初值修正和函数变换的改进灰色模型在管道腐蚀深度预测中的应用

为了准确预测管道的腐蚀深度，借助灰色理论建立了改进GM(1, 1)模型。针对传统灰色模型的不足，引入反双曲正弦函数变换方法建立了改进模型一，并在此基础上提出了一种基于初值修正结合反双曲正弦函数变换的改进模型二，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测管道腐蚀深度所得结果的差异。室内试验测试数据和实际管道检测数据的计算结果表明：传统模型预测所得的平均相对误差(分别为5.300%和13.617%)均较大，因此模型的精度较差；改进模型一预测所得的平均相对误差分别为2.345%和2.639%,其预测精度较传统模型有大幅度的提高，因此该模型适用于腐蚀深度的准确预测；对改进模型一采用初值优化方法后，所得改进模型二的预测精度进一步提高，其提高的程度较为有限；总体来看，所建改进模型能够满足管道腐蚀深度预测的精度要求，具有较强的推广应用价值。     

尾段残差修正GM(1,1)模型在管道腐蚀预测中的应用

为解决海底油气管道由于外表面破损引起腐蚀加快,进而导致管道腐蚀失效的问题,基于传统灰色模型,建立尾段残差修正GM(1,1)模型,用以预测管道剩余寿命。首先,检验管道腐蚀深度数据的光滑性和准指数规律性,建立灰色微分方程;然后利用最小二乘法求出方程参数值,用传统灰色模型预测腐蚀深度,并对残差进行修正,从而得到一个完整的用于海底管道腐蚀趋势预测的尾段残差修正GM(1,1)模型,并对预测结果进行后验差检验。最后以某一海底管道试验段为例,预测管道剩余寿命。结果表明,传统管道腐蚀深度预测灰色模型预测相对误差为36.7%,尾段残差修正GM(1,1)模型预测的相对误差为3.79%,后者预测精度等级更高。     

海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度，提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力，并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性，以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度，变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰，加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优，最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明，改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模...     

改进GM(1,1)模型在铁路路基沉降预测中的应用

针对灰色GM(1,1)模型原始离散数据光滑度低以及在施工中背景值频现异常的问题,在传统模型的基础上,对原始数据进行函数变换,并按施工工况调整背景值,提高了模型精度。将改进的模型应用到南昌地铁3号线深基坑施工中,对临近铁路路基沉降进行建模预测。结果表明,利用函数对原始数据进行变换,调整数据光滑度,可使其符合级比要求;按照分工况预测的方法根据施工进度调整背景值,减小了异常背景值对精度的影响,预测值与实际监测值拟合度较好。     

基于最小二乘法的灰色 GM（1，1）改进模型在非煤矿山事故预测中的应用

根据灰色理论及其相关理论,通过对GM（1,1）模型中微分方程使用最小二乘法多项式拟合来求解,提出一种改进GM（1,1）模型。将改进模型的预测精度与原始模型进行了比较得出采用二次多项式拟合的改进模型预测精度高于原始模型,因此采用二次多项式拟合GM（1,1）改进模型。并将该改进模型用于我国非煤矿山事故预测中,对2008-2010年我国非煤矿山伤亡事故死亡率进行预测性计算并且与真实数据进行了比对,进一步验证了模型的可行性。     

优化GM(1,N)模型在交通噪声预测中的应用和精度分析

背景值是影响GM(1,N)模型模拟精度和预测精度的重要因素.传统灰色系统多因素GM (1,N)模型对背景值采用梯形法求积,误差较大.为了提高GM(1,N)模型的精度,基于数值分析中的逼近思想,采用数值积分中的Newton-Cores公式和Gauss-Legendre公式对背景值进行修正求积.理论分析表明该方法能够有效地提高模型的预测精度.然后将经过优化的GM(1,N)模型应用到城市道路交通噪声的预测上,模型预测值的平均误差从2.913％降低到了1.108％.应用实例表明优化后的GM(1,N)模型精度比原始GM(1,1)模型精度有较大提高,验证了该优化方法的实用性和有效性,且该方法为提高模型的预测精度提供了新的途径.     

基于改进灰色模型的管壁蜡沉积厚度预测研究

为对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,在函数cot(x2)变换的基础上,结合平移变换思想,利用cot(x2+c)变换建立新的改进GM(1,1)模型。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比改进GM(1,1)模型、基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型及传统GM(1,1)模型之间的预测精度,并分析平移量c对改进GM(1,1)模型预测精度的影响。结果表明:改进GM(1,1)模型的预测精度最高,其次是基于函数cot(x2)变换建立的GM(1,1)模型,而传统GM(1,1)模型的预测精度最低;随着平移量的增大,改进GM(1,1)模型的平均相对预测误差呈现出先减小后增大的趋势,因此合理的平移量有助于模型精度的提高。应用改进GM(1,1)模型来预测管道蜡沉积厚度是可行的,该方法可为含蜡原油管道蜡沉积厚度的准确预测提供参考和借鉴。     

基于改进GM(1,1)模型的管壁结蜡厚度增长规律研究

为了进一步分析蜡沉积厚度随时间的变化规律,采用灰色理论和相关数据变换方法建立了改进GM(1,1)模型.在掌握传统GM(1,1)模型建模步骤的基础上,基于弱化缓冲算子的基本原理和线性变换方法对GM(1,1)模型进行了改进,采用均方差比、小概率误差及平均相对误差对比分析了传统模型和改进GM(1,1)模型的精度.实例计算结果表明:弱化缓冲算子作用后的改进模型较传统模型有更高的精度;采用缓冲算子结合线性变换方法所建改进模型的精度较好,其精度高于仅考虑缓冲算子时的改进模型;线性变换函数中常数R的改变会影响改进模型的精度,合理选择R有助于模型达到更高的精度;应用弱化缓冲算子结合线性变换方法建立改进模型来研究管壁结蜡厚度的增长规律完全可行.     

改进的灰色马尔科夫模型在飞行事故率预测中的应用

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色预测模型的背景值和初值的构造存在一定的误差进行改进,并用改进后的新模型对飞行事故率预测的结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;仿真结果表明:改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。     

改进GM(1,1)模型在我国危险化学品事故预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型建模方法存在偏差,当发展系数的绝对值较大时,模型偏差较大,无法用于中长期预测,甚至不能做短期预测等问题.从优化GM(1,1)背景值出发,通过提高背景值的构造精度,实现对传统GM(1,1)模型的改进,利用MATLAB软件编制高效的计算机程序,实现模型的模拟和预测,并将其应用于我国危险化学品事故起数及死亡人数预测.实例结果表明,改进GM(1,1)模型无论对变化平缓的低增长序列,还是变化急剧的高增长序列,都有较好的适应性,及更好的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径.     

基于误差补偿的GM-RBF海底管道腐蚀预测模型

为准确预测海底油气管道腐蚀剩余寿命,构建基于误差补偿原理的灰色径向基函数(GM-RBF)神经网络腐蚀速率预测模型。首先,建立腐蚀速率的灰色模型(GM),将腐蚀速率灰色预测值作为径向基(RBF)神经网络的输入,残差作为输出,训练神经网络得到误差补偿器;其次,补偿新的灰色预测值,得到腐蚀速率的最终预测值;然后,根据预测结果计算出年腐蚀深度,结合剩余强度准则,计算管道剩余寿命;最后,以某海底管道为实例,验证模型的预测有效性。结果表明:单一使用GM模型预测的相对误差为17.48%,用GM-RBF模型预测的相对误差为6.37%,并预测出管道的剩余寿命为5.4年,GM-RBF模型提高了预测精度,且能够较好地描述腐蚀发展趋势。     

基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测*

为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。     

灰色-马尔科夫链模型在埋地油气管道腐蚀预测中的应用

针对我国埋地油气管道泄漏事故发生频繁的现状,为了准确地预测油气管道的腐蚀状况,应用灰色GM(1,1)模型对埋地管道的管壁最大腐蚀深度进行预测,并结合马尔科夫链模型对管壁腐蚀的最大概率状态进行分析和预测,实现对埋地油气管道腐蚀现状和运行情况的科学评价和预测,并对模型精度进行检验。结果表明:在检测数据较少的情况下,该组合模型能够很好地预测油气管道的最大腐蚀深度和腐蚀状况,为管道的进一步维护、维修和检测提供参考依据,对于保障油气管道安全运行具有重要的指导意义。     

基于改进灰色系统的深基坑变形预测方法研究

为了对深基坑工程施工期间地质灾害进行先期预警,使用了改进的灰色系统作为预测工具,对基坑周围建筑物的沉降进行了预测。对于灰色预测系统的改进包括对数据序列初始值的改进和对灰色系统模型背景值的改进,以及实测数据转换为单调增序列的方法。使用相对误差检验、关联度检验和后验差检验对模型的精度进行了评价。最后将改进后的灰色系统与原系统的预测结果进行了对比,结果表明:在短期预测方面,灰色系统模型和改进的灰色系统模型都有很高的精度。对于长期预测,改进的灰色系统模型对中长期预测有很好的精度。     

改进GM(1,1)模型在管道结蜡厚度预测中的应用研究

为了准确预测含蜡原油管道的结蜡厚度,构建了基于灰色系统理论的改进GM(1,1)模型.在分析GM(1,1)模型基本原理和建模步骤的基础上,基于平移变换的思想建立了改进GM(1,1)模型,对比分析了改进GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型预测结果的差异,探讨了不同平移量对改进GM(1,1)模型拟合精度和预测精度的影响.结果 表明:改进GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度均高于传统GM(1,1)模型;随着平移量的增加,改进GM(1,1)模型的预测精度出现了先高后低的变化趋势,因此在实际应用中应对平移量进行合理选择;应用改进GM(1,1)模型来提高管道结蜡厚度的预测精度是可行的,具有一定的推广应用价值.     

Gumbel分布的油气管道的剩余寿命预测

为解决在役油气管道腐蚀严重、易发生泄漏事故等问题,研究管道腐蚀增长状况并预测管道剩余寿命。首先基于Gumbel分布,处理从某油气管道检测资料中随机抽取的最大腐蚀深度数据,建立管道最大腐蚀深度预测模型。然后用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计预测模型的参数的值,通过模型预测出可能的最大腐蚀深度。再基于所得腐蚀深度、临界腐蚀深度及管道使用年限等数据,建立三者之间的关系指数模型,以此来预测油气管道的剩余寿命。最后以国内某一管道为例,验证MCMC方法预测管道剩余寿命的有效性。研究结果表明:利用Gumbel分布预测出的管道最大腐蚀深度指标更加精确,偶然性小,且得出的管道剩余寿命更加合理。     

深部煤层瓦斯含量的差值GM-RBF预测模型及其应用

基于灰熵理论和RBF神经网络理论,提出了一种改进的灰色神经网络深部煤层瓦斯含量预测模型。该模型首先利用灰熵关联度确定影响深部煤层瓦斯含量的主控因素,构建多个GM预测模型进行精度分析,寻求最优的灰色预测模块对分析系统进行一次预测,再利用灰色模型白化微分方程解序列相邻两元素分别与相应期望值作差,构建一个差值序列作为RBF神经网络输出对分析系统进行二次预测,得到的差序列预测结果的差值即为深部煤层瓦斯含量的预测值,从而构建了基于差值GM-RBF神经网络组合模型的深部煤层瓦斯含量预测体系。实际应用表明:差值GM-RBF神经网络组合模型的精度评价指标MAE、MAPE、RMSE、RRMSE分别为0.233 1、3.25%、0.2778、4.04%,远优于单一灰色、RBF模型;与传统GM-RBF组合模型相比,MAE和MAPE分别减小了23.8%和22.1%,RMSE和RRMSE分别减小了20.5%和17%。由此可见,以差值结合法将最优灰色模块与RBF神经网络有效结合起来的瓦斯含量预测体系增强了模型的泛化能力和数据利用率,精度更高,稳定性更好,能够满足深部煤层瓦斯含量准确预测的要求,为深部煤与瓦斯安全高效开采提供依据。     

最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用

为构造海底混输管道腐蚀最优加权组合预测模型，针对传统非等间距GM(1,1)管道腐蚀预测模型中初始条件的选取问题，提出了新信息优先原理下的NEGM(1,1,τ)海底管道腐蚀速率预测模型，以充分发挥建模序列中各分量对预测系统的修正作用；引入ARIMA预测模型，在3个不同定权准则下与NEGM(1,1,τ)模型形成管道腐蚀加权组合预测模型，并通过评价指标函数实现组合模型的性能评价。研究结果表明:组合模型2的海底混输管道腐蚀速率预测值与实际值的平均相对误差为0.495 4%，评价指标函数RMSE,AARD和MAPE的值分别为0.1936%,0.1275%和0.595 3%，均优于其他2个准则下的组合模型。建立NEGM(1,1,τ)-ARIMA海底管道腐蚀速率最优加权组合预测模型，从多角度挖掘了管道腐蚀速率序列中的可靠信息，预测结果的可信度更高。     

不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测建模研究

为研究非等间距灰色模型(UGM(1,1))的初始条件对管道腐蚀预测的影响,首先,探讨现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀预测模型的建模步骤;其次,融合新陈代谢和新信息优先原理的建模思想,对现有的初始条件进行优化,建立初始条件滑动的非等间距管道腐蚀预测灰色模型(SUGM(1,1,ρ));最后,以某海洋立管为例,预测其腐蚀速率,对比分析SUGM(1,1,ρ)模型和现有4种不同初始条件的UGM(1,1)模型的预测效果,验证SUGM(1,1,ρ)模型的有效性。结果表明:用现有4种不同初始条件的UGM(1,1)管道腐蚀速率预测模型所得预测结果的平均相对误差分别为3. 16%、3. 35%、3. 49%和3. 36%,用SUGM(1,1,ρ)模型所得预测结果的平均相对误差为1. 77%。     

基于ISOA-RBPNN的埋地管道剩余强度预测*

为提高腐蚀管道剩余强度的预测精度，提出引入弹性梯度下降法改进BP神经网络，并融合改进海鸥优化算法(ISOA)，构建腐蚀管道剩余强度预测模型。关于改进BP神经网络模型的参数寻优，首先采用Cat混沌映射初始化改进海鸥优化算法(SOA)初始种群的分布，提升寻优能力，优化SOA的搜索方向和攻击形式，增强其全局搜索能力并提高收敛速度，然后用ISOA对弹性BP神经网络（RBPNN）模型中的权值和阈值进行寻优，最后构建ISOA-RBPNN预测模型。以管道爆破数据为例，利用MATLAB进行仿真模拟，并与PSO-BPNN模型和IFA-BPNN模型预测结果进行对比分析。研究结果表明:ISOA-RBPNN模型的各项评价指标均优于其他2个模型，预测结果较实际值误差更小，在预测腐蚀管道剩余强度领域具有更好的性能，可为后续研究腐蚀管道剩余寿命和制定维修策略提供参考依据。