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基于马尔可夫过程的改进残差灰色 总被引：1，自引：1，他引：0
洪涝是对人类社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡。介绍了传统残差灰色模型的基本原理和建立方法;并介绍了马尔可夫预测法,它是应用概率论中马尔可夫链的理论和方法来研究分析有关数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种方法。针对灰色残差模型中存在的问题对该模型进行了改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k>n时的符号,提高了预测精度。用辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立涝灾预测模型,结果表明,新模型算法简单,精度较高,比传统的灰色模型效果更好,为涝灾预测提供一种行之有效的方法,对防灾减灾具有极其重要的现实意义。 相似文献
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基于马尔可夫边程的改进残差灰色灾变预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
洪涝是对人类社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡.介绍了传统残差灰色模型的基本原理和建立方法;并介绍了马尔可夫预测法,它是应用概率论中马尔可夫链的理论和方法来研究分析有关数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种方法.针对灰色残差模型中存在的问题对该模型进行了改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k>n时的符号,提高了预测精度.用辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立涝灾预测模型,结果表明,新模型算法简单,精度较高,比传统的灰色模型效果更好,为涝灾预测提供一种行之有效的方法,对防灾减灾具有极其重要的现实意义. 相似文献
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为了提高农田土壤湿度预测的效果,采用神经网络灰色模型。首先灰色模型对农田土壤湿度数据建模,神经网络对误差进行校正;然后神经网络灰色模型考虑湿度数据之间的关联度,只对关联度值较大的单个预测模型进行组合预测;最后给出了算法流程。实验结果表明,随着农田土壤深度的增加,湿度数据预测值的相对误差以及波动性都在增加;多模型对比实验显示:对垂直深度70 cm和80 cm的土壤湿度预测值接近真实值,剩余预测偏差指标最小值为2.69、平均值为2.75,模型判定系数为0.98,结果优于其他预测模型指标。 相似文献
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应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预 总被引：7，自引：0，他引：7
研究了灰色系统理论在中长期城市需水量预测中的应用。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时，精度较高的仅仅是最近的几个数据，越往未来发展，该模型的预测意义就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足，建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测。结果表明：模型精度较高，预测误差较小。对于中长期城市需水量预测这样复杂的问题, 灰色新陈代谢预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点，该方法可作为中长期城市需水量预测预测的工具之一。 相似文献
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为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。 相似文献
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采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。 相似文献
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为提高降水量预测的准确度,降低经济损失.针对降水量数据序列非线性、非平稳的特征,在已有灰色波形预测模型的基础上引入斜率和分位数,构造非等间隔斜率灰色波形预测模型.首先,采用斜率等高线解决降水量数据具有上升、下降或波动的特征;其次,引入分位数解决降水量数据非平稳的特征;再次,采用GM(1,1)模型对满足条件的等高时刻序列建模;最后,采用非等间隔斜率灰色波形预测模型方法及传统方法对河南省1990-2019年的降水量数据进行分析.结果表明:基于方法的降水量预测结果与实测结果更相符、预测误差更小,精度较高.提出的斜率非等间隔灰色波形预测模型能够对非等间隔、具有上升或下降趋势的数据序列进行有效预测. 相似文献
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本文应用灰色系统理论，以我国历年农村用电量为依据，经过累加生成时间序列，用微分方法建立色动态模型，并用政策经验模型校正，进一步提高了预测精度，从而建立了我国农村年用电量的预测模型。 相似文献
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针对数控机床热误差建模具有小样本、数据离散的特点,提出一种综合灰色预测和最小二乘支持向量机的热误差在线组合建模方法。根据机床温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,并通过加权系数将两者进行组合。以提高热误差的实测值和组合模型预测值之间的灰色综合关联度为目标,对模型的加权系数进行优化。在一台高架桥式龙门加工中心上进行建模实验,结果表明数控机床热误差最优权系数组合建模方法精度高、泛化能力强,优于灰色预测、最小二乘支持向量机和多元线性回归3种建模方法。利用该方法构建的预测模型进行机床热误差在线补偿,可有效减小热误差对机床加工精度的影响。 相似文献
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灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探 总被引：5，自引：1，他引：5
在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。 相似文献
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为了提高联合收获机前进速度控制的精度,解决前进速度控制的滞后问题,使收割机具有稳定的负荷和良好的脱粒能力,对驱动轮轴装配机构进行了改进,并提出了基于灰色预测的模糊PID控制方案,将其应用在了纵流联合收割机的控制系统中。控制系统使用单片机作为速度的控制装置,并可对装置故障做出预警。为了测试收割机速度灰色预测模糊PID控制方法的有效性和可靠性,对收割机的速度控制进行了测试。以喂入量作为干扰信号,通过测试发现:灰色预测模糊PID控制的速度控制响应时间短,响应迅速,满足设计需求,可以在各类联合收割机的速度控制器推广使用,为收割机速度控制的研究提供了较有价值的参考。 相似文献
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农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值,科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质,本研究应用灰色GM(1,1)模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性,应用BP神经网络对灰色残差数据进行处理,补偿灰色预测结果,建立了相应的预测模型。实验表明:该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效,并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关政策制定提供了科学依据。 相似文献
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结合灰色预测理论和GIS提出了一种农机区域市场规划决策模型。该模型以灰色预测算法为基础,根据各地区历史数据生成预测数据,然后利用GIS生成专题地图,直观地显示产品的区域发展情况和未来几年的变化趋势,能为产品区域市场的确定提供直观可靠的科学依据。以联合收获机为例,实际讨论了该模型的具体应用,对未来5年联合收获机在各省市拥有量变化趋势和分布趋势进行了讨论。 相似文献
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城市工业用水量的灰色马尔可夫预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
灰色GM(1,1)是预测城市工业用水量的模型,这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测,但是马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题.可以将这两种模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以抚顺市为例,预测结果证明了该模型的优势. 相似文献
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