SFLA-Verhulst组合模型预测矿井瓦斯涌出量

针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数据进行优化处理,建立了基于混合蛙跳算法的SFLA-Verhulst组合预测模型;结果使模型在原始数据不准确或存在误差干扰的情况下仍能进行精度较高的预测。将新模型应用于某矿瓦斯涌出量预测,并对模型的预测结果进行检验分析,结果表明:该模型在结合蛙跳算法的全局寻优特点后预测精度较传统的GM(1,1)模型有明显的提高,适用性更强。     

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。     

采动斜坡变形破坏模式分析及预测

介绍了国内一些学者在这方面的研究方法。考虑地下开采方向与斜坡岩体结构类型的不同组合，探讨了斜坡的变形破坏模式。根据采动斜坡的变形破坏特点，提出可以采用最初用于预测生物增长规律的费尔哈斯特模型来描述斜坡的变形趋势，在对国内某斜坡的预测实践中，发现该模型具有良好的适应性，能够有效的预测采动斜坡的变形趋势。     

利用灰色Verhulst模型对烟台市空气质量综合评价研究

确定空气中的污染物,预测发展趋势,对改善空气质量状况有着积极的意义.以烟台市2009年-2013年的空气质量为历史数据,利用灰色Verhulst模型预测出未来几年的空气质量数据,其结果显示烟台的空气质量状况在逐年改善,几年后可达到国家一级环境标准.为了确定影响烟台空气质量的主要因素,利用灰色关联分析法得到工厂生活中排放的、烟(粉)尘是最主要的影响因素,私人汽车拥有量和绿化面积是相对重要的影响因素.     

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。