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Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用 被引量:11
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作者 王秋萍 闫海霞 闫建波 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期347-350,共4页
将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响... 将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。 展开更多
关键词 粮食产量 灰色关联分析 GM(1 n)预测模型 MARKOV模型 残差修正
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基于GCM(1,N)自适应关联组合模型的PM_(2.5)浓度预测 被引量:1
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作者 吕辰 吴宗之 +1 位作者 傅贵 贾树泽 《矿业科学学报》 2017年第4期357-363,共7页
PM_(2.5)浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM_(2.5)浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM_(2.5)浓度受多因素扰动的灰特性,采用等维灰递补的方法,及时补充新的灰... PM_(2.5)浓度的变化与雾霾灾害天气的发生有着内在的必然联系,准确预测PM_(2.5)浓度变化趋势,对有效防治大范围雾霾灾害天气的发生具有重要指导作用。本研究根据PM_(2.5)浓度受多因素扰动的灰特性,采用等维灰递补的方法,及时补充新的灰信息,构建了PM2.5主影响因子灰关联计算模型;同时引入灰控制参数对GM(1,N)模型进行改进,满足多影响因素条件下的精确预测,将二者结合建立了适应于不同N元的GCM(1,N)自适应预测模型。通过对北京地区实测数据的应用和分析,GCM(1,N)计算预测模型精度达到89.75%~96.44%,PM_(2.5)浓度预测相对误差在7.32%~15.21%之间,取得了较好的预测效果。 展开更多
关键词 PM2.5浓度 主影响因子 GCM(1 n)预测模型
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电梯故障率预测模型及其应用 被引量:13
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作者 朱明 王志荣 +1 位作者 郭文杰 佟轩 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期74-78,共5页
为提高电梯现场安全管理水平,降低电梯故障率,建立电梯故障率受温度、湿度影响的GM(1,N)预测模型,研究环境温度、湿度对电梯故障率的影响;对所建模型进行校验,得到残差序列,利用残差序列建立修正模型并对原预测模型进行修正;利用修正后... 为提高电梯现场安全管理水平,降低电梯故障率,建立电梯故障率受温度、湿度影响的GM(1,N)预测模型,研究环境温度、湿度对电梯故障率的影响;对所建模型进行校验,得到残差序列,利用残差序列建立修正模型并对原预测模型进行修正;利用修正后的预测模型对某品牌电梯故障率进行预测。结果表明:湿度相较于温度对电梯故障率的影响更大;修正后的预测模型其预测结果与实际情况符合较好,能够用于该品牌电梯故障率的预测;根据模型预测值可知该品牌电梯的故障率呈现上升趋势,应加强其检维修与管理工作。 展开更多
关键词 电梯 故障率 环境温湿度 GM(1 n)预测模型 残差修正模型
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灰色系统理论在煤层气含量预测中的应用 被引量:31
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作者 田敏 赵永军 颛孙鹏程 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期24-27,共4页
煤层含气量是一个受多因素影响的反映煤层含气性的定量指标。以晋城矿区为例,根据煤层气地质基本理论,利用改进的斜率关联度法,分析了煤层气含量的影响因素;进而,由灰色多变量静态模型GM(0,N)预测了煤层气含量,并与多元回归分析的结果... 煤层含气量是一个受多因素影响的反映煤层含气性的定量指标。以晋城矿区为例,根据煤层气地质基本理论,利用改进的斜率关联度法,分析了煤层气含量的影响因素;进而,由灰色多变量静态模型GM(0,N)预测了煤层气含量,并与多元回归分析的结果进行比较。结果表明,用改进斜率关联度进行灰色关联分析所确定的煤层气含量的主要影响因素是可信的;由GM(0,N)模型预测煤层含气量所需样本数据少,原理简单,计算方便,且预测精度较高。 展开更多
关键词 煤层含气量 灰色关联分析 GM(0 n)预测模型
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公路货物运输发展影响因素分析及预测 被引量:7
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作者 王璐 吴群琪 熊锐 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第20期83-85,共3页
公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据,文章采用灰熵分析法,对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析;建立GM(1,N)模型,对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明:影响我国公路货运... 公路货物运输是现代运输主要方式之一。基于公路货物运输发展的历史数据,文章采用灰熵分析法,对公路货物运输发展影响因素的显著性进行分析;建立GM(1,N)模型,对公路货运周转量及其显著影响因素进行预测。研究结果表明:影响我国公路货运周转量发展的三个最显著因素分别是工农业总产值、固定资产总投资和GDP。通过灰熵分析与GM(1,N)多因素预测,可为各级决策部门来促公路货物运输发展战略和发展规划提供依据。 展开更多
关键词 公路 货物运输 灰熵分析法 GM(1 n)预测模型
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