矿井粉尘浓度的灰色预测法

采用粉尘浓度统计值建立GM(1,1)模型,进而对粉尘浓度进行预测,说明这种方法的有效性和实用性.     

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。     

矿井粉尘浓度的灰色预测法

采用粉尘浓度统计值建立ＧＭ（１,１）模型,进而对粉尘浓度进行预测,说明这种方法的有效性和实用性。     

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。     

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。     

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GM(1,1) Markov的危化品道路运输事故与交通事故预测及关系研究

为准确预测我国危化品道路运输及交通2类事故数量趋势,探究其内在联系,在单一的灰色GM（1,1）模型基础上与马尔科夫过程组合形成灰色GM（1,1）—马尔科夫预测模型,以2013—2017年2类事故数量的原始序列探讨了该组合预测模型的实际应用,采取平均相对误差、均方差比值、小误差概率对模型进行精度检验。研究结果表明:在组合预测模型较优情况的研究中,2类事故数量历年来波动性相似,因危险化学品自身的性质、包装和装卸使得2类事故量变化频率存在偏差;2018—2019年的危化品道路运输事故分别为485起和480起,交通事故分别为225 294起和234 454起。     

基于GM（1，N）灰模型预测企业主动性安全投入

本文基于GM（1,N）灰模型对企业主动性安全投入总量进行预测,研究把企业安全整体情况或整体表现作为一个“灰系统”对待时,依据该系统的特征量,来对企业主动性安全投入进行预测,为我国企业进行安全投入时提供决策依据。     

管道腐蚀深度预测的优化灰色GM(1,1)模型建立及应用

管道腐蚀深度是腐蚀行为研究的重要内容，准确预测管道腐蚀深度变化规律对于保障管道的安全运行意义重大。针对传统GM(1, 1)模型背景值计算方法的不足，提出了一种基于二次多项式变换结合背景值优化的改进灰色模型，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测精度的差异。结果表明：当建模样本数为7时，传统模型、改进模型一(采用二次多项式变换方法所建模型)、改进模型二(采用二次多项式变换结合背景值优化方法所建模型)预测所得的平均相对误差分别为5.33%、4.00%和3.731%,因此改进模型二的预测精度高于改进模型一和传统灰色模型；当建模样本数分别为8和9时，改进模型二的预测精度仍最高，因此采用的背景值优化方法有助于提升改进模型一的预测精度；改进模型用于预测管道腐蚀深度完全可行，且所用方法具有计算简单、精度高的优点。