了影响建筑物沉降的因素,应用灰色理论关于连续非线性数据列的建模方法,经过二次拟合,建立了能描述高层建筑沉降过程的非等间距灰色Verhulst GM(1,1)模型。该模型经重庆地区某高层建筑沉降观测实例验证,能较准确预测建筑物的沉降过程和最终沉降量。表明利用少数高层建筑沉降的观测数据建立非等间距的灰色Verhulst GM(1,1)模型能较准确模拟建筑物沉降过程和预测最终沉降量,其建模方法较简单、精度高,具有一定的实用性。