搜索到11308篇“ GM-1“的相关文章
- 基于TOPSIS和GM(1,1)模型的黑河流域水资源安全状态分析及预测
- 2025年
- 为精准评估与预测黑河流域水资源安全状况,综合选取反映该流域水文动态及社会经济特征的指标集,采用熵权法对各项指标客观赋权,再应用熵权-TOPSIS模型对水资源安全态势进行量化排序,并采用GM(1,1)模型预测未来安全趋势,为流域水资源管理提供决策支持。结果表明:该流域水资源安全经历了不安全期(2001—2006年)、临界安全期(2007—2012年)以及相对较安全期(2013—2021年)三个发展阶段。预测分析指出,到2028年,黑河流域水资源安全指数预计将稳步提升至安全范畴。
- 杨学涛许健张炳祺徐德超高金元曹文杰相杨帆
- 关键词：黑河流域水资源安全TOPSISGM(1,1)模型
- 基于GM(1,1)模型的地铁基坑变形预测研究
- 2024年
- 在深大基坑开挖过程中,基坑周围土体会受到扰动,势必会影响到基坑、基坑周围建筑物和构筑物的稳定与安全。为解决基坑开挖过程中变形监测周期过长而无法长期监测以及监测数据误差等问题,以某工程实例为依据,对基坑周围地表沉降变形进行监测,以地表沉降监测数据为基础数据建立GM(1,1)预测模型,进行基坑后期沉降变形预测分析。结果表明:该模型预测结果能较好的反映基坑的沉降变形情况,预测精度能满足工程需要,预测结果相对于实际观测值表现出超前现象,可为类似工程建设提供参考。
- 苟胜荣张文学白立东
- 关键词：深基坑GM(1,1)模型
- 改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究被引量：1
- 2024年
- 为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。
- 林文辉杜彦炜赵鹏
- 关键词：天然气产量ARIMA模型灰色GM(1,1)模型多步预测
- 基于GM(1,1)模型的煤矿安全事故灰色预测分析
- 2024年
- 为了明确我国煤矿事故发生起数和死亡人数总的变化趋势,本文以灰色数学为理论基础,以2019年-2023年的煤矿事故总起数和煤矿事故死亡人数为数据基础,建立了煤矿事故总起数GM(1,1)模型、煤矿事故死亡人数GM(1,1)模型,通过MATLAB软件编制程序,计算拟合值,确定建立的两个模型等级均为“好”,验证了模型的可靠性,根据建立的模型预测得到2024年、2025年事故总起数为68起、50起,事故死亡人数154人、125人。预测表明,2024年、2025年事故总的起数和总的死亡人数趋于平缓,预测结果为煤矿行业制定安全管理对策提供有效的参考,具有重要的意义。
- 彭贺
- 关键词：灰色预测煤矿事故GM(1,1)模型
- 基于GM(1,1)模型的甘肃省冷链物流需求预测研究被引量：2
- 2024年
- 随着居民对生鲜农产品质量要求的提升,冷链物流行业也亟需朝着高标准、严要求的方向进一步发展。因此,对生鲜农产品冷链物流需求进行精准预测也具有了更加重要的现实意义。将人均生鲜农产品消费量与甘肃省常住居民数的乘积作为甘肃省冷链物流需求量,利用GM(1,1)模型对甘肃省2012-2031年冷链物流需求量进行预测,并通过发展系数检验、残差检验、后验差检验,验证了模型有较高的预测精度,并适用于中长期预测,可以有效预测甘肃省冷链物流需求量的发展趋势,能够为后续甘肃省冷链物流设施规划、冷库建设、运输设备配备提供参考依据。
- 王艳丽
- 基于GM(1,1)的山东省沿海港口物流需求预测研究
- 2024年
- 沿海港口是国际贸易的关键通道,提高沿海港口的物流服务水平能带动区域经济发展,山东省作为一个港口大省,拥有数个重要港口,沿海港口行业已成为山东省经济发展的支柱产业,但由于建设不合理等原因,山东港口也存在许多问题。因此,文章选取山东省七个沿海港口城市,采用GM(1,1)模型对山东省主要沿海港口物流需求量进行预测,发现未来五年山东省沿海港口的物流需求逐年稳定提升,最后结合山东省沿海港口物流发展现状提出相应的发展对策及建议。
- 朱晓璐陈永祥张心慧
- 关键词：GM(1,1)模型港口物流
- 基于GM(1,1)模型在超高温度场中的预测应用被引量：1
- 2024年
- 在实际计量测试过程中会遇到超高温的设备,受标准器或者整个行业发展的限制无法直接检测。针对上述问题,利用灰色系统理论,根据少量的温度测量点建立起GM(1,1)模型,通过GM(1,1)计算出的理论值和仪器的显示值对比来评价被检设备的误差大小。试验证明利用GM(1,1)模型能够评价无法直接检测出的误差大小,为今后工作中出现难以计量的设备检测提供了一种思路。
- 朱元
- 关键词：GM(1,1)预测值
- 基于GM(1,1)-BP组合模型在炮口初速预测的应用
- 2024年
- 炮口初速是影响火炮射击精度的重要因素,如何能够准确预测出炮口初速,把握短暂战机精确打击目标,成为研究的重要方向。以往对炮口初速的预测大多采用单一的预测模型进行预测,虽运算过程简单但是预测精度并不理想。为提高模型预测精度,提出在GM(1,1)、BP神经网络预测模型基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对炮口初速进行预测。预测结果表明组合模型预测结果精度高于其他两个单项模型。
- 于晓魏成亮杨起
- 关键词：GM(1,1)模型BP神经网络模型炮口初速
- 基于GM(1,1)模型的山西省R&D经费投入预测研究
- 2024年
- 采用灰色GM(1,1)模型,以山西省2015-2022年R&D经费投入数据为样本数列,对山西2023-2030年R&D经费投入进行预测。研究发现,山西省R&D经费投入将从2020年的211.1亿元增加至2025年的380.4亿元,年均增长12.5%,与20%的目标值差距较大;2030年,山西省R&D经费投入将达到678亿元,仍处于全国较低水平。据此,就如何提升山西省R&D经费投入规模提出三点对策建议,以期为政府职能部门提供决策参考。
- 赵艳艳李向荣
- 关键词：R&D经费投入GM(1,1)模型
- 基于ARIMA-GM(1,1)模型的温度二次仪表误差修正方法
- 2024年
- 针对化工设备的温度二次仪表在超高温阶段存在的误差无法检测的问题,文章提出了一种基于ARIMA-GM(1,1)模型的温度误差修正方法。首先,将温度二次仪表和标准器静置在稳定的环境中,通过标准器输出电信号来计算标准器与二次仪表之间的误差;其次,通过误差序列建立ARIMA模型,得到一组预测值;再次,计算实际误差与预测值之间的残差,为了提高ARIMA模型的预测精度,截取残差序列的尾部数据建立GM(1,1)修正模型;最后,将ARIMA模型与GM(1,1)模型相结合,建立了ARIMA-GM(1,1)修正模型,预测下一个阶段仪表可能存在的误差,实现温度二次仪表的自修正功能。对比实验证明,本研究提出的ARIMA-GM(1,1)模型的相对平均误差最低,预测精度较高,能够较好地预测出下一个阶段仪表可能存在的误差,为后续仪表的自修正提供科学依据。
- 冯鑫李舒李磊封海兵
- 关键词：误差修正模型ARIMA模型GM(1,1)模型
相关作者
- 刘思峰
- 作品数：888被引量：10,204H指数：49
- 供职机构：南京航空航天大学经济与管理学院
- 研究主题：灰色系统 区间灰数 灰色关联分析 群决策 GM(1,1)模型
- 党耀国
- 作品数：301被引量：3,621H指数：38
- 供职机构：南京航空航天大学经济与管理学院
- 研究主题：灰色系统 GM(1,1)模型 灰色关联 数学模型 灰色关联分析
- 魏勇
- 作品数：76被引量：426H指数：12
- 供职机构：西华师范大学数学与信息学院
- 研究主题：GM(1,1)模型 背景值 灰导数 GM 细胞分裂
- 吉培荣
- 作品数：122被引量：694H指数：12
- 供职机构：三峡大学
- 研究主题：GM(1,1)模型 负荷预测 灰色预测 电路 灰色系统
- 王正新
- 作品数：91被引量：1,226H指数：21
- 供职机构：浙江财经大学
- 研究主题：灰色系统 GM(1,1)幂模型 GM(1,1)模型 缓冲算子 GM
