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。     

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.     

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。     

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。     

改进灰色模型在含蜡原油管道蜡沉积厚度预测中的应用研究

为了对含蜡原油管道中的蜡沉积厚度进行准确预测,分别基于函数cos(x^T)变换与函数cot(x^T)变换建立了GM(1, 1)蜡沉积厚度预测模型。通过理论证明比较了函数cos(x^T)变换和函数cot(x^T)变换对原始数据光滑度的提升能力。以现场管道结蜡数据和室内环道结蜡数据为例,对比了传统GM(1, 1)模型、基于函数cos(x^T)变换及基于函数cot(x^T)变换建立的GM(1, 1)模型之间的预测精度,并分析了T的取值变化对GM(1, 1)模型预测精度的影响。结果表明：原始数据经函数cos(x^T)变换相比函数cot(x^T)变换具有更好的光滑度;基于函数cos(x^T)变换的GM(1, 1)模型精度最高,其次是基于函数cot(x^T)变换建立的GM(1, 1)模型,而传统GM(1, 1)模型精度最差;在所取T范围内,基于函数cos(x^T)变换与基于函数co...     

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.     

管道腐蚀速率随时间变化的改进DGM(1,1)模型建立与验证

为了进一步探究管道腐蚀速率随时间的变化规律,采用灰色系统理论建立了改进DGM(1, 1)模型。以具有振荡特性的不同时间下管道腐蚀速率实测数据为研究对象,在分析DGM(1, 1)模型的基本原理和建模步骤的基础上,引入弱化缓冲算子D₁和D₂对该模型进行改进,对比分析了传统DGM(1, 1)模型和改进DGM(1, 1)模型的精度。结果表明：对于不同的腐蚀速率实测数据而言,传统模型计算值和实测值的平均相对误差差异较大;原始序列经过缓冲算子D₁和D₂作用后,所得改进DGM(1, 1)模型一和DGM(1, 1)模型二的精度均高于传统模型,其中改进DGM(1, 1)模型二的精度最高;应用改进DGM(1, 1)模型研究具有振荡特性的管道腐蚀速率完全可行,且该模型具有精度高、易于计算的优点。     

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)模型在城市环境噪声预测中的应用

本文从传统GM(1,1)预测模型构造原理出发分析其存在的不足,指出模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调变化过程,而且预测数据序列中出现连续两个相等值时将使得a等于0,会使预测数据发散致使预测失效.文中通过采用平均斜率的概念计算a(k)序列,并利用MATLAB编程实现数据处理.广州市环境噪声污染数据的计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,从而为提高建模精度提供了新的途径.     

改进欧拉法的GM(1,1)模型及其在非煤矿山事故预测中的应用

通过对GM(1,1)模型中的微分方程使用数值算法求解,提出一种改进欧拉算法GM(1,1)模型.将此模型应用于我国非煤矿山事故预测中,并且对改进模型的预测数据及结果与原始模型进行了比较,表明该预测模型提高了预测精度,验证了模型的可行性,并对我国非煤矿山事故发生趋势做出统计学的判断.该模型可以精确的预测近期的一些数据,而长远的预测则为一种趋势的反映.     

基于改进的非线性GM(1,1)模型的职业病预测研究

为了更准确地预测职业病,在传统GM(1,1)模型的基础上,提出改进的非线性GM(1,1)模型,在传统的GM(1,1)模型中引入弱化算子,将紧邻均值与原始数据之间的线性假设改为非线性假设,提高曲线的拟合度。以2005—2014年的全国职业病例数为研究对象,进行数据拟合和预测分析,其中以2014年职业病例数作为验证数据,并利用后验差比值和小误差概率2个参数,检验该改进模型的预测精度。由应用实例的分析结果可知:在职业病发病趋势的预测方面,改进的非线性GM(1,1)模型的预测精度提高到一级,曲线拟合度较高,预测得到2015年的职业病例数为34 900例。     

GM(1,1)模型群在黄河水质预测中的应用研究

灰色预测对统计数据较少问题可以进行预测,一般3-4个数据就可以建模,由于建模序列长短不同,会得到不同的预测方程,即对实际问题发展趋势某种程度的把握.实际预测时若能将不同的预测结果综合考虑进去,效果更佳.介绍了GM(1,1)模型建立的方法与步骤,并依据黄河潼关断面过去10年(1996-2005年)水质状况,利用GM(1,1)模型群预测了未来7年(2006-2012年)的水质发展状况.     

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.     

矿井瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型研究

矿井瓦斯渗出量预测,对矿井安全及正常生产至关重要。由于矿井瓦斯涌出量的影响因索、关联变量和约束条件复杂,对各因素之间的影响程度难以区分和把握,因此在预测预报中的精度较差。而采用灰色理论则具有高度的概括性,可以把各种不确定的因素,统一用一个简单的“灰数”表示,预测精度高而且使用简单。在分析某矿历年来相对瓦斯涌出量的基础上,应用灰色系统理论对其瓦斯涌出量进行了预测,其方法与结果对预防煤矿恶性事故的发生,悍证煤矿的安全生产具有重要意义。     

基于GM(1,1)模型的军用车辆交通事故预测研究

在分析军用车辆交通事故预测技术重要性的基础上,根据2005—2009年的军用车辆交通事故原始数据,建立军车交通事故的GM(1,1)灰色预测模型。对军用车辆交通事故起数和死亡人数进行短期预测,并通过实例验证预测模型的适用性。通过模型验证结果可以看出:GM(1,1)模型预测所得数据较为精确。预测结论如下:未来几年,军车交通事故会稳步下降,事故发生次数会快速减少,但死亡人数相对减少较缓。     

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...     

煤矿事故预测的马尔可夫SCGM(1,1)c模型的建立与应用

煤矿安全是煤矿生产的重要保障,煤矿事故预测是煤矿安全评价和决策的基础。结合灰色SCGM(1,1)_c预测模型和马尔可夫链理论的优点,根据煤矿生产的特殊条件,提出了基于马尔可夫链的SCGM(1,1)_c预测模型。首先利用灰色SCGM(1,1)_c预测模型对我国1990—2010年的煤矿事故百万t死亡率进行初次预测,然后根据初次预测结果,利用残差模型对SCGM(1,1)_c模型预测结果进行修正。最后在修正模型的基础上,运用马尔可夫SCGM(1,1)_c模型对我国2011—2013年煤矿事故百万t死亡率进行了预测,并对两种模型的预测误差进行了对比分析。结果表明,马尔可夫SCGM(1,1)_c预测模型既能揭示煤矿事故百万t死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性。     

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。