灰色模型GM (1,2)在机场旅客吞吐量预测中的应用

通过对影响机场旅客吞吐量的主要因素进行灰色关联分析,建立GM(1,2)预测模型,并且根据首都机场旅客吞吐量的实例进行预测,实现了灰色系统理论在机场旅客吞吐量预测中的应用。通过精度的检验以及与实际情况的比较,说明GM(1,2)模型应用于机场旅客吞吐量预测的精度较高,结果可信。     

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。     

基于物元分析法的民航系统安全评价

为了对民航系统进行安全性评估,建立了评估指标体系和评估方法。采用物元分析法计算由飞行、航空保障、维护与维修、管理4个子系统组成的人-机-环-管的民航系统安全关联度。文中以评价民航系统安全为目标,在建立民航系统安全评价指标体系的基础上,应用物元分析法量化这些评价指标,把民航系统作为一个待评的多维物元,建立物元分析与评价模型进行分析,并通过实例说明该方法的应用过程,由此验证该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于灰色时序的航空发动机磨损故障预测模型

把时序AR(n)预测模型和灰色GM(1,1) 预测模型两者有机结合起来,形成新的灰色时序模型的预测模型.以发动机光谱为例,经过实测数据检验,显示了其更好的预测效果.     

基于灰色理论的自适应多参数预测模型

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分析了GM(1,1)预测建模中的不足,考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点,修正了初始值和背景值,建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型,并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析,结果表明该模型具有很好的预测精度,证明了该模型的有效性。     

基于灰色多层次方法的航班延误风险评价

构建航班延误评价指标体系,提出一种灰色多层次综合评价数学模型,对航班延误进行风险评价,能给机场以及航空公司提供比较可靠的判断依据。     

基于灰色马尔可夫模型的公务航空市场需求预测

当前中国公务航空在快速发展的同时也受到多方面因素的制约,针对此特点,结合灰色预测与马尔可夫链理论的优点,尝试对中国公务机的需求量进行预测。首先对原始时间序列进行改进处理,建立了GM(1,1)模型,然后用马尔可夫模型对预测值予以修正。实验结果表明,改进后的灰色马尔可夫模型预测精度有了进一步提高,能较好地应用于中国公务机市场需求量的预测,且改进方法便于操作,有较高的实用性。     

基于绩效的空中交通管制员工作负荷灰类评定

为强化空中交通管制员工作负荷的内涵研究,经统计回归分析得到管制员工作负荷与工作绩效的拟合函数,进而应用灰色统计评估方法建立了基于绩效的管制员工作负荷等级评定模型。实例分析中,将成都地区管制员工作负荷划分为"极高"、"高"、"适中"、"低"4个灰类,建立了各灰类的白化权函数,并针对3个扇区的管制员工作负荷进行了等级评定,结果分别为"极高"、"高"、"适中"。经在管制专家中开展层次分析法进行主观评判,3个扇区的管制员工作负荷权值依次为0.52,0.28,0.20,证明所提方法有效。     

考研试题难度及成绩分析

利用数理统计的方法对2011年研究生入学考生数学试卷进行统计分析,使用灰色关联度找出造成当年考分过低的原因及影响考生成绩的主要因素,为今后如何改进高等数学教学及考生参加应试提供有用信息。