PSO-GM(1,1,N,p,ξ)模型在变形预测中的应用

通过对传统GM(1,1)缺陷分析和改进的基于权的PGM(1,1)建模机理描述,顾及PGM(1,1)中背景值构造时取相同的参数不能充分降低模型的预测误差,对不同的时刻引入不同的参数来改进GM(1,1)背景值序列的计算公式,将这种背景值构造方法和灰元N引入GM(1,1)建立了新的白化方程。在建立的新的白化方程基础上,用龙格-库塔法以修正的初始值计算累加值的模拟序列。针对引入的参数较多问题,采用粒子群算法寻找满足相对误差均值最优的参数,从而建立了基于粒子群优化算法和加权灰色组合的PSO-GM模型。工程实例应用表明,新模型的拟合精度高,预测效果好,相对其他两种原有模型预测精度有明显提高。     

GM（1，1）优化模型在滑坡预测预报中的应用

灰色模型在社会科学、自然科学的许多方面已得到广泛的应用，并取得了一系列重大成果。在斜坡(滑坡)地质灾害研究方面，灰色模型多用于斜坡(滑坡)变形的中长期预测预报，且精度较高；但对滑坡短临预测预报精度较差，甚至不能适用，有待改进。滑坡变形预测预报的实际算例表明，以优化灰色模型背景值为基础的优化GM(1，1)模型。具有对建模结果进行优化的能力，即能用于斜坡变形的中长期预测预报，又能适于滑坡短临预测预报。且都能获得较高的模拟和预测精度。应用传统线性GM(1，1)模型和非线性Verhulst模型进行对比分析，检验了优化GM(1，1)模型的正确性和较广泛的适用性。     

基于非线性理论的大气环境质量预测与评价

大气环境质量的预测和评价是一个典型的多变量和非线性问题。根据大气环境系统的性质，运用灰色系统理论和模糊数学理论建立大气环境质量预测和评价 的数学模型，通过对江西省抚州市环保局提供的实测数据进行科学计算，得到令人满意的结果，有较好的实用价值。     

基于GM(1,1)优化模型的岩石边坡变形预测

岩石边坡系统是一典型灰色系统。其变形发展过程可以用灰色预测模型完成。尽管传统GM（1，1）模型预测有很多成功的实例，但是也存在一些预测偏差过大的情况，必须对其进行优化。逐步迭代法GM（1，1）模型不仅收敛速度快，而且与原始数据序列的凹凸性保持一致。利用自编的计算程序对马步坎边坡观测点G1沉降和开裂进行预测分析，结果表明逐步迭代法GM（1，1）优化模型计算精度较传统GM（1，1）模型和背景构造法GM（1，1）优化模型高，较好地反映了岩石边坡的变形趋势。     

滑坡位移灰色预测模型的VB编程实现

灰色模型在社会科学、自然科学的许多方面已得到广泛的应用，并取得了一系列重大成果。在滑坡地质灾害研究方面，灰色模型多用于滑坡变形的中长期预测预报，且精度较高。文章在介绍分析了灰色预测模型GM(1，1)的基本原理基础上，开发了用VB语言编写的滑坡位移灰色预测软件，解决了笔算困难问题。实例验证了该模型用于预测滑坡位移值的适用性及软件的可靠性。VB编程能够很好地与其它软件(GIS软件)集成，在其它专业软件中使用，有聋于滑坡地质灾害的研究。     

时间非等步长灰色模型预测桩基承载力

根据灰色系统理论 ,首次建立了时间非等步长的桩基工程GM (1 1)模型 ,提出了时间非等步长的桩基工程GM(1 1)模型的检验方法。结合桩基试桩实践 ,表明由此模型计算所得的预测结果与实际结果吻合良好 ,并经过时间非等步长桩基工程GM (1 1)模型的精度检验 ,证明采用该方法进行桩基承载力预测所得的精度较高。为桩基工程承载力预测提供了一种新的、可靠的理论方法     

灰色系统和BP神经网络相结合的矿产资源预测模型

这里介绍了灰色系统和BP神经网络相结合的预测原理,利用BP网络,对改进的GM(1,1)残差修正模型所得预测的结果进行再预测的组合预测模型,并对攀枝花市钒钛磁铁矿的产量进行了预测。计算结果表明,该预测方法是可靠的,并具有较高的预测精度。     

肇庆地磁台dldD矢量磁力仪与GM3相对记录仪的对比分析研究

使用肇庆地磁台2005年dldD矢量磁力仪与GM3磁通门磁力仪的观测数据，系统地分析了两套仪器分钟值、日均值、基线值的变化趋势。根据均值和方差检验以及基线值的变化趋势，认为两套仪器有相同的观测精度，除了均值有较小的差异外。两套仪器的观测数据无系统偏差，仪器的稳定性和数据的一致性较好。     

等维新息GM(1,1)模型在郑州市城市生活需水量预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了等维新息GM(1,1)城市生活需水量预测模型。利用此模型对郑州市2010、2015和2020年的需水量预测结果分别为36003×104m3、51216×104m3和73349×104m3。