预测公式相似的两种灰色模型探讨

指出了带有线性时间项的GM (1,1,t) [1] 和线性拟合意义下最优GM (1,1) [2 ] 这两种灰色模型的预测公式相似 ,虽同样采取最小二乘参数估计 ,但求解不同阶数的正规方程组出现了不同程度的病态性 ,虽使用最新数学工具软件MATLAB ,但带有线性时间项的GM (1,1,t)仍失去预测意义。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

装甲车辆行进间炮口振动角度误差预测模型

针对射击延时过程中具有振荡性的装甲车炮口振动角度误差数据,提出了一种优化的GM(1,1)预测模型。对原始数据进行光滑性和单调性处理;对传统GM(1,1)模型的初始值进行了基于拟合误差最小化的改进;基于传统模型中背景值构造方法存在的误差,重构了传统模型的背景值。通过对高低向、方位向两组数据处理结果的分析,优化GM(1,1)模型的拟合、预测结果相对于传统模型、改进初始值模型和改进背景值模型具有较小的误差,能够较好地反映装甲火炮炮口振动角度误差的变化情况。     

基于改进GM(1,1)模型的装备故障预测

针对装备故障数据量小、传统灰色预测模型GM(1,1)的精度受背景值影响大的问题,提出了一种基于背景值优化的改进GM(1,1)装备故障预测方法。该方法基于背景值的几何意义,从背景值与发展系数之间数量关系的角度出发,通过最小二乘法对二次参数进行估计,还原得到原始参数估计值,并结合新陈代谢对模型进行改进。导弹装备的故障预测实例表明,改进GM(1,1)模型较传统模型有更高的预测精度。     

基于改进的不等时距灰色模型的车辆装备冷却系金属腐蚀预测

车辆装备冷却系金属腐蚀原因错综复杂,是一个多因子综合作用的灰色系统。针对传统UGM(1,1)模型所存在的缺陷,将背景值构造优化、新陈代谢思想应用2个方面相结合,提出了一种改进的不等时距灰色GM(1,1)模型(简称MUGM(1,1,λ)模型),并用于冷却系金属腐蚀预测。结果表明:所建立的MUGM(1,1,λ)模型的预测精度高,优于传统UGM(1,1)模型,并可用于中长期预测,具有良好的实用价值。     

GM(1，1)模型与指数回归模型的比较与研究

GM(1,1)模型与指数回归模型都是对具有指数或近似指数规律的系列数据建立的数学模型。通过对两种模型进行比较与研究,发现一方面,利用数据列的灰指数特性建立指数回归模型,可以简单地实现数据列的预测过程;另一方面,利用指数回归模型可以对灰色理论的GM(1,1)模型进行控制和优化。     

用灰色理论GM（1，1）模型预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力

用传统的方法预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力 ,存在所需数据量大、不易预测、准确性不高等缺点 .运用灰色理论GM(1,1)模型预测了舰船主动力装置受到武器攻击时在各种破坏半径下的生命力 ,方法简单易行 ,结果准确可靠 ,为决策者进行科学的决策提供了相关的理论依据     

灰色神经网络的鱼雷经济寿命预测

为减少军费开支、降低鱼雷全寿命费用,从经济性角度提出了鱼雷最佳服役年限模型。利用灰色等维新息GM(1,1)模型对鱼雷年度使用维修费用进行预测;采用分组的思想将原始数据分为多组,采用神经网络对灰色模型的预测残差进行修正,以提高预测精度。通过实际算例预测了鱼雷经济寿命,从而证明了模型的实际应用价值。     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

灰色预测模型在非致命武器经济寿命预测中的应用

针对目前非致命武器经济寿命方面的研究相当缺乏的现状，结合非致命武器的自身特点，在全面分析装备全寿命周期费用的基础上，引入灰色理论，运用GM（1，1）模型对非致命武器的经济寿命周期费用进行估算和预测。通过分析，灰色预测模型具有较高的建模精度，预测方法和结果对非致命武器的经济寿命预测具有很强的实用性。     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

一种基于“GM(1,1)”模型的火炮初速灰预测方法

火炮初速量测是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM(1,1)模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证了该方法具有一定的合理性与实用性。     

GM(1,1)模型在装备备件订购中的应用

分析了武器装备备件订购决策的目标和常用方法,并运用灰色理论GM(1,1)模型及关联度分析法,提出了在军用备件订购工作中费用目标预测的应用方法,以及提高预测精度的措施。     

Capacity investment decisions under risk aversion

This article studies the optimal capacity investment problem for a risk‐averse decision maker. The capacity can be either purchased or salvaged, whereas both involve a fixed cost and a proportional cost/revenue. We incorporate risk preference and use a consumption model to capture the decision maker's risk sensitivity in a multiperiod capacity investment model. We show that, in each period, capacity and consumption decisions can be separately determined. In addition, we characterize the structure of the optimal capacity strategy. When the parameters are stationary, we present certain conditions under which the optimal capacity strategy could be easily characterized by a static two‐sided (s, S) policy, whereby, the capacity is determined only at the beginning of period one, and held constant during the entire planning horizon. It is purchased up to B when the initial capacity is below b, salvaged down to Σ when it is above σ, and remains constant otherwise. Numerical tests are presented to investigate the impact of demand volatility on the optimal capacity strategy. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 218–235, 2016     

对流层散射信道传递时间信号的抖动抑制模型

对流层散射信道传递时间同步信号过程中,信道的多径效应及噪声会引起信号抖动。为抑制抖动、提高时间同步精度,引入经验模态分解和小波阈值组合的抖动抑制模型。组合抖动抑制模型中,首先根据经验模态分解原理对原始信号进行分解,然后利用小波阈值对分解得到的各分量进行处理,最终利用处理结果重构信号。为提高组合模型的抖动抑制效果和原始信号的保持能力,利用连续性好、柔和度高的阈值函数对小波阈值中的传统阈值函数进行改进。利用实测数据验证模型的结果表明,在抖动抑制和信号保留方面,组合模型较单一模型以及常用的Kalman模型优势明显。     

残差GM（1，1）模型在恒加试验中的应用

介绍了目前恒加试验中,正常应力水平下特征寿命点估计的数据统计分析方法及其不足。针对恒加试验的特点和所需解决的问题,基于灰色预测理论的残差GM(1,1)模型,给出了一种新的求解方法。最后分别运用三种不同的方法对给出的应用实例进行正常应力水平下特征寿命值的求解,证明了本文所给出的方法确实可行。     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１，ｎ）模型，给出了一种组合预测模型，进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类，并讨论了其在实际问题中的应用．