上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型

通过对上海市主要境外旅游客源市场游客数量的分析 ,根据客流量与时间的关系 ,利用灰色系统理论建立了GM( 1 ,1 )灰色预测模型 ,其研究模型不仅与实际客流量相吻合 ,还可以对未来几年客流量进行预测     

上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型

通过对上海市主要境外旅游客源市场游客数量的分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立了ＧＭ（１,１）灰色预测模型,其研究模型不仅与实际客流量相吻合,还可以对未来几年客流量进行预测。     

上海市日本游客客流量的灰色预测模型

通过对上海市境外旅游客源市场游客数量的分析,得出日本为上海最大的境外旅游客源国。根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立ＧＭ（１,１）灰色预测动态模型,其研究模型不仅与实际客流量相吻合,还可较精确地给出短期甚至中的预报结果,以便于未来几年客流量进行预测。     

昆明市亚太地区主要旅游客源及特征分析与预测

通过对昆明市亚太地区主要客源国的客流量及旅游特征的分析,研究了昆明境外游客的群体特征;并根据客流量与时间的关系,利用时间序列法和灰色系统理论,建立了动态模型．其研究模型不仅与实际客流量相吻合,还可对未来几年客流量进行预测．     

深圳市境外游客市场的动态预测模型分析

通过对深圳市境外游客数量的分析,发现除个别年份以外,整个时间序列总体呈增长趋势。根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立深圳市境外客市场的ＧＭ（１,１）动态灰色预测模型,该模型经过检验,不仅与实际客流量相吻合,还可较精确地给出短期甚至中期的预报结果,以便对未来几年客流量进行预测。     

基于灰色预测模型的重庆市入境旅游客流量预测

灰色预测模型在研究入境旅游客流量预测上有很高的精度.依据灰色预测模型的建模过程和模型精度检验的方法,对重庆市1997—2007年的入境旅游客流量进行分析,选取2004—2007年的入境旅游客流量作为原始数据,建立了重庆市入境旅游客流量和时间的数列预测GM(1,1)模型,经检验该模型预测精度可靠.依据该模型,计算出了2008—2012年重庆市的入境旅游客流量,预计2008—2012年重庆市入境旅游客流量会继续迅速上升,有望在2009年突破100万人次.     

城市轨道交通客运量影响因素与预测精度研究

城市规模不断扩大,我国城市轨道交通趋于高速发展,客流量是城市轨道交通建设规模的重要考量因素.为探究轨道交通客运量影响因素,以北京市为例,通过分析轨道交通客流的影响因素,探讨各影响因素与客流相关性;结合轨道交通发展规模,运用Matlab软件对客流量进行灰色预测,影响因子灰色关联度排序为:运营车辆数>运营线路数>运营公里数...     

灰色模型在旅游客源市场预测中的运用

通过对近几年来江苏省海外客源市场日本游客数量的统计数据分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论中一种特殊的线性动态预测模型,建立了旅游人数与旅游时间的GM(1,1)灰色预测模型,探讨了GM(1,1)灰色预测模型在旅游客源市场预测中的应用问题,以期对今后游客数量的预测,合理规划客源市场提供科学的依据.     

餐饮业短期客流量预测方法

针对餐饮客流量自身特点,提出了以实验设计方法的样本分类为基础、综合利用BP(back propagation)神经网络与灰色-马尔科夫链组合的预测方法,并以某餐饮企业为例证明了方法的有效性,客流量预测误差从企业原来的±20%下降到±5%左右.     

基于Kalman滤波的地铁换乘客流预测

针对地铁换乘通道的换乘客流量,提出了利用Kalman滤波进行短时客流量预测的方法.基于Kalman滤波原理对地铁换乘客流系统构建状态方程,并根据历史数据对状态方程中的状态转移矩阵进行标定,然后运用灰色关联分析的方法来确定该状态转移矩阵在待预测时间序列上的值,进而实现客流量的预测.以北京地铁西单站换乘通道为例,从平日和假日两方面分别对该换乘通道一周内,早高峰时期客流量进行了短时预测.     

旅游地客源市场动态预测方法探讨

旅游地客源市场预测是合理制定旅游业发展战略和旅游规划与开发的重要依据．客源市场的变化受到诸多因素的影响，构成-灰色系统．该文根据近几年来上海市旅游的境外游客量的统计数据，利用灰色系统理论中一种特殊的线性动态预测模型，建立了GM(1，1)预测模型，并利用该模型对上海市2010年前的境外游客量进行了预测．     

基于GM(1,l)阳泉旅游人数预测的数学模型

本文先简要介绍了GM(1,l)模型及残差检验,并以2007年至2013年阳泉的旅游人数为基础,建立了GM(1,l)模型.通过使用MATLAB软件进行求解,得到阳泉旅游人数的规律,通过分析模型的级比、残差、相对误差,验证了该模型具有较高的精度,可以用来预测2013年以后阳泉每年的旅游人数.最后用该模型预测出了从2014年至2018年阳泉市每年的旅游人数.     

灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

灰色推陈出新GM(1,1)模型在城市道路交通噪声预测中的应用

以郑州1995～2000年城市道路交通噪声监测的数据,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)和推陈出新GM(1,1)预测模型。经用四种不同方法对两种模型的精度进行检验,结果表明,推陈出新GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高,不失为预测城市道路交通噪声的一种好方法。应用该模型,对郑州城市道路交通噪声未来4年进行预测,其结果符合郑州城市的实际情况。     

改进GM(1,1)模型在城市流动人口预测中的应用

利用泰州市2003-2009年流动人口数据,建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型对流动人口数量进行预测.并用多种方法检验了三种模型的拟合效果.结果表明三种模型均能合理地对流动人口数量变化进行预测,但残差GM(1,1)模型和动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于一般的GM(1,1)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。     

地空导弹武器系统维修费用灰色预测模型

维修费用的预测是武器装备全寿命周期费用管理的重要部分。针对地空导弹维修费用数据量有限规律性不同的特点,选用灰色理论进行维修保障费用预测:首先,简要分析了GM(1,1)模型,讨论了维修费用数据的处理;然后,以某新型地空导弹武器系统为例,具体探讨了灰色预测模型的应用,并对比分析了老信息灰色预测、新信息灰色预测和新陈代谢预测模型的精度;由实例分析可知,新陈代谢预测模型的精度更高、计算量更小。     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.