将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

第一节 灰色系统的概念与基本原理 一、灰色系统理论产生和发展动态 二、几种不确定方法的比较 三、灰色系统理论的基本概念 四、灰色系统理论的基本原理 五、灰色系统理论的主要内容及特点 六、灰数 第二节 序列算子与灰色序列生成 一、冲击扰动系统与序列算子 二、缓冲算子公理 三、实用缓冲算子的构造 四、均值生成算子 五、序列的光滑性 六、级比生成算子 七、累计生成算子与累减生成算子 八、灰指数律 第三节 灰色关联分析 一、灰色关联因素和关联算子集 二、灰色关联公理与灰色关联度 三、灰色关联分析的应用举例 四、广义灰色关联度 五、灰色相对关联度 六、灰色综合关联度 第四节 灰色系统模型 一、GM(1,1)模型 二、残差 GM(1,1)模型 三、灰色系统模型的检验 四、应用举例 第五节 灰色系统预测 一、灰色预测概述 二、数列预测 三、古树屋边坡变形预测

§1 灰色系统概论 §2 关联分析 §3 优势分析 §4 生成数 §5 灰色模型 GM §6 灰色预测 §7 SARS 疫情对某些经济指标影响问题 §8 道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型 §9 GM(2,1)和 DGM 模型 §10 GM(1, N) 和GM(0, N) 模型 §11 总结

智能系统：基于灰色预测的自适应内模PID双重控制器设计

智能系统：基于微粒群算法的灰色预测PID控制器

1.什么是灰色系统 一、灰色系统 二、灰数 某个只知道大概的范围而不知道其确切值的数,称为灰数。灰数不是一个数,而是一个数集,一个数的区间,记灰数为若a1在灰数中取值,则a1为的一个可能的白化值

智能系统：改进的灰色模型与ARMA模型的股指预测

一、冲击扰动系统预测陷阱 定义6.1.1设 (0) X=(x(1),(2;x(n 为系统真实行为序列而观测到的系统行为数据序列为 X=(x()x(2)x(n)=(()+i,x(2)+2x(n)+n) =X+ 其中ε为冲击扰动项,则称X为冲击扰动序列 要从冲击扰动序列X出发实现对真实行为序列X(0)的系 统之变化规律的正确把握和认识,必须首先跨越障碍ε. 如果不事先排除干扰而用失真的数据直接建模

本文利用CAD技术建立了地下矿生产日报动态监视系统。该系统采用CAD技术形象直观地监视地下矿生产动态;应用多级模糊层次综合评价模型和灰色预测模型及时利用生产日报信息,迅速评价当天生产总体效果和准确预测未来生产发展状况

针对保税港区业务背景及服务流程的特点,构建了保税港区服务流程性能管理框架.在此基础上,提出服务流程性能评价模型以及相应的性能评价指标体系.针对保税港区服务流程时效性的特点,提出了相应的实时灰色预测方法,并通过一个应用示例验证了方法的有效性.服务流程性能指标体系综合了保税港区系统中\业务\与\IT\两个层面特点,避免了现有评价方法的片面性.另外,实时性能预测方法能够有效地支持保税港区业务的闭环管理,而且适用面广,可以在其他行业进行推广使用