灰色理论在尼雅河灾害洪水预测中的应用
灰色系统理论在水利中的应用及前景
灰色系统理论在水利中的应用及前景
陈意平
【期刊名称】《人民珠江》
【年(卷),期】1996(000)001
【摘要】水利系统是一个多层次、多因素、多功能和多目标组成的复杂系统，具
有灰色特征。
因而，灰色系统理论和方法在水利中得到了广泛的应用。
本文对灰色系统理论在水利中的应用进行了系统的回顾，并对今后的应用和研究领域作了展望，以逐步形成水利分析方法体系。
【总页数】1页(P25)
【作者】陈意平
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TV131.4
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一种基于灰色关联分析法的洪水动态预测方法[发明专利]
![一种基于灰色关联分析法的洪水动态预测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/cfb7e07d6bec0975f565e2db.png)
专利名称：一种基于灰色关联分析法的洪水动态预测方法专利类型：发明专利
发明人：刘正坤,梁文康,张蕾
申请号：CN201910919905.1
申请日：20190926
公开号：CN111178573A
公开日：
20200519
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于灰色关联分析法的洪水动态预测方法，包括以下步骤：S1：确定参考数列和比较数列；S2：对参考数列和比较数列进行无量纲化处理；S3：求出参考数列与比较数列的灰色关联系数；S4：求出关联度；S5：关联度排序；S6：对洪水进行预测；该方法将实际某场次洪水的起涨流量、演进过程中动态变化的阶段累计降雨和阶段洪水总量，与历史洪水相应信息进行灰色关联分析，找出与这场洪水相似的历史洪水，并假定这场洪水发展态势与历史洪水发展态势相似，将历史洪水过程拼接到这场洪水，动态预测出洪水过程，解决在实际洪水预测预报过程中，因难以获取精确的降水预报导致洪水预测预报过程不精确、预见期较短的问题。
申请人：深圳市东深电子股份有限公司
地址：518000 广东省深圳市南山区科技中二路软件园5号楼601
国籍：CN
代理机构：北京德高行远知识产权代理有限公司
代理人：吴襄帅
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学士学位论文—-灰色系统理论在火灾预测中的应用研究
哈尔滨理工大学毕业设计题目：灰色系统理论在火灾预测中的应用研究院、系：测通学院姓名：系主任：2013 年6 月3目录摘要 (4)Abstract (5)第1章绪论 (6)1.1.研究背景 (6)1.2国内外研究现状 (6)1.2.1国内研究现状 (6)1.2.2 国外研究现状 (8)1.3研究目的和意义 (8)1.4主要研究内容 (9)第2章灰色系统理论及模型综述 (10)2.1灰色系统理论的产生与发展动态 (10)2.2灰色系统理论概念、基本原理和内容 (11)2.2.1灰色系统基本理论 (11)2.2.2基本原理 (12)2.2.3主要内容 (13)2.3灰色系统理论与火灾预测的结合点 (13)2.4 五步建模思想 (14)2.5 GM(1,1)模型建模机理 (16)2.5.1建模步骤 (16)2.5.2 GM(1,1)模型的精度检验方法 (18)第3章灰色系统模型在火灾预测的应用 (20)3.1 GM(1,1)模型在农村火灾预测中的应用 (20)3.1.1 GM（1,1）模型的建立 (20)3.1.2 精度检验 (23)3.1.3预测 (25)3.2 城市的火灾预测 (25)3.2.1 GM(1,1)在城市火灾预测的应用 (25)3.2.2 精度检验 (27)3.2.3预测 (29)3.3 人员密集场所的火灾预测 (30)3.3.1 GM(1,1)在人员密集场所的火灾预测 (30)3.3.2 精度检验 (32)3.3.3预测 (34)结论与建议 (35)致谢 (36)参考文献 (37)附录 (40)摘要作为和人类关系最为密切的灾害种类之一，火灾一直是人们关注和研究的重要对象，利用科学的方法对火灾进行预测，可以掌握火灾的未来发展状况，对火灾安全措施的可行性和实施效果进行合理评价，有效地控制各影响因素，达到减少火灾事故的目的。
火灾事故系统的非线性、随机性、动态性以及不确定性特点，决定了作为火灾系统行为特征量的火灾事故的预测的复杂性，在分析现有火灾事故宏观预测模型和方法的基础上，论文研究了适应火灾系统多属性特点的火灾事故预测方法—灰色系统理论。
灰色关联度方法在灾害性天气评估中的应用研究
灰色关联度方法在灾害性天气评估中的应用研究灰色关联度方法在灾害性天气评估中的应用研究摘要：灾害性天气对人们的生产生活带来了巨大的威胁，因此对灾害性天气的评估具有重要的意义。
本文将灰色关联度方法应用于灾害性天气评估中，通过构建适当的模型，对灾害性天气进行评估。
研究结果表明，灰色关联度方法在灾害性天气评估中具有较高的可行性和准确性。
1. 引言灾害性天气是一种具有破坏性和危险性的气象现象，会导致巨大的财产损失和人员伤亡。
因此，对灾害性天气的评估非常重要。
传统的灾害性天气评估方法大多基于统计学的分析，但该方法存在不足之处。
灰色关联度方法是一种有效的评估方法，可在一定程度上解决现有方法的问题。
2. 灰色关联度方法概述灰色关联度方法是一种用于分析系统相互关系的方法，可以用于评估不同因素之间的关联度。
该方法首先将各个因素的数据进行标准化处理，然后计算各个因素与目标因素之间的关联度。
关联度越大，代表两者之间的关系越紧密。
3. 灰色关联度方法在灾害性天气评估中的应用3.1 数据准备对于灾害性天气的评估，需要收集大量的气象数据和相关的灾害性天气数据。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
3.2 数据预处理灰色关联度方法对数据的要求较高，需要对收集到的数据进行预处理。
预处理主要包括数据清洗、平滑处理和标准化处理。
3.3 灾害性天气评估模型构建基于灰色关联度方法，可以构建适当的模型对灾害性天气进行评估。
模型的构建需要确定评估指标和数据的权重。
评估指标应考虑灾害性天气的多个方面，如风速、降雨量、温度等。
然后，通过计算各个指标与目标因素之间的关联度，得到各个指标的权重。
最后，根据权重和关联系数，计算灾害性天气的评估值。
3.4 灾害性天气评估结果分析对于评估结果的分析，需要对模型进行合理性验证。
通过与实际观测数据进行比较，可以评估模型的准确性和可靠性。
同时，对评估结果进行综合分析，找出其规律和特点，为灾害性天气的预测和预警提供参考依据。
基于灰色理论的城市生命线工程抗洪防灾能力评价
THANK YOU.
02
抗洪防灾能力评价指标体系包括工程本身的性能指标、自然环境指标、社会经 济指标等多个方面。
03
工程本身的性能指标包括工程的设计标准、结构安全、设备完好率等；自然环 境指标包括降雨量、河流水位、气象条件等；社会经济指标包括人口数量、经 济损失、交通状况等。
04
实证分析
数据来源与处理
• 数据来源 • 城市生命线工程抗洪防灾能力的相关数据来源于多个政府部门、研究机构和实地调查。 • 包括但不限于：国家统计局、应急管理部、水利部以及各地政府官网和新闻媒体。 • 数据处理 • 数据清洗：去除异常值、缺失值和重准化和统一口径处理。 • 数据聚合：将多个数据源的数据进行综合分析，确保数据的代表性和可靠性。
在数据采集和处理方面，仍存在一定的困难和不足 ，需要进一步完善数据采集和处理方法。
在未来的研究中，可以进一步拓展灰色理论在其 他领域的抗灾能力评价中的应用，如地震、风灾
等自然灾害。
对未来研究的建议
针对具体的城市生命线工程案例，开展深入的实地调查 和数据采集，验证灰色理论在实践中的应用效果。
加强与其他学科领域的交流与合作，推动灰色理论与其 他抗灾评价方法的融合与应用。
现有研究的不足
现有的研究大多从工程角度出发，考虑单一设施的抗灾能力，而缺乏对城市生命线整体抗 洪防灾能力的评价。
研究意义
本研究旨在建立基于灰色理论的城市生命线工程抗洪防灾能力评价方法，为城市规划和管 理提供科学依据，提高城市的抗灾能力和恢复能力。
研究内容与方法
研究内容
本研究的主要内容包括：1）建立城市生 命线工程抗洪防灾能力的评价指标体系； 2）运用灰色理论对评价指标进行量化处 理和评价；3）通过实例验证评价方法的 可行性和有效性。
灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用
中 图 分 类 号 ： ３ ８６ Ｐ ３ ． 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ７ ０（ ０ ８ ０１０１ － ３ ０ ０ １０ ２ ０ ） — １ ０ ８
预 测 结
Ｇｒ ｙ Ｎｅ ｒ ｌ Ｎｅ ｗｏ ｋ Ｍ ｏ ｅ ｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｒ ｃ ｓ ｆ Ｆ ｏ ｄ Ｄｉａ ｔｒ ｅ ｕ ａ ｔ ｒ ｄ ｌ Ａｐ ｌ ｔｏ ｎ ｔ ｅ Ｆｏ ｅ ａ ｔ ｏ ｌ ｏ ｓ ｓｅ ｃ
灰色系统理论在环境科学中的应用
灰色系统理论在环境科学中的应用随着经济的快速发展和人口的不断增加，环境问题已经成为全球关注的焦点。
环境科学作为一门交叉性、综合性的学科，已经成为了解决环境问题的重要工具。
近年来，灰色系统理论得到了广泛应用，其在环境科学中的应用也越来越受到重视。
本文将从以下两个方面探讨灰色系统理论在环境科学中的应用：第一，灰色系统理论在环境预测中的应用；第二，灰色系统理论在环境管理中的应用。
一、灰色系统理论在环境预测中的应用环境预测是环境科学中的重要组成部分，它是对环境变化和发展趋势的预测和分析。
传统的环境预测方法往往需要大量的样本数据和复杂的模型，且结果可能受到误差的影响。
而灰色系统理论具有建模简单、数据要求少等特点，因此在环境预测中应用广泛。
例如，在空气污染预测中，传统的预测方法往往采用监测站点的数据，需要大量的监测设备和时间，而且还受到空间分布的局限。
而采用灰色系统理论，可以通过少量的数据建立预测模型，同时还可以考虑到各种因素的影响，更加精准地进行预测。
另外，在水资源的预测方面，灰色系统理论同样具有较好的应用效果。
水资源的变化受到很多因素的影响，如气候变化、水文地质条件等等。
采用传统的水资源预测方法往往需要很多的数据和模型，而且还存在误差的可能。
而利用灰色系统理论，可以通过少量的数据建立预测模型，同时还能够根据不同因素的权重进行合理的分析和预测。
二、灰色系统理论在环境管理中的应用环境管理是环境科学中的重要组成部分，它是对环境的保护和管理，同时也是实现可持续发展的重要手段。
而灰色系统理论可以帮助我们更好地进行环境管理。
例如，在水资源管理方面，采用灰色系统理论可以对水资源的供需情况进行精准的分析和管理。
水资源的供需关系很复杂，受到很多因素的影响，如地形、气候等。
通过灰色系统理论，可以建立供需模型，预测未来的水资源供应状况，从而合理规划水资源的利用，保护水资源的可持续发展。
此外，在环境污染治理方面，灰色系统理论同样具有重要意义。
灰色理论在水环境质量综合评价中的应用的开题报告
灰色理论在水环境质量综合评价中的应用的开题报告一、选题背景水环境质量是指地表水或地下水中污染物浓度对水生态系统、生命健康和社会经济发展的影响。
随着我国经济和人口的迅速增长，水污染问题愈加严重，直接威胁到人民群众的生存和健康，也限制了经济发展。
因此，水环境质量的评价成为当今世界各国都非常关注的问题。
而灰色理论是由我国学者灰色系统理论创始人陈纳德教授于20世纪80年代提出的，是一种基于不完全或不充分信息的理论方法，可用于处理复杂系统的分析、建模和预测，尤其擅长于处理小样本、非线性、非平稳和非随机的情况。
近年来，灰色理论在水环境质量综合评价方面的应用越来越广泛，成为一种新的评价方法。
因此，探究灰色理论在水环境质量综合评价中的应用意义重大，同时也有较大的现实意义。
二、研究目的及意义本文旨在研究灰色理论在水环境质量综合评价中的应用，并从实际角度出发，以某一地区为例，探究具体应用方法和评价效果。
具体研究目标如下：1. 研究灰色理论的基本原理及其在水环境质量综合评价中的应用。
2. 探究水环境质量综合评价的指标体系和权重分配方法，并结合具体案例进行分析和评价。
3. 运用灰色理论对某一区域的水环境质量进行评价，探究其实际应用效果，并讨论其优缺点和改进方法。
通过本文的研究，可以进一步提高水环境质量综合评价的准确性和科学性，为制定和实施水环境保护政策和措施提供参考和借鉴。
三、预期创新点本文的创新点主要包括以下三个方面：1. 借鉴灰色理论的思想，结合实际情况，建立适用于水环境质量综合评价的指标体系，为该领域的研究提供新思路和方法。
2. 针对传统评价方法权重分配存在主观性、不稳定性等问题，运用层次分析法、改进的TOPSIS法等方法，对各项指标进行合理的权重分配。
3. 对利用灰色理论对水环境质量进行评价的方法和思路进行总结和反思，提出改进措施，为今后的研究提供新的思路。
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灰色系统理论［1］是20世纪80年代初由我国著名学者邓聚龙教授提出的。
它把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统，并结合数学方法，发展成为一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法，它对未来的研究具有重要意义。
应用该方法对各种自然灾害进行预测，是减轻灾害，做出科学决策的重要措施之一［2］。
本文以尼雅河尼雅水文站31a 的实测洪水资料，用灰色系统理论GM （1，1）模型，对未来洪水灾害出现时间进行预测。
预测过程是建立在实测数据和严格的数学基础上的，预测结果可为合理利用水资源和防灾减害工作提供参考。
１尼雅河概况尼雅河发源于昆仑山北坡海拔为6207m 的吕什塔格山，流经塔里木盆地塔克拉玛干大沙漠南缘和田地区民丰县。
该流域北边有高耸的天山山脉，西边为帕米尔高原，南边为昆仑山环列。
高山区有冰川60条，冰川储量为35.903亿m 3，一般在6月份开始消融，6～9月初尼雅河以冰川融水补给为主。
尼牙雅河基本控制站为尼雅站，地理位置东经82°38′，北纬36°50′位于尼雅河中游，为国家基本水文站，集水面积1734km 2，多年平均径流量2.125×108m 3，多年平均气温8.6℃，多年平均降水量51.8mm ，多年平均蒸发量（φ20cm ）3937mm 。
２灰色数据生成及ＧＭ（１，１）模型的建立［3，4］将原始数据列{X （0）}中的数据X （0）（K ）按照某种要求进行处理称为生成。
灰色理论对灰量、灰过程的处理，目的是求得随机性弱化、规律性强化的新数列。
新数列的数据生成称为生成数。
利用生成数建模是灰色理论的重要特点。
（1）设时间序列X （0）有N 个观察值，X （0）={X （0）（1），X （0）（2），……，X （0）（N ）}，通过一次累加生成新序列X （1）={X （1）（1），X （1）（2），……，X （1）（N ）}，则GM （1，1）模型相应的微分方程为：dX （1）dt +αX=μ（1）式中：α———发展灰数；μ———内生控制灰数。
（2）设α＾为待估参数向量，α＾=αααμ，利用最小二乘法求解，得：α＾=（B T B ）-1B T Y （2）其中：B=微分方程（1）的解为：累减还原可得：（k =1，2，…，N -1）（4）（3）后验差检验：为了分析模型的可靠性，必须对模型进行诊断。
目前较通用的诊断方法是对模型进行后验差检验。
设原始序列：（5）相应的模型模拟序列：（6）残差序列：X （0）的均值：（8）·水文水资源·灰色理论在尼雅河灾害洪水预测中的应用收稿日期：2010-06-01基金项目：中国科学院“西部之光”人才计划“联合学者”（编号LHXZ200801）、国家自然科学基金（编号40771043，40471020）和新疆维吾尔自治区科技攻关重大专项（200731137-3）。
作者简介：张群（1969-）女，山东荣成人，工程师，主要从事水文水资源测验、资料整编及水资源评价。
张群1，何秉宇2，王涛2（1.石河子水文水资源勘测局，新疆石河子832000；2.新疆大学资源与环境科学学院，新疆乌鲁木齐830046）摘要：根据灰色系统理论及建模原理，利用尼雅河水文站近31a 实测的超过危险流量的最大洪水资料，建立了灰色灾变预测GM（1，1）模型，经后验差检验，模型精度较高。
在此基础上，对尼雅河出现洪水灾变年份进行了预测，其结果可为制定防洪减灾措施提供理论依据。
关键词：灰色灾变；洪水预测；尼雅河中图分类号：P338+.9文献标识码：B（1）（k +1）=X （0）-μαααe -ak +μα（k=0，1，2，…，N -1）（3），Yn=…（7）第46卷第7期2010年7月甘肃水利水电技术Gansu Water Conservancy and Hydropower Technology Vol．46，No．7Jul.，20101··3.2GM （1，1）模型的建立从表1中提取数据，形成原始数据列｛X （0）｝=｛4，5，6，9，11，12，22，23，24，25，26，28，29｝，一次累加生成，得｛X （1）｝=｛4，9，15，24，35，47，69，92，116，141，167，195，224｝，用最小二乘法求得灰参数α=-0.1184，μ=8.2318，则尼雅河灾害洪水的GM （1，1）数列预模型为：（1）（k +1）=73.525338e 0.1184k -69.525338（k =0，1，2，3，…）（12）3.3模型精度检验根据式（8）和式（9）计算得原始数据的标准差S 1=9.4794；根据式（10）和式（11）计算得残差的标准差S 2=3.3400。
后验差比值C=S 2/S 1=0.35，e （0）（k ）-e －均小于0.6745S 1=6.3939，小误差概率p=p （ε（0）（k ）0.6745S 1）=1，预测模型较好，可用于预测。
3.4灾变点预测模型经检验达到精度要求，可以进行外推预测。
将k =14，15，16，17，18，依次代入模型，得：（0）（14）=38.3，第1次灾变将发生在序号为38.3的时刻左右，即出现以后的第7.3个单位时间左右（即是2015～2016年）；（0）（15）=43.1，第2次灾变将发生在序号为43.1的时刻左右，即出现以后的每12.1个单位时间左右（2020～2021年）；（0）（16）=48.5，第3次灾变将发生在序号为48.5的时刻左右，即出现以后的每17.5个单位时间左右（2025～2026年）；（0）（17）=54.6，第4次灾变将发生在序号为54.6的时刻左右，即出现以后的每23.6个单位时间左右（2031～2032年）；（0）（18）=61.4，第5次灾变将发生在序号为61.4的时刻左右，即出现以后的每30.4个单位时间左右（2038～2039年）。
４结语（1）虽然GM （1，1）模型具有要求数据较少，原理简单，计算量适中，预测精度较高等诸多优点，但是GM （1，1）模型适合于短期的预测，不能用于较长时间的预测，否则会产生较大的偏差，为了对较长时间的趋势值进行预测，需要引入新的数据，这样可以确保预测的可靠性；另外原始序列本身规律的好坏，也将影响预测模型的预测能力。
（2）根据灰色理论，建立灰色灾变预测GM （1，1）模型，预测洪水灾变年份是切实可行的。
（3）采用GM （1，1）模型，对尼雅河出现洪水灾变年份进行了预测，得出2015～2016年、2020～2021年、2025～2026年、2031～2032年、2038～2039年将发生洪水灾害。
（4）模型预测预测结果对水资源合理开发利用、水文情报及防洪抗旱趋势分析具有一定的参考价值。
（下转第5页）m 3/s 表２尼雅站历年最大洪峰流量X（0）的标准差：（9）残差均值：（10）残差标准差：（11）称c=S 2/S 1为后验差比值；p=p （ε（0）（k ）＜0.6745S 1）为小误差概率。
一般可按表1划分精度等级。
根据后验差比值c 和小误差概率p 对模型进行诊断，当p ＞0.95和c ＜0.35时，模型可靠，此时可根据模型对系统行为进行预测。
在分析过程中，当所建模型残差较大、精度不够理想时，可对残差进行残差GM （1，1）模型建模分析，以修正预报模型。
３尼雅河灾害洪水的ＧＭ（１，１）模型预测3.1GM （1，1）模型的原始数据列原始数据序列为尼雅河水文站31a 的历年最大洪峰流量资料（表2），该河多年平均径流量为2.125×108m 3，该站最大洪峰流量为678m 3/s ，经多年资料分析计算，当流量大于150m 3/s 时为危险流量。
那么GM （1，1）模型以阈值为150m 3/s 进行建模预测，该系列异常值在150m 3/s （把＞150m 3/s 作为异常值i ′）以下的年份发有：1981、1982、1983、1986、1988、1989、1999、2000、2001、2002、2003、2005、2006作为异常值i ′到灾害点q 的映射，p （0）:{i ′}→{q }，得灾变点日期集p （0）（i ′）为p （0）（i ′）={p （0）（1′），p （0）（2′），p （0）（3′），p （0）（4′），p （0）（5′），p （0）（6′），p （0）（7′），p （0）（8′），p （0）（9′），p （0）（10′），p （0）（11′），p （0）（12′），p （0）（13′）}={4，5，6，9，11，12，22，23，24，25，26，28，29}，据此对p （0）（i ′）建立GM （1，1）模型，进行灾变预测，要求精度达到85%。
表１预测精度等级划分预测精度p c 好＞0.95＜0.35合格＞0.80＜0.50勉强＞0.70＜0.65不合格≤0.70≥0.65年份1978199119921993序号1141516序号173031Q max＜150＜150＜1501979218＜15019901329＞15019891228＞15019881127＜15019871026＞1501986925＞1501985824＞1501984723＞1501983622＞1501982521＜1501981420＜1501980319＜150Q max ＜150＜150＜150＜150＜150＜150＞150＞150＜150＞150＜150＜150＞150＞150＞150＜150年份199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008甘肃水利水电技术2010年第7期第46卷2···············································（上接第2页）参考文献：［1］邓聚龙.灰色系统理论教程［M ］.武汉：华中理工大学出版社，1990：175-264.［2］杨建伟.灰色理论在干旱预测中的应用［J ］.水文，2009，29（2）：50-51，92.［3］河南省人民胜利渠管理局主编.灌区水盐监测预报理论与实践［M ］.郑州：黄河水利出版社，1997：291-300.［4］郑小平，高金吉，刘梦婷.事故预测理论与方法［M ］.北京：清华大学出版社，2009：129-161.（1）最大月平均流量及变化趋势的概率分布是未知的，因此大多采用实测资料去拟合理论频率曲线，并采用一定的统计特征量来寻求最佳的理论曲线。