在研究大量国内外矿井瓦斯涌出量预测方法的基础上,通过比较,分析灰色理论在矿井瓦斯涌出量预测方法中的优势,根据某矿102回采工作面的相关瓦斯涌出数据,以灰色预测理论为基础,通过对影响回采工作面瓦斯涌出量的关键因素分析,建立该工作面的瓦斯涌出量GM(1,1)预测模型,通过模型的求解,给出预测结果,并对结果进行检验。结果表明,该模型预测结果与生产实际吻合度较高,对煤矿瓦斯管理具有十分重要的指导意义。

针对矿用电机车直流调速系统中出现的问题,诸如停车不准确、响应不迅速,提出了将改进的灰色预测模型与PID控制结合,改善了传统PID控制非线性系统效果不理想的弊端,使系统调速更快、更精确。这就实现了系统的高效、稳定,使调速系统更加完善,并在MATLAB/SIMULINK下进行了仿真,验证了该种设计的可行性。

滑动轴承在线磨损监测中的灰色预测方法，武通海，丁鑫，本文以滑动轴承磨损的预测为目标，探讨了基于在线磨损数据的趋势预测方法。采用在线监测获取的磨粒百分覆盖面积指数（IPCA：Index of

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响，其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性，提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明：所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比，所提方法有效减小了系统的超调，使发电系统输出功率更平稳，有利于发电系统的长期稳定运行，延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整，对PEMFC参数不敏感，可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。

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灰色预测GM(1,1)(MATLAB代码) 此为完整的代码, main为主程序 代码运行结果 R2_gm = 0.526551720086913 MSE_gm = 6616.11549985933 RMSE_gm = 81.3395076199711 MAPE_gm = 39.6399714913413 MAD_gm = 65.8882686149245 >>

灰色预测，可以根据少量的信息样本，来进行精准合理的预测

matlab 生活预测检验代码CPDI-提交-存储库 与 Scherrer 等人相关的分析和手稿。 阿尔。 2018年 欢迎使用我们 R 实现预测 CPDI 的机械模型的 README 文件，该项目的源代码可以在以下地址找到： 该存储库包含用于分析手稿“水上遥测系统性能的深度和范围相关变化：理解和预测声学标签-接收器对对近距离检测干扰的敏感性”的脚本。 PeerJ 6 (2018)：e4249。 '分析/代码/分析和数字 - CPDI Paper.R' 以及包含在 R 和 matlab 中实现预测 CPDI 模型的函数的脚本文件。 R 脚本：“已实现分析/代码/机械模型 - R/机械 CPDI 模型.R” MatLab 文件：“分析/代码/机械模型实现 - MATLAB/机械 CPDI 模型.m” 安装后重新创建稿件分析应该相对简单 如脚本注释部分所述，对于像您这样的用户来说，有两个主要功能。 "分析/代码/predict_cpdi_interference() rank_receiver_depths() 入门 这些说明将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行，用于开发和测试目

该代码是matlab中的用于灰色预测模型的代码，只需要输入已知数据就可以判断后面数据

灰色预测MATLAB代码，数学建模必备，美国数学建模大赛，国赛，研究生数学建模竞赛