灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

灰色模型在我国人口预测中的应用

人口问题就是一个典型的灰色系统问题,在灰色GM(1,1)模型的基础上,构建了灰色+BP神经网络组合模型。根据1949-2011年我国人口发展的最新统计资料,提出并建立变换初值灰色模型,然后利用两种模型预测值的均值对我国人口发展趋势进行中长期预测。     

短期人口增长预测模型

利用已知数据对不同维度的灰色GM(1,1)模型和不同维度新陈代谢GM(1,1)模型进行了精度对比.最终选取5维新陈代谢GM(1,1)模型来预测2011-2020年的我国人口数量.     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测

为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符.     

GM(1,1)模型灰色预测法预测城市人口规模

以1992-2001年呼和浩特市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)人口预测模型,统计检验和误差分析表明,模型精度较高．用该模型预测了呼和浩特市2005-2009年城市人口规模,并对预测结果进行了分析．     

基于灰-回归组合预测模型的河南省城镇居民收支研究

在对灰色GM(1,1)模型及回归模型研究的基础上,考虑到模型的适用范围及预测误差问题,将灰色GM(1,1)模型与回归模型进行组合,以回归模型的模拟值作为灰色GM(1,1)模型的原始数据序列进行预测.然后运用灰-回归组合模型对河南省城镇居民收支进行预测.结果表明:灰-回归组合模型扩大了单一模型的适用范围,并且对河南省城镇居民收支预测误差更小,模型精度更高.     

灰色-马尔科夫模型在桥梁运营状况预测中的应用

为了找到一种能够精确有效地预测桥梁运营状况的方法,提出一种基于灰色GM(1,1)理论模型并用马尔科夫链修正的灰色-马尔科夫预测模型.结合河北省某地区的159座桥梁数据对该方法进行应用检验,结果表明:灰色-马尔科夫模型预测数据的平均相对误差为-0.11%,相比灰色GM(1,1)理论模型预测数据的平均相对误差-0.34%,在精度上有了明显的提高,而且灰色-马尔科夫模型预测出的数据更加稳定.利用马尔科夫链优化过的灰色GM(1,1)理论模型预测出2017年至2019年该地区一类桥的数量分别为49座、39座以及34座.由此可知灰色-马尔科夫模型在已知的桥梁定期检查数据基础上可以提供较为精确的预测,相较于灰色GM(1,1)预测模型,该方法具有更高的精度和稳定性.     

基于灰色模型的企业技术创新影响因素分析

文章应用灰色系统模型和方法,利用有关数据对我国企业技术创新问题进行了灰关联的静态和灰色GM(1,N)协调模型动态分析;通过精度检验证明,找出了严重制约我国企业技术创新发展的主要因素;通过灰色GM(1,1)单因子预测模型对影响因素进行了预测,并提出了有关对策建议。     

基于优化的GM(1,1)模型在我国人口预测中的应用

GM(1,1)预测模型一直是灰色系统理论研究者关注的热点.在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化函数的时间响应函数中的常数c,摒弃了传统GM(1,1)把原始序列x(0)(1)作为初始条件的做法,从而构建了GM(1,1)的优化模型.最后,以我国人口总数的预测为例,进行两类预测模型的模拟精度比较,并进行了预测,得到优化的GM(1,1)模型进行预测得到的精度较高.     

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为：乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM（1,5）预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM（1,5）模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果：事后检验阶段GM（1,5）模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的安徽入境游客预测

游客是旅游业赖以生存和发展的重要因素,基于灰色系统理论,构建了游客灰色预测GM(1,1)模型,利用该模型对安徽省入境游客进行预测,结果表明安徽未来几年游客市场数量将大幅增加,这对提升安徽入境旅游的发展具有较高的参考价值.     

煤矿百万吨死亡率预测方法对比研究

为了能更好地掌握煤矿安全生产状况及其发展规律,本文分别运用灰色系统理论GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型、Holt线性趋势模型和ARIMA(0,2,1)模型对我国2000年至2017年的煤矿百万吨死亡率数据进行分析建模,比较了四种预测方法的误差大小。通过模型的拟合结果与实际结果的对比发现,灰色系统理论的残差GM(1,1)模型预测的相对误差较小,精度较高。运用该模型对我国2018年和2019年的煤矿百万吨死亡率进行了预测,结果为0.048和0.02。该结果对我国制定煤矿安全生产宏观政策具有一定的指导意义。     

基于马尔克夫的灰色残差GM(11)模型在塑料老化行为预测中的应用

针对数据的离散程度较大时灰色GM(11)模型的预测精度较差这一问题引入残差修正在采用马尔克夫过程确定预测值的残差修正值正负号的基础上通过对灰色GM(11)模型得到的模拟值和预测值进行修正构建了基于马尔克夫的灰色残差GM(11)模型。以大气自然老化环境下LDPE棚模的拉伸强度的预测为例研究所建模型在塑料老化行为预测中的适用性。结果表明：由所建模型得到的LDPE棚模老化18个月和21个月的拉伸强度预测值与实际值的相对误差分别为1.49%和4.96%预测精度明显高于灰色GM(11)模型(相对误差分别为3.40% 和6.75%)可用于塑料老化行为的预测。马尔克夫的灰色残差GM(11)模型所需实验数据少预测精度高为塑料老化行为的预测提供了一种简易而可靠的新途径。     

优化灰色GM(1,N)-加权Markov模型在道路交通噪声预测中的精度研究

通过对北京市2007年至2016年城市道路交通噪声及相关影响因素数据分析,以GM(1,N)模型为基础,建立了优化灰色-加权Markov模型,为有效控制交通噪声污染提供理论依据和决策意见。首先,利用平滑公式对原始数据进行预处理,用数值积分中的Simpson公式改变背景值来提高传统多因素GM(1,N)模型精度。其次,用加权Markov模型对得到的模拟值中的异常值进行了修正,将其应用到城市交通噪声的预测上,实证计算表明优化灰色GM(1,N)模型的模拟值与实际值拟合效果很好,比传统的GM(1,N)模型精度有较大提高。最后,用该模型对北京市2017年和2018年城市交通噪声进行预测,基本符合噪声数据实际变化趋势。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

基于灰色预测模型的新疆丰枯水年份预测研究

本文以新疆1960年～2012年的年降水数据为研究对象,运用经典GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型分析预测新疆降水的丰枯年份,并对建立的几个预测模型进行了残差检验和后验差检验等精度分析.结果表明,经典GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型对新疆丰水年的预测都具有很好的预测精度,均为一级;在新疆降水枯水年份预测中,经典GM(1,1)模型的预测精度为一级,优于灰色Verhulst预测模型.从整体来看,新疆降水丰水年份的预测效果好于枯水年份的预测.     

呼和浩特市城市基准地价发展趋势灰色预测

以1998-2003年呼和浩特市城市综合用地基准地价资料为基础,经数据处理,得到以2001年地价级别为基准的不同年份各级别的基准地价,以此为原始数据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)模型,经模型精度检验后,预测了呼和浩特市2004-2007年城市综合基准地价,并对预测结果进行分析．