基于灰色关联度，BP网络相似日预测，可以自己改参数，

依据我国1980—2008年的人口数据，通过合理的假设条件，建立了灰色预测GM（1,1）模型，预测了中国人口20年内的变化规律，并对中国人口进行了合理评价。结果表明，灰色增量模型在人口的长期预测中可保持较高的预测精度。

为了能够提高矿井掘进通风管理的水平,深入地研究了灰色预测模糊PID控制技术在其中的应用。分析了风机调速节能的基本原理;研究了灰色预测模糊PID控制技术的基本原理;进行了掘进巷道风机调速控制的仿真分析,并且分析了该控制技术的实际应用效果,结果表明该控制技术具有较好的控制效果。

针对中央空调系统房间温度控制系统的大惯性、纯滞后和时变性特点，设计了将等维新息灰色预测控制与模糊自整定PID相结合的新型控制器，建立中央空调房间温度控制系统的数学模型，介绍灰色预测模糊PID控制器结构，并对该控制方案进行了数字仿真。仿真结果表明,该控制器比PID控制器、模糊PID控制器有更多优越性，调节迅速，超调小，有更好的动、静态性能，具有一定的可行性。

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灰色关联分析与灰色预测.doc

针对齿轮实测信号因受噪声干扰而不能准确反映故障特征的问题，提出将自适应局部迭代滤波应用到齿轮故障识别中，与样本熵、灰色关联度相结合实现齿轮的故障识别。利用自适应局部迭代滤波将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本质模态函数，通过计算各本质模态函数的样本熵，发现以齿轮系统的转频信号对应的本质模态函数的样本熵为界，前几个本质模态函数的样本熵能表征不同故障类型的特征；计算齿轮系统正常、齿面轻度磨损、齿面中度磨损和断齿4种工况下多个训练样本的样本熵的平均值，将其作为对应工况标准故障模式的参考值；计算待检测样本的样本熵与各状态下训练样本的样本熵平均值之间的灰色关联度，与待识别样本灰色关联度最大的标准故障模式即被认为是待识别样本的故障类型。实例分析结果表明，通过自适应迭代滤波能有效抑制模态混叠现象，发现明显的齿轮转频信号，而采用集合经验模式分解（EEMD）方法进行信号分解后，模态混叠现象比较明显，且在EEMD的分解结果中基本看不出齿轮的转频分量；4种工况的样本熵曲线形状存在明显差异，说明样本熵能有效表征齿轮故障特征的变化；灰色关联度方法能有效地将4种不同的故障类型进行分类识别，分类识别性能优于BP神经

研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法，通过对部分已知信息提取有价值的信息

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