加权灰色预测模型及其计算实现   总被引：21，自引：2，他引：21  

周世健  赖志坤  藏德彦  鲁铁定 《武汉大学学报(信息科学版)》2002,27(5):451-455

鉴于GM（1，1）灰色预测模型中背景值取值方法的不足，引入背景值最佳生成系数，得到新的背景值计算式，从而将GM（1，1）预测模型扩展为加权灰色预测模型－－PGM（1，1）预测模型；并对PGM（1，1）预测模型中的最佳生成系数p及灰参数的估计计算进行了详细论述，应用迭代法来确定要应的数值。实例表明，此方法的拟合精度和预测效果均优于GM（1，1）模型。  相似文献   

时变参数PGM(1, 1)变形预测模型及其应用   总被引：7，自引：1，他引：7  

汪孔政 《武汉大学学报(信息科学版)》2005,30(5):456-459

在GM(1，1)模型的基础上，考虑参数随时间的变化，用多项式逼近模型参数，同时针对GM(1，1)模型背景值取值方法的不足，引入背景值最佳生成系数，建立了时变参数PGM(1，1)变形预测模型。多项式中的待定系数采用最小二乘法确定，背景值最佳生成系数采用搜索法确定。实例计算表明，时变参数PGM(1，1)变形预测模型具有较高的模拟精度和预测精度，适合用于变形体的变形预测。  相似文献   

三重加权变形监测预测模型及应用     

王奉伟  周世健  周清  陆培鹤 《测绘科学》2016,41(4):10-14

针对GM(1,1)建模过程存在背景值、时间因素和初始条件3方面的不足,该文提出三重加权TPGM(1,1)预测模型。通过对背景值进行加权生成新的背景值,建立PGM(1,1)模型;在PGM(1,1)基础上考虑到时间因素,在求解灰参数时进行第2次加权建立DPGM(1,1)模型;最后考虑到初始条件对预测模型的影响,在DPGM(1,1)基础上进行第3次加权,建立TPGM(1,1)模型。通过实例分析,比较GM(1,1)、PGM(1,1)、DPGM(1,1)、TPGM(1,1)4种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明三重加权TPGM(1,1)模型拟合效果更好、预测精度更高;该模型具有前3种模型的优点,同时弥补了传统GM(1,1)存在的不足。  相似文献   

季节指数及其在季节性监测资料分析和预报中的应用     

王琪洁  邹峥嵘彭悦 《四川测绘》2004,27(4):156-158,173

基于灰色模型的诸多优点，作者选用GM(1，1)模型分析和预报形变监测序列。然而直接应用GM(1，1)灰色模型分析和预报具有季节性的监测序列时往往精度不高。因此，作者提出运用基于季节指数的“去季节波动”法与GM(1，1)混合建模，对监测资料进行分析与预报。基于均方差和平均绝对误差两个精度准则，作者对此方法与周期函数拟合模型进行了比较。结果表明，此方法提高了具有季节性波动监测序列的预报精度，且建模方法简便、快捷。  相似文献   

GM(1,1)模型在沉降预报中的应用   总被引：3，自引：0，他引：3  

王坚  岳广余  孟凡涛 《四川测绘》2003,26(2):79-81

本文提出采用灰色理论进行定量预报的方法。讨论GM(1，1)沉降预报模型的建立以及应用问题，并使用建立的预报模型对沉降控制点沉陷量进行预报。结果表明，用GM(1，1)模型进行预报具有理论的可行性和现实意义，说明灰色理论在地表沉降预报领域具有实用价值。  相似文献   

基于灰色模型和指数平滑法的地面沉降预测   总被引：1，自引：0，他引：1  

汤俊  邹自力 《江西测绘》2009,(2)

提出了在灰色模型GM(1,1)和三次指数平滑法基础上的组合预测方法。地面沉降是一种渐变性地质灾害,可以预测其发展趋势。文章结合灰色系统理论预测模型及指数平滑法预测模型的特点,提出了在灰GM(1,1)和三次指数平滑法的基础上采用加权组合预测地面沉降预测的方法。  相似文献   

pGM(1,1)模型在变形预测中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

李大军  赖志坤等 《测绘学院学报》2002,19(2):92-95

分析了GM（1，1）模型在背景值取值上的不足，提出了一种基于权的pGM(1,1)模型，通过模型比较，表明pGM(1,1)模型具有更好的预测效果，并用该模型进行了实际的变形预测。  相似文献   

马尔科夫理论的优化灰色模型预测建模     

李克昭  李志伟  赵磊杰 《测绘科学》2016,41(8):1-5

针对GM(1,1)模型易受建模数据随机扰动影响,且模型稳定性较差的问题,该文提出了基于马尔科夫(Markov)理论的GM(1,1)预测优化模型。首先,通过最小二乘原理选取GM(1,1)模型的最优初值,利用指数函数法构造新的背景值,同时利用正化残差序列法进一步修正残差。然后,将优化的GM(1,1)模型和马尔科夫理论有机结合,进一步对优化的GM(1,1)模型进行改进,构建了优化的灰色马尔科夫预测模型。最后,以某建筑物的变形实测数据为基础,进行了传统GM(1,1)预测模型、优化的GM(1,1)预测模型和优化的灰色马尔科夫预测模型的实例计算比较,结果表明:优化的灰色马尔科夫预测模型的拟合精度和预测精度优于传统GM(1,1)预测模型和优化的GM(1,1)预测模型,且适用性更强,稳定性更好。  相似文献   

径向基神经网络在沉降预测中的应用     

谭洋  牛雪峰  王明常 《测绘科学》2016,41(4):33-36

针对大型建筑物的沉降监测存在较多的不等时间间隔沉降监测数据,现有模型需要对此类数据进行等间隔处理后建立沉降预测模型的现状,该文采用无需对监测数据进行等间隔预处理的径向基神经网络对沉降监测数据建立沉降预测。通过对西安某大厦基坑开挖对地表和周围建筑物影响的沉降监测数据进行实例分析,并与非等间隔灰色GM(1,1)预测模型进行对比,利用模型评价指标评价预测模型精度。结果表明:采用径向基神经网络建立预测模型处理过程简便,其预测精度优于非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。  相似文献   

变异时序回归GM(1,1)模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

陈西江  鲁铁定 《测绘科学》2011,36(6):184-186

鉴于在GM(1,1)预测模型中,灰参数与背景值导致的GM(1,1)模型的残差,本文提出将残差引入到时序中,对时序进行变异,利用不同的曲线回归方程对变异时序进行估计.基于对不同回归方程估计结果的误差分析,选用最佳的回归方程作为GM(1,1)变异时序预测方程;并将预测结果作为GM(1,1)模型的变量k.实例计算表明,变异时...  相似文献