1) grey prediction method
灰色预测方法
1.
The test proves that the accuracy is high and so grey prediction method provides an effective method for foundation pit detection.
利用GM(1,1)预测模型来推算支护结构的变形量,通过预测实例验证预测结果精确度较高,因此灰色预测方法为基坑监测工作提供了一种有效的处理手段。
2) Grey prediction method
灰色预测法
1.
In this paper trend moving average method,self-adaptive filtering forecast method and grey prediction method are combined with weights determined by analytic hierarchy process method and used to determine the preferred material need decision in a supply chain management.
根据现代经济学中的预测方法,结合企业物资历年实际需求情况,运用时间序列的趋势移动平均法、自适应滤波预测法、灰色预测法,利用层次分析法确定相应的权重后对未来物资需求进行组合预测,并应用于物资运输管理中,使运输费用达到最小,从而使运输管理更具有现实性及可操作性。
3) gray prediction method
灰色预测法
1.
Asaoka method, gray prediction method and logaridimic curve method are used in the setdement prediction of FenGuan Express Highway according to the observation settlement curve.
以汾灌高速公路为背景,采用Asaoka法、灰色预测法和对数曲线法对实测沉降历史曲线进行沉降预测,并与实测沉降量进行对比。
4) Gray Forecast
灰色预测法
1.
Gray Forecast of GM(1,1) Model and Its Application in Forecast of Sports Performance;
GM(1,1)模型灰色预测法及其在预测体育成绩中的应用
6) gray model prediction
灰色模型预测法
1.
First,it gives a brief overview about Hefei urban water consumption in recent years; Second,it introduces theory and model of three water resource forecasting methods such as exponential smoothing method,gray model prediction and back propagation neural network; Finally,using the given data and three forecasting methods to analyze,it can determine the best prediction .
对合肥市城市生活用水量的现状进行简要的概述;介绍三种水资源预测方法即指数平滑法、灰色模型预测法和BP神经网络预测法的理论方法及模型;利用给定的资料数据,运用三种预测方法进行分析,通过拟和模型误差对比,判定最佳的预测方法。
补充资料：电力负荷预测方法
电力负荷预测方法
load forecasting method
d{anl一fuhe yuee fangfo电力负荷预侧方法(foad foreeasting meth-ed)在电力系统规划中，电力负荷预侧是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系，预侧电力用户的需电量和最大负荷。为做好负荷预侧摇掌握国民经济和社会发展的历史、现状和规划资料以及电力消费水平和特性变化，研究经济政策、经济发展水平、人均收人变化、产业政策变化、产业结构调整、科技进步、节能措施、需求侧管理、电价、各类相关能源与电力的可转换性及其价格、气候等因索与电力箱求水平和特性之间的影响，需分析研究电网的扩展和加强、城市电网改造、供电条件改善、农村电气化等对电力需求的形响. 一电.的预侧方法需电量传统的预侧方法主要有用电单耗法、电力弹性系数法、回归分析法、时间序列法、综合用电水平法和负荷密度法等。近年来又研究了一些新的预侧方法，如计t经济模型法、灰色系统预侧法、专家系统法和神经网络法等方法. 用电单耗法将预侧期的产品产量(或产值)乘以用电单耗，可得所需要的用电量，计算式为E一艺况m，式中E为某行业预侧期的需电t，民为各种产品产量(产值)的用电单耗;成为各种产品产量(或产值);n为计算的行业的企业数。 这个方法适用已有生产或建设计划的中近期负荷预侧。 电力弹性系数法电力弹性系数是在某一时期内用电t的平均年增长率与同一时期国内生产总值(gross aomesti。produet，GDP)平均年增长率的比值。该系数从客观上反映电力发展速度与国民经济发展速度的相对关系。这一系数与电力工业发展水平、科学技术水平、国家经济政策及产品结构、人民生活水平等因素有关.美国、日本、法国、中国1971~1950年的电力弹性系数分别为1.26，1·01，l·59和l·22;1981~1985年的分别是0.66，0.75，2.52和0.64;1986~1990年的分别是1.2，1.08，0.94和1.12.中国1991~1997年的电力弹性系数分别是1.12，0.85，0.73，。.85，。.84，。.74和。.58。当预测出电力弹性系数后，预侧未来的需电t的计算式为E.=E。(l+K夕)，式中E.为预侧期末的需用电量.E。为预侧初期的需用电量;K为规划期的电力工业弹性系数冲为计算期年数;夕为国内生产总值平均年增长速度. 电力弹性系数是一个宏观指标，用作远期粗略的负荷预测。 回归分析法它利用数理统计原理，对大t的统计数据进行数学处理，并确定用电量与某些自变t之间的相关关系，建立一个相关性较好的数学模式即回归方程，并加以外推，用以预侧今后的用电盆。回归分析法包括一元线性、多元线性和非线性回归法。
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参考词条