电力负荷预测是电力系统调度、用电计划、规划等管理部门的重要工作之一，也是电力系统运行与控制的重要内容之一。负荷预测的核心是......

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型......

根据边坡位移监测信息,应用灰色系统预测模型,可以对边坡变形的发展进行预测.本文采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡......

物流需求预测的准确性对我国的经济发展具有重要作用。为提高物流需求的预测精度,文章利用动态自适应粒子群优化算法（DAPSO）优化无偏......

组合预测方法是一种性能优越的预测方法。选择了电力负荷预测精度较高的两种单一预测模型——无偏灰色预测模型和时间序列预测模型......

为提高GARCH类模型的波动率预测能力,将粒子群优化算法(PSO)与无偏灰色预测(UGM(1,1))模型引入到GARCH类模型中,构建PSOUGM-GARCH......

一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM（1,1）模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列......

灰色预测模型已在负荷预测中得到了广泛的应用,该模型是一种有偏差的指数模型,在该模型基础上作者已导出了无偏灰色预测模型.将无......