基于多变量灰色数列模型的民航客运量预测

通过增加白信息量降低预测系统的灰度,以灰色GM（1,1）和GM（1,N）模型为基础,提出了多变量灰色数列预测模型——PGM（1,N）模型,并将PGM（1,2）模型用于实例。结论为利用多变量灰色数列预测模型适宜,预测精度较高。     

优化的GM(1,1)模型及其适用范围

在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数c,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中x^(0)(1)作为初始条件的欠科学的做法,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测,发现优化的GM(1,1)模型各项指标均优于传统的GM(1,1)模型,且拓宽了其适用范围。     

基于灰色GM(1,1)模型和灰关联的数据挖掘方法

根据灰色系统模型的特点,将灰色GM（1,1）模型应用于数据的预处理,把灰关联作为一种直接的数据挖掘工具对数据进行关联分析,结合GM（1,1）模型和灰关联,给出一个完整的数据挖掘算法。     

基于水平集的多相活动轮廓图像分割模型

提出了一种新型的多相活动轮廓模型，是无边活动轮廓模型的广义形式。该模型具有如下特点：（1）提出了背景填充技术，可以在检测目标内部弱边缘时去除阻碍检测的背景信息；（2）在单次二相水平集收敛的基础上，采用多次收敛方式实现了多相分割模型（n-1次收敛实现n相分割模型，n〉1）；（3）介绍了一种提升算法，进一步增强了模型的计算稳定性。实验结果表明，该模型对弱边缘检测特别有效。     

灰色GM(1,1)模型在预测钢产量中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,用MATLAB语言编程,以国家统计局统计的2001～2005年的钢产量为原始数据列,对该数据列进行实例分析、检验,进而用该模型预测出未来年度钢产量,为政府有关部门和相关企业正确决策提供科学依据。     

动态可重配置MIS分析与设计建模研究

开发支持BPR的企业管理信息系统（MIS）的首要问题是，在系统分析和设计阶段建立能够有效描述业务过程动态变化的模型。本文提出与BPR相适应的、以业务过程为中心的企业MIS系统建模方案。以CIMOSA企业模型为基础支撑框架，对业务过程的划分进行了研究；在此基础上以面向对象方法为指导，提出了动态可重配置MIS系统分析与设计的早期阶段的基础性模型；对其基本的构成要素-对象类和它们的层次关系进行了定义和分析，并提出了进一步提取和构建更大粒度可复用单元（设计模式、组件、框架和体系结构等）的基本方向。阐述了该建模方法实现动态可重配置性的主要机制。     

香港国际机场航空交通量的无偏灰色马尔科夫预测

针对香港国际机场航空交通量的灰色性和随机波动性,本文采用无偏灰色GM(1,1)代替传统灰色GM(1,1)模型,分析了2001—2012年香港机场航空交通量的数据,预测出2013年香港机场的航空交通量,然后用加权马尔科夫模型对预测结果进行优化。利用Matlab计算得后验差检验C值小于0.35,P值为1,拟合精度等级为好,表明动态无偏灰色马尔科夫能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有误差,提高预测精度。加权马尔科夫模型对灰色预测结果优化得2013年香港航空交通量在352 241~370 780架次之间。     

不同灰色模型在民航旅客量预测中的适用性浅析

民用机场旅客业务量受到经济、旅游、外贸、人口、综合交通、对外交往等诸多因素的影响,属于信息不完全的灰色系统。本文将GM(1,1)、GM(1,2)和GM(2,1)模型分别应用于北京地区民航旅客业务量预测,初步探讨各模型的适用情况,认为近期预测宜选GM(1,1)或引入GDP指数的GM(1,2),远期可考虑GM(2,1)。     

高温低周疲劳寿命预测模型

系统评介了应变变程划分（ＳＲＰ），频率划分（ＦＳ），频率修正损伤参数（ＦＭＤＦ），损伤速率（ＤＲ）和应变能划分（ＳＥＰ）等五种在国内外影响较大的高温低周疲劳（ＨＬＦ）寿命预测模型，并对ＨＬＦ寿命预测的损伤力学方法作了简介。基于能量原理，本文建立了一个新的ＨＬＦ寿命预测模型，即时间修正能量（ＴＭＥ）模型。通过引入时间因子和采用优化处理技术，该模型能较准确地反映塑变、蠕变和环境介质等ＨＬＦ损伤机制的作用。利用镍基超合金Ｒｅｎｅ’９５（涡轮盘材料）的ＨＬＦ试验数据，对上述几个模型的拟合能力和预测能力进行了评价。结果表明，对于该材料，ＴＭＥ模型要优于其他几个模型。     

基于占比样本数据融合的高校毕业生平均薪酬模型研究

本文研究了高校毕业生的平均薪酬问题，分别在各专业毕业生的月平均薪酬有显著性差异（类型1）和无显著性差异（类型2）的情形下，建立了基于占比样本数据融合的月平均薪酬模型，指出了传统的基于非专业占比的毕业学生薪酬统计方法的局限性，得到了基于专业占比的毕业学生薪酬统计方法的有效性，在实际应用中具有一定的指导意义。     

基于灰色系统GM（1，1）模型的疲劳寿命预测方法

将疲劳现象视为存在于一个灰色系统中,提出了运用灰色系统理论,通过建立灰色系统GM(1,1)模型预测构件疲劳寿命的新方法。对某试件的实验数据进行分析和计算。结果表明,该方法使疲劳寿命预测误差由原来的61.4%减小到24.1%,预测结果偏于安全,说明该方法具有较好的预测精度和工程实用价值。     

Partial Improvement of Traditional Grey-Markov Model and Its Application on Fault Prediction

Modeling experiences of traditional grey-Markov show that the prediction results are not accurate when analyzed data are rare and fluctuated.So it is necessary to revise or improve the original modeling procedure of the grey-Markov(GM)model.Therefore,a new idea is brought forward that the Markov theory is used twice,where the first time is to extend the original data and the second to calculate and estimate the residual errors.Then by comparing the original data sequence from a fault prediction case with the simulation sequence produced by the use of GM(1,1) and the new GM method,results are conforming to the original data.Finally,an assumption of GM model is put forward as the future work.     

灰色系统模型研究进展(英文)

针对灰色系统模型的研究进展进行了综述,介绍了一般灰数的概念、灰色序列算子和一些常用的灰色系统模型,包括灰色绝对关联度模型、灰色相对关联度模型、基于端点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、基于中心点三角白化权函数的灰色聚类评估模型、GM(1,1)预测模型以及多目标加权灰靶决策模型。     

基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测

基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型。该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限。通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果。这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法。     

基于灰色理论的民航旅客运输周转量预测

对近年来民航旅客运输周转量数据进行收集整理,运用灰色预测方法,建立GM(1,1)预测模型,对未来的旅客周转量进行预测。该方法具有系统性、联系性和动态性的特点。经精度检验表明,该模型的精度等级为好。     

基于GM(1,1)改进模型的建筑物沉降预测

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义.针对传统灰色GM(1,1)模型存在的模型精度不高的问题,本文提出了一种同时优化背景值和初始条件的GM(1,1)改进模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析与即时预报.通过与原始模型和其他模型的对比分析可以发现,本文所研究的改进模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值.