GM(11)模型的扬州市住宅均价预测

文章提出了施工动态预测及反馈分析原理,在此基础上,基于传统gm(1,1)模型进行数据预测,并采用蚁群优化算法率定模型参数,结合实例计算结果表明:改进的(1,1)模型具有良好的预测精度,通过分析预测数据,可合理安排后续施工方案,保证工程施工质量。

根据某工程8根基桩的载荷试验实测资料,运用灰色系统理论,建立了预测基桩极限承载力和桩顶沉降的非等步长gm(1,1)模型,实现了对基桩q-s曲线的拟合,利用有限的实测数据分析得到基桩极限承载力和桩顶沉降的预测值,论证了以灰色系统理论对基桩极限承载力和桩顶沉降进行预测的意义。结合工程实例,应用matlab语言程序进行分析,计算速度快,预测精度较高,表明了该方法在实际工程中具有较高的应用价值。

GM(1,1)加权模型预测建筑物沉降的研讨

针对交通流中未知的流量难以有效预测的困难,提出应用gm(1,1)模型进行交通运量预测的方法,为交通管理提供精确的预测信息。应用基于gm(1,1)模型的灰色预测方法对北京春运铁路客运量数据进行预测分析,最后通过误差分析证明了该方法具有良好的精确度,表明其在公共交通运量预测中是有效的。

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鉴于gm(1,n)模型预测精度高及gm(1,1)所需统计数据数量少的优点,通过自相关理论,把gm(1,1)和gm(1,n)两者有机结合形成一个联合模型,以进一步提高灰色模型的预测精度。该文在沉降资料的基础上,利用该联合模型对南京一泵站的沉降进行了分析预报,其结果与回归模型和gm(1,1)模型进行了比较,最后得出了基于自相关理论的gm(1,1)、gm(1,n)联合预测模型,其精度可靠,可信度高,预报结果也与实际情况相吻合,从而证明了该方法在实际工程中的可行性。

针对gm(1,1)模型在隧道围岩变形预测中的缺点,提出采用模型维数控制的方法进行预测.研究gm(1,1)模型的数学原理,针对隧道围岩的变形特点利用数学方法改进模型背景值的计算公式,并利用等维替代法不断更新预测模型.通过对比传统gm(1,1)模型可知,改进后的模型预测精度有较大提高,能较好预测围岩实际变形情况和趋势.

分析得出原始gm(1,1)模型对应的灰微分方程仅是白化微分方程的梯形积分形式,因此以辛普生求积公式为基础建立了新的灰微分方程,而辛普生求积公式也是一种近似表达形式,因而对新的灰微分方程添加动态扰动项,以弥补灰微分方程与白化微分方程的差别,同时对初始值添加修正项,使其更加符合最小二乘法思想。将改进后的gm(1,1)模型应用到基坑变形预测中,实例应用结果显示,改进的gm(1,1)模型具有较高的预测精度。

gm（1，1）优化模型在基坑变形预测中的应用——基坑边坡系统是一典型的灰色系统。其变形发展过程可用灰色系统理论进行预测。本文在常规全息gm(1，1)模型的基础上，采用等维新息迭代法gm(1，1)模型对郑州太阳城紫荆花园基坑变形进行模拟预测，结果表明了迭代法g...

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据gm(1,1)模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型gm(1,1)应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.

选取合理的观测点沉降数据作为原始数据序列,建立gm(1,1)灰色模型,求解微分方程得到时间响应序列,然后通过后验差法检验模型的精度。在工程实例中,预测结果与实测沉降数据吻合良好,表明了gm(1,1)模型在港区地基沉降预测中的可行性和适用性。

不等时距gm（1,1）模型预测地基沉降研究——分别采用直线插值、三次样条插值、bp神经网络3种方法，用matlab语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列，采用灰色理论预测沉降．由于bp神经网络强大的非线性映射功能，可以避免常规插值法所造成的一系列误差．实...

改进gm(1，1)模型在基坑变形预测中的应用——分析得出原始gm(1，1)模型对应的灰微分方程仅是白化微分方程的梯形积分形式，因此以辛普生求积公式为基础建立了新的灰微分方程，而辛普生求积公式也是一种近似表达形式，因而对新的灰微分方程添加动态扰动项，以弥补...

提出了一种结合非线性回归技术的灰色gm(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.

建筑物地基沉降的灰色模型gm（1，1）预测法——文章主要运用灰色理论建立基于实际观测数据的沉降预测模型gm(1，1)．并通过其与另外2个工程中常用到的模型在同一实际工程的沉降预测值和实际观测结果的比较。证明gm（1，1）模型具有较好的预测结粜。可用于工程实...

以淮安市统计局发布的2008~2014年统计年鉴中有关商品房的销售数据为分析对象,利用销售总面积和销售总额折算成商品房的平均价格,建立了基于灰色系统gm(1,1)的淮安市房价预测模型.为了提高模型精度,引入二阶弱化因子,对原始数据进行预处理.利用预处理后的数据建立了精度更为理想的预测模型.利用模型预测了随后5年的平均房价.

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为研究我国交通事故发展趋势,在已有事故预测技术基础上,根据2009-2013年全国道路交通事故发生起数、死亡人数数据,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。运用matlab进行建模分析简化运算过程,并直观显示曲线拟合情况。预测结果显示：事故起数与死亡人数预测相对误差分别为e1=0.0023,e2=0.0040;小误差概率p均为1;后验差比值分别为c1=0.0524,c2=0.1082,预测精度均为一级,短期预测精度高,能很好地预测交通事故的发展趋势。

目前,对于建筑垃圾的资源化研究,我国尚处于起步阶段,建筑垃圾的产量研究可为其提供有力的数据基础。通过分析2004—2013年的建筑施工面积,利用面积估算法对建筑垃圾的产量进行估算。采用灰色预测模型对垃圾产量进行精确预测和分析,发现我国建筑垃圾的产量巨大,在未来几年内将呈现持续增长趋势,并因此提出了发展建筑垃圾资源化产业,为有效解决这一问题提供思路。