简介：

简介：摘要近年来，我国粮食生产连年丰收，粮食供求状况改善了，但是耕地负重、环境透支。国家提出轮作休耕的生产方式，优化资源配置来解决这一现状，在粮食安全范围之内，结合其他影响因素，需要合理确定轮耕面积。在此基础上，利用拟合思想，网络误差的反向传播，调整和修改网络的连接权值和阈值，使误差达到最小，同时结合已知的数据，应用SPSS进行回归、残差和总计的分析，结果在误差范围。使用matlab进行拟合数据，得到在满足约束条件内，轮耕影响的粮食产量。

简介：摘要：国民的用电情况有季节性，对于总用电量的需求影响很大，又因为国民用电比较集中，是形成日最大电力需求的主要成分，因此，在新的供用电形势下，开展对居民夏季用电需求的分析与研究，显得尤为重要。

简介：摘要负荷预测数据是电力系统运行和规划的重要依据，精准的负荷预测对于提高电力系统实际运行的经济性和可靠性有着非常重要的意义。我国正在推进电力市场的体质改革，对于负荷预测的研究更显得尤为重要。因为对于负荷预测的系统对电力市场提供着重要的技术支持，为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持，在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。因此预测未来长期负荷变化比较可行的也是最有效的方法就是对电力负荷的历史纪录数据进行整理观察，然后针对实际情况和现有的资料查找适合实际情况的负荷预测方法。目前，电力系统长期负荷预测法主要有趋势外推法、时间序列法、回归分析法以及灰色预测法等，而其中灰色计算法对于历史数据要求少，并且对数据分布无特殊要求以及限制，具有运算简便和可检验的优点。故本文选取灰色预测法对长期电力负荷进行仿真运算，检验其对于长期负荷预测的作用。

简介：摘要近些年以来，随着电力系统的逐步发展，负荷预测也越来越显得重要。文中就灰色模型进行了简单的阐述，由于普通的GM（1，1）模型在预测方面的缺陷，所以对其进行了改进。改进的方法主要是通过对历史数据的平滑处理，这样使得数据变化率减小并且又保持了自身的特性；参数的修改使得模型的精度得到了进一步的提升。

简介：摘要：本文首先对单一预测模型中常用的灰色系统模型和时间序列模型进行了分析，然后将两种单一模型相结合，构建灰色时序组合预测模型，阐述了灰色时序组合预测模型精度评定以及实际应用情况。结果表明：相比灰色和时间序列单一模型，灰色—时间序列组合模型具有更高的预测精度和稳定性，在建筑沉降长期预测方面具有明显优势。

简介：摘要公路工程具有结构复杂、规模庞大以及工期较长的特点。在公路建设项目当中，涉及到的各方面是相当广泛的，在此种情况下，市场体制之下的通过膨胀、贷款利率等各方面的经济因素也对工程造价产生一定的影响。本文首先对灰色预测方法的引入进行了概述；其次，对灰色理论的预测分析进行了分析；最后，对灰色预测在公路造价控制方面的实际应用进行了研究。

简介：摘要本文以中化泉州中下游回填工程为例，采用灰色GM（1，N）模型对观测数据进行分析和预测，并通过MATLAB平台编程实现建模。结果表明灰色GM（1，N）组合模型能较好的对沉降监测数据进行预测，且具有良好的预报精度。

简介：

简介：摘要：近年来，铁路运输业发展迅猛，货运量的预测在铁路运输中起着至关重要的作用。根据铁路货运量呈不断增长的特点，依据灰色系统理论，本文提出了由多个灰色GM（1，1） 模型组成的灰色动态模型群，对2022年的货运量进行预测分析。实例计算首先利用单一GM（1，1）模型进行计算分析，验证了模型的可行性；然后采用灰色动态模型群对2022年的货运量进行预测，证明了采用动态模型群的预测平均值作为最终预测，预测精度高，满足实际应用需求。

简介：摘要通过引入权值矩阵构建一种基于残差修正法的加权灰色隧道耐久性预测分析模型，该模型通过改进BP神经网络对预测值残差进行加权修正，克服了单一预测模型的不足，从而达到较高的预测精度。将该预测模型应用于湖南省某在役公路隧道耐久性分析项目中，可知其预测精度比BP神经网络法要高，体现了该预测模型的正确性及优越性。

简介：摘要：企业预算落实公司战略目标的重要环节，是企业在一个阶段紧紧围绕的目标和方向，是企业经营工作的导向，是企业KPI的重要依据。传统企业预算模型有历史驱动模型（经验法），分版块驱动模型回归分析，以上模型主要需要大量数据积累和预算编制人员相关经验，如某个环节和数据出现偏差或经验欠缺，会导致预算偏差较大，数据量较大。根据灰色预测系统相关理论和原理，在数据量有限的情况下，建立一个新的预算模型，为预算下达提供科学依据。

简介：摘要 :研究灰色理论和统计回归理论 在建筑垃圾预测中的应用，分析建筑垃圾产量预测的准确性。根据历史数据分别构建义乌市建筑垃圾的 GM(1， l)预测模型和三元线性回归模型，预测未来 5年义乌市建筑垃圾“可直接利用量”、“需处理后再利用量”和“总量”。灰色建模前，对原始数据序列进行 2阶弱化处理和 一次累加生成运算。分析表明： 对于少信息的建筑垃圾预测而言，灰色模型预测的精度更高，预测的数据更有参考价值。线性回归分析模型不适合义乌市建筑垃圾预测。灰色预测结果将为义乌市政府对建筑垃圾进行科学管理，垃圾资源化利用提供数据支撑。

简介：摘 要：我国正处于经济快速发展的重要时期，城镇化发展速度也在不断提升，需要大量土地资源投入到城镇建设中。为有效解决土地资源与城市发展之间的冲突，本文利用灰色预测模型，对于广东省的新型城镇化与土地集约利用展开系统性分析。从研究中得出广东省的新型城镇化与土地集约利用均保持上升趋势这一结论，而且大多数区域的新型城镇化增长幅度更大。

简介：摘要在交通事故统计的基础上，运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型，即GM（1，1）模型。GM（1，1）模型是最常用的一种灰色模型，尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点，探讨了灰色模型GM（1，1）在道路交通事故预测中的应用，对四川省道路交通事故死亡人数进行了预测。

简介：本文利用灰色系统理论，建立了公共娱乐场所火灾损失的GM（1，1）模型，并采用残差修正，提高了预测精度和准确性，对现实火灾预防具有一定的指导意义。

简介：摘要：

简介：摘要：环境污染是全球仍待解决的严肃问题，其中塑料污染的危害不容小觑。我们建立了多元回归分析模型，以-次性产品塑料废物来源，对环境影响程度和一次性产品的利用率等，构建了与一次性产品产量之间的回归关系。并通过最小二乘法进行拟合，通过比较发现线性拟合的显著性更好，模型也更稳定。利用模型，我们得到塑料产品生产的优化区间，结合生态环境指数能较好地评估塑料废物的最大水平。

简介：摘要交通流预测是交通控制与管理，交通状况改善的重要参考指标。本文建立灰色模型和BP神经网络相结合的组合模型，利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测，得到预测值和预测残差，将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测，残差预测值和灰色模型预测值的和值作为最终预测结果。结果表明，用灰色模型对神经网络模型预测进行优化，其预测结果比单一的神经网络建模预测具有更高的准确性和实用性，提高了预测的精度。

简介：摘要采用灰色系统理论，建立了基于GM（1，1）的深基坑变形预测模型，模型参数计算分别采用最小二乘法和粒子群算法，两种算法经过对比发现，预测结果基本一致，两者相对误差均较小，预测模型精度都较好，说明可以用粒子群算法代替最小二乘法进行灰色系统预测。