简介：针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。

简介：本文利用矩阵谱半径小于１的一个充分条件，给出了对称灰色系统稳定性判别的一个简便方法。

简介：本文用灰色关联系数来求解隶属度，提出一种类别标准已确定的综合评判模型与方法，并用于系统的排序分析．

简介：通过分析传统灰色Verhulst模型利用倒数变换求解白化方程发现了灰色微分方程与白化方程不匹配而导致误差的根源,提出了直接对原始序列的一次累加序列作倒数变换后建立与倒数替换后的白化方程相匹配的灰色微分方程来估计参数a和b,并在此基础上将优化灰导数以改造灰色方程与利用平均相对误差最小为指标确定响应系数的方法相结合对模型进行了优化.结果表明,该优化模型对其本身的时间响应函数所表达的曲线进行模拟和预测具有重合性.通过实例分析说明了优化模型使得传统模型的模拟预测精度得到明显的提高.

简介：针对GM（1,1）模型在矿井瓦斯涌出量预测的不足,在灰色预测模型基础上引入了拓扑预测,将两者的优点结合起来,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色拓扑预测模型.继而将该模型应用到采区工作面的瓦斯涌出量预测的分析中.实验结果表明：原始数据的GM（1,1）模型结果与测量值相差很大,且不满足精度要求,而采用灰色拓扑预测模型要求精度达到＂很好＂级别,预测结果和实测结果波形变化一致,绝对误差为0.2m~3/min,相对误差为3.8%,误差小.实验验证了灰色拓扑模型能够解决传统的GM（1,1）模型对于波动类型数据预测的不足.对于矿井瓦斯管理具有指导意义.

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：考虑了组合预测精度的数学期望和预测精度的标准差这两个指标,建立了多目标规划组合预测最优化模型,并给出其数学规划的解法.最后进行实例分析,结果令人满意.该模型能反映不同时间序列预测方法有效性.

简介：本文用样条函数对灰色Verhulst模型的残差序列进行插值拟合，然后作用于二阶线性微分方程，并以此修正原模型，得到一种新的预测模型的数值解，提高了拟合的精确度。

简介：通过对现有灰色关联度模型及算法的分析,首次提出了角度化灰色T型关联度模型。在分段线性表示的基础上,使用相邻线段间的夹角构成的角度序列近似表示时间序列,并给出了相关灰色关联系数和灰色关联度的计算方法。角度化灰色T型关联度模型不仅能够反映序列的正负相关关系,并且满足对称性、唯一性、可比性和规范性等性质。最后,通过实证分析证明了该模型的实用性和有效性。

简介：假设人口增长和人类文明是生态退化的主要驱动因素,结合福雷斯特世界动力学模型,利用机器学习的方法,建立了双层通信网络模型(TCNM)来研究生态退化的问题。

简介：选择100个化合物作为数据集，随机选取其中80个为训练集，其他分子为验证集，并为每个化合物分子计算了30个参数．通过采用五种不同多元线性回归分析方法对其训练模拟，建立了数学模型，并用验证集检验了所建模型的预测能力．结果发现向后筛选法为最优小肠吸收建模方法．由该法所建模型的统计结果良好（R^2〉0．80），应用于验证集时也表现出较强预测能力．该模型确定了对小肠吸收影响较大的分子参数，有助于指导进一步的新药筛选和开发．

简介：首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应用于对上海市消费价格总指数的预测,并通过与现有方法进行对比,验证了模型的有效性.

简介：选用30个结构多样的CaM抑制剂分子作为数据集，采用多元线性回归（MLR）方法及主成分回归分析（PCA）方法对每个化合物的194个分子参数进行回归分析，分别建立了各自的最优预测模型．结果表明：多元线性回归分析方法所建模型与主成分回归所建模型相对比，发现逐步筛选法为最优建模方法．该方法所建模型统计结果良好（R^2=0．952，SEE为0．289），应用于检验集时结果也比较令人满意（R^2=0．941，SEP为0．295），模型表现出较强的可靠性和预测性．

简介：采用灰色关联度模型综合评判法对煤矿企业经济效益进行综合评价，计算结果中关联度最大的评价对象为最优．该评价方法模型简单，计算简便，评价结果直观、可靠．

简介：针对复杂产品方案设计中指标属性信息的不完全性和不确定性,研究了一种基于粗糙数和信息熵理论的灰色关联评估模型。首先通过引入粗糙数序列的范数实现粗糙数评估矩阵的规范化处理,并利用熵权对指标属性值进行权重集结,然后构建理想最优特征序列,并借助基于信息还原算子的粗糙相似关联度来获得最优评估方案。信息熵赋权可减少主观赋权产生的人为因素影响,信息还原算子可避免评估过程中的信息失真现象。最后通过工程机械产品的实例,验证了该评估模型的有效性和实用性,便于对复杂产品的方案设计进行评估和优选。

简介：研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.

简介：本文探讨了马尔科夫链的预测技术，利用马氏链预测方法分析了中华控股（600653）价格的变动情况，对其价格进行短期预测和长期涨跌趋势、运动周期的预测。研究结果与实际情况比较一致。

简介：为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。

简介：结合基因组学数据与生物学背景,利用数学与统计的方法研究代谢综合征的致病机理。首先,利用变异系数筛选出信息含量较高的数据,并且利用变异基因频数统计的方法确定高频变异基因。通过查阅相关文献和数据库可知,大部分高频变异基因都与代谢综合征有关。随后,研究高频变异基因对其他基因的调控情况,并且由此构建出高频变异基因的调控网络以及网络内部的协同和拮抗作用。最后,提出基于调控网络的患病风险预测模型,由此提供预防或治疗方案。

简介：本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。