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  1. 基于优化GM(1,1)的井壁变形预警系统

  2. 针对目前煤矿井壁变形监测预警系统存在检测方法单一、不能在线监测的问题,设计了一种基于优化GM(1,1)的井壁变形预警系统。该系统利用压力、位移和温度传感器采集井壁可压缩段的变形数据,并用优化GM(1,1)模型对数据进行分析、拟合,通过工业以太网将温度和位移数据传送给计算机监测系统,实现了数据的实时显示、分析和预警。应用结果表明,该系统性能稳定、测量精确、预警可靠。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：591kb
    • 提供者：weixin_38690407

  1. 基于优化GM(1,1)模型的矿井涌水量预测及算法实现

  2. 针对矿井涌水量预测过程中受各种因素的影响,预测精度较低的问题,基于GM(1,1)模型提出优化GM(1,1)模型。分别建立GM(1,1)模型及优化GM(1,1)模型,并对某矿2002—2010年矿井平均涌水量进行模拟计算,结果显示优化GM(1,1)模型模拟精度较高。利用MATLAB设计优化GM(1,1)模型的计算程序,解决了计算过程复杂、计算量大的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38609401

  1. 基于复化Simpson公式优化背景值的GM(1,1)模型及应用

  2. 文中针对传统GM(1,1)模型背景值求解存在误差,模型预测精度低的问题,通过分析误差来源,根据已有复化Simpson公式优化背景值的方法,利用积分函数分区间积分求解逼近的思想,构建动态序列预测模型,并结合实例分析进一步验证了该方法的有效性,能够减弱背景值影响误差,提高模型的拟合预测精度,对工程实际应用具有适用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：487kb
    • 提供者：weixin_38694023

  1. 基于插值的非等间距GM(1,1)建模方法

  2. 非等间距GM(1,1)模型因其对非等间距观测数据的处理能力,在变形观测的预测方面发挥着越来越重要的作用。为了更加准确地进行变形预测,提高其实用性,对非等间距GM(1,1)模型进行改进。首先分析不同插值方法对非等间距序列的适应性,选取合适的插值方式。通过插值将非等间距序列构造成等间距序列,建立插值优化背景值和不对背景值进行优化两种模型。对该等间距序列进行预测,最后再进行一次插值还原为原始非等间距序列的预测值。将预测的结果与其他方法进行比较,验证了改进的模型预测精度明显提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：897kb
    • 提供者：weixin_38536841

  1. 区域产业网络结构演化的动因分析-基于灰色投入产出预测模型

  2. 区域产业网络结构演化的动因分析-基于灰色投入产出预测模型，王斌，王文平，本文基于背景值优化GM(1,1)模型构建灰色投入产出预测模型，并以预测得到的投入产出数据为基础构建区域产业网络，分析区域产业网络�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：935kb
    • 提供者：weixin_38684806

  1. 宁夏回族自治区城镇居民消费支出预测分析--基于优化的GM(1,1)模型

  2. 宁夏回族自治区城镇居民消费支出预测分析--基于优化的GM(1,1)模型，李凯，张涛，为了减小GM(1,1)模型的预测误差，提高模型的预测效果，对GM(1,1)模型进行优化。首先通过采用滑动平均预处理、取对数、开次方和在建模�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：460kb
    • 提供者：weixin_38569515

  1. 基于Matlab 的优化案例分析课件.rar

  2. 基于Matlab 的优化案例分析课件PPT 第1章 Matlab基础知识 第2章 GUI应用及数值分析 第4章 GM应用分析 第5章 PLS应用分析 第6章 ES应用分析 第7章 MARKOV应用分析 第8章 AHP应用分析 第9章 DWRR应用分析 第10章 模糊逼近算法 第11章 模糊RBF网络 第12章 基于FCEM的TRIZ评价 第13章 基于PSO的寻优计算 第14章 基于PSO的机构优化

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-26
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：zwei1563

  1. 基于最优加权组合模型的煤炭消费预测分析

  2. 为了研究最优的煤炭消费预测模型,为我国能源结构优化提供依据,基于差分自回归移动平均(ARIMA)、灰色预测(GM)和人工神经网络(ANN)模型构建了8个组合预测模型,对我国煤炭消费量进行预测分析,应用评价指标R、MAE、MAPE和RMSE对预测模型精度进行比较,筛选出最优组合模型并预测分析未来10年我国煤炭消费趋势。研究结果表明:(1)最优加权组合模型均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差等参数均较小,预测效果明显优于单项和简单组合预测模型;(2)构建了权重为(0.73,0.09,0.18)的我

  3. 所属分类：其它

  1. 基于GM(1,1)改进模型在应力集中预测上的应用

  2. 将灰色系统理论中的GM(1,1)模型应用于应力集中问题的数据处理,根据应力集中处附近的应变理论值,能方便地求出应力集中处的最大应变值,并根据实际预测结果,利用文中的方法改进其基本模型并进行优化,实例表明预测结果是可信的,为工程测试的数据处理给出了一种比较实用的新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：191kb
    • 提供者：weixin_38675465

  1. 基于GM（1，1）模型和模拟退火算法的中长期负荷预测

  2. 分析了灰色模型（GM）和模拟退火模型（SA），GM（1，1）学习参数的计算采用最小二乘法，而最小二乘法是基于残差平方和最小寻优，容易陷入局部最小，对于非线性较强的负荷，会产生很大的偏差。提出了一种GM（1，1）与SA相结合的方法，根据模拟退火原理，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，自动优化GM（1，1）的参数，在负荷预测的实例中取得良好效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：310kb
    • 提供者：weixin_38726193

  1. 基于GM（1，1）模型的区域交通运输体系发展预测

  2. 灰色预测法是一种对含有不确定因素的灰色系统所产生的与时间有关的灰色变化过程进行预测的方法。本文以灰色预测法中的GM（1，1）模型为基础，以残差模型对其进行优化，并将优化后的模型应用于以陕西省为实例的区域交通运输体系的发展预测。实证结果表明，预测结果良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：555kb
    • 提供者：weixin_38656741

  1. 基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法

  2. 针对现有灰色模型不能适用于小样本振荡序列预测的问题, 提出了基于傅立叶级数的小样本振荡序列灰色预测方法. 首先对原始序列建立GM(1,1) 幂模型以描述系统行为的总体趋势; 然后利用傅立叶级数提取模型的残差序列所包含的周期性振荡规律, 并以二者之和构成新的时间响应函数; 最后以平均误差最小化为目标, 建立非线性优化模型求解最优参数. 应用实例表明, 该方法能够有效地提高灰色模型对小样本振荡序列的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：weixin_38697471

  1. 基于初始条件优化的一种非等间距GM(1,1) 建模方法

  2. 针对非等间距GM(1,1) 模型的预测问题, 提出一种优化初始条件的方法. 以非等间距一阶累加生成序列各分量的加权平均作为优化的初始值, 根据新信息优先原理, 将一阶累加生成序列的序数序列的单位化序列中各分量作为权重, 利用原始序列与模拟序列误差平方和最小的原则确定初始条件中的时间参数, 建立优化的非等间距GM(1,1) 模型. 最后, 通过算例验证了所提出的非等间距优化模型的有效性和可行性, 同时表明了该优化模型可以提高预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：weixin_38638004

  1. 基于误差最小化的GM(1,1) 模型背景值优化方法

  2. 背景值是导致GM(1,1) 模型产生系统误差的主要原因之一. 对此, 提出一种优化的GM(1,1) 模型构建方法. 首先, 根据GM(1,1) 模型时间响应式的函数形式, 利用积分中值定理拟合真实背景值, 研究发展系数与背景值之间的 关系; 然后, 构建新的灰色微分方程, 采用最小二乘法进行参数估计, 并利用方程组还原原始参数, 使背景值同时具备无偏性和最小误差性; 最后, 通过具体案例验证了所提出的优化模型能够突破高增长建模的局限, 对实际问题的建模精度较高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：163kb
    • 提供者：weixin_38741950

  1. 基于互逆分数阶算子的离散灰色模型及阶数优化

  2. 针对现有灰色预测模型主要以一阶累加生成序列为建模序列这一现象, 在互逆的分数阶累加生成算子与分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子离散灰色模型, 并给出最小平均相对误差下最优阶数的自适应粒子群优化算法. 多个实例表明, 通过阶数优化, 分数阶算子离散灰色模型相对于灰色模型GM(1,1) 和离散灰色模型DGM(1,1) 表现出更优的拟合精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：weixin_38530415

  1. 基于互逆分数阶算子的GM(1,1) 阶数优化模型

  2. 在互逆的分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子GM(1,1) 模型, 均值GM(1,1) 模型是当?? = 1 时的特例. 给出分数阶算子GM(1,1) 模型最小平均相对误差下最优阶数的粒子群优化算法.多个验证实例表明, 通过对阶数进行优化, 分数阶算子GM(1,1) 模型可具有比GM(1,1)、DGM(1,1) 等模型更高的拟合精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38620893

  1. 基于驱动因素控制的DFCGM$(1,N)$ 及其拓展模型构建与应用

  2. 针对一类驱动因素具有复杂变化特征的系统行为预测问题,将驱动因素序列对系统的作用函数引入经典GM$(1,N)$模型的灰色作用量,构建驱动因素控制的DFCGM$(1,N)$模型及其拓展模型,并探讨参数估计方法;从白化信息充分和匮乏两个角度,利用经验分析法和智能优化算法探索驱动因素控制参数的识别方法,并给出模型建模预测步骤;最后,通过对我国粮食产量进行预测,验证了模型的有效性和实用性,表明所提出模型能够有效解决多驱动因素影响的系统预测问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：weixin_38682279

  1. 基于时间权重序列的GM(1,1)初始条件优化模型

  2. 灰色GM(1,1)模型的初始条件对其精度有着重要的影响,为了提高模型的精度,提出一种初始条件的优化方法.首先,综合考虑1-AGO序列中各分量的作用,取所有分量的加权平均作为初始条件,权重由各分量的大小决定;然后,基于时间权重序列,对模拟序列与原始序列的误差平方和进行加权;最后,求解最优问题,确定时间参数,从而建立优化模型.算例表明,所提出的优化模型具有可行性,可以有效地提高模型的精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：193kb
    • 提供者：weixin_38665490

  1. 基于虚拟变量控制的GM(1,N)模型构建及其应用

  2. 现实中系统行为特征序列常受到虚拟变量的影响,而此时传统GM(1,N)模型不能准确地描述系统特征的变化规律.将虚拟变量引入传统GM(1,N)模型的灰作用量,构建虚拟变量控制的GM(1,N)模型,讨论新模型的参数求解方法;鉴于背景值对模型精度有着重要影响,利用粒子群优化算法对含有插值系数的背景值进行优化求解;从两个角度提出虚拟变量有效性检验方法.最后,通过河南省农民人均收入预测案例表明,新模型能够准确描述虚拟变量影响下系统特征序列的未来变化趋势.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：weixin_38587005

  1. 基于遗传算法的灰色区间数的GM(1,1)优化模型

  2. 利用遗传算法作为优化工具对基于灰数带及灰数层的区间灰数预测模型中的参数进行优化提取.首先,利用变权均值生成思想取代非偏生成,将区间灰数转化为实数序列;然后,对此实数序列进行建模.在优化过程中,选取区间灰数预测的平均相对误差最小为目标函数,通过遗传算法寻找到最优的参数,建立新的灰色区间数的GM(1,1)模型.算例仿真显示该新模型的平均模拟相对误差和预测误差有了明显的降低,表明该新模型具有有效性和可行性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：weixin_38647039
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