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。     

矿井相对瓦斯涌出量动态无偏灰色马尔科夫预测

矿井瓦斯涌出量预测对于煤矿瓦斯防治具有重要意义。为预测矿井瓦斯相对涌出量,以传统灰色GM(1,1)模型为基础,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过分析潞安矿区某矿2003—2010年的煤矿相对瓦斯涌出量数据,预测2011—2012年煤矿相对瓦斯涌出量数据,利用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,通过拟合得到煤矿相对瓦斯涌出量数据变化趋势,并在此基础上利用马尔科夫模型进行预测,并在此预测中进行原始数据更新,并对4种预测方法的预测结果进行对比分析。结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型不但能够消除传统灰色GM(1,1)模型自身的固有偏差,而且能提高预测精度,平均绝对误差为3.2%,平均相对误差为2.59%,均低于传统灰色GM(1,1)模型与一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿相对瓦斯涌出量数据的平均预测精度达到96.74%。     

煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

基于马尔科夫灰色残差GM(1,1)模型的火灾损失预测

科学地预测火灾事故及其损失,对于制定火灾防控措施具有重要的现实意义。应用基于马尔科夫的灰色残差GM(1,1)模型,对2002—2011年全国火灾损失进行模拟和预测,结果表明,该模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,为火灾损失的预测提供了一种简单而可靠的新途径。     

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.     

基于等维新息灰色马尔科夫的地铁客流量预测*

为准确预测地铁客流量的发展趋势,采用等维新息灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫模型相结合的方式建立等维新息灰色马尔科夫模型,探讨等维新息灰色马尔科夫模型在地铁客流量预测领域的应用;运用平均相对误差、后验差比值和小误差概率3种指标对模型精度进行检验。结果表明:等维新息灰色马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为Ⅰ级（优）,优于传统灰色GM(1,1)模型和等维新息灰色GM(1,1)模型的预测精度,更加符合地铁客流的实际情况。     

基于灰色BP网络的火灾事故预测

将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型.该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛速度.与单一的GM(1,1)模型相比,该模型预测结果具有更高的精度.     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

基于最优加权的道路交通事故组合预测模型

针对各种单一灰色预测方法存在的局限性,建立了一种基于最优加权的灰色组合预测方法。根据我国道路交通事故的发展情况,建立了GM(1,1)模型和Verhulst模型相结合的组合预测模型,运用最优加权法确定了组合预测模型的权重系数。利用2001—2007年我国道路交通事故数据死亡人数数据,对建立的灰色组合预测模型进行了预测。预测结果表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型和Verhulst模型具有更高的预测精度。     

基于无偏灰色模型的煤矿百万吨死亡率预测

为预测中国煤炭行业安全生产状况发展趋势,构建无偏灰色预测模型对我国煤矿百万吨死亡率数据进行模拟预测。通过对我国2005—2010年度煤炭行业的百万吨死亡率有关数据进行模拟,并与传统的灰色GM(1,1)模型的预测模拟结果进行对比分析。计算结果表明:无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有偏差,预测精度较高,分析结果可靠,其中,平均绝对误差为0.030 6%,平均相对误差为2.71%,均低于传统GM(1,1)模型。预测数据显示近年来我国煤矿百万吨死亡率正逐步下降,2011年和2012年分别降至0.536%和0.411%,符合煤矿安全生产"十二五"规划要求。     

基于灰色马尔科夫模型的钻孔瓦斯流量预测

钻孔瓦斯流量是影响矿井瓦斯抽放效果的一个重要因素,为准确预测钻孔瓦斯流量,优化矿井瓦斯抽放工艺,将灰色系统理论与马尔科夫链预测相结合,充分利用两者的优点,通过对瓦斯流量原始数据处理,瓦斯流量状态划分,构建马尔科夫转移概率矩阵及Matlab分析软件进行计算的方法,建立灰色马尔科夫预测模型。结合现场工程实例,将该预测模型和GM(1,1)预测模型进行比较分析,结果表明,利用灰色马尔科夫模型预测钻孔瓦斯流量,能够消除GM(1,1)模型本身固有偏差,预测值平均相对误差为2.16%,最大相对误差仅为5.40%,均优于GM(1,1)模型。     

基于灰预测模型的大跨度预应力混凝土桥梁施工监测

运用灰色系统理论,建立大跨度预应力砼刚构-连续组合梁桥悬臂浇筑施工梁段立模标高预测的GM(1,1)模型,并用残差的GM(1,1)模型对其进行修正;同时把该预测模型应用于松原龙华松花江特大桥实际工程;其结果表明梁段立模标高预测精度较高,完全能够满足工程的需要,为同类桥梁的施工监测提供参考。     

大同矿区煤的导热系数灰色关联分析及预测

为分析煤质指标及密度对导热系数的影响作用,选取了山西大同矿区的不同煤质煤样,进行导热系数测定实验,应用灰色系统理论对导热系数与影响因素进行灰色关联分析,建立导热系数与主要影响因素的GM(1,4)灰色预测模型,进行导热系数预测。结果表明:固定碳、密度和水分是影响煤导热系数的主要因素;根据得出的主要影响因素建立的GM(1,4)预测模型平均相对误差为4.5%,预测精度较高,能够用于导热系数的预测。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

建筑施工事故非线性灰色伯努利模型预测

为提高建筑施工事故灰色预测模型精度,在传统GM(1,1)模型基础上,建立非线性灰色伯努利模型(NGBM),并采用粒子群优化(PSO)算法对参数进行优选。以2001—2011年全国建筑事故死亡人数统计数据为基础,运用该模型对2012—2013年的相应人数进行预测,并与GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的结果相对比。结果表明,NGBM拟合精度最好,平均相对误差仅为2.65%,验证了模型的可行性和准确性。     

灰色均生函数模型及其在航空装备事故预测中的应用

提出一种航空装备事故的灰色均生函数组合预测模型。该方法先建立给定事故时序的灰色GM(1,1)模型,然后再利用残余信息构建均生函数模型。从算例结果可看出,该模型建模过程简单,预测精度总体上好于灰色马尔柯夫预测模型,更优于单独使用灰色模型的预测精度。从而表明:将灰色GM(1,1)模型和均生函数模型有机结合,由前者揭示航空装备事故的发展趋势,后者描述其随机摆动特性,能够较好地刻画航空装备事故的发展变化规律,为航空装备事故提供了一种可行的预测方法。