多变量非等间距GM(1,m)模型及其应用

对于多变量非等间距数据序列,建立了一类GM(1,m)预测模型。基于灰色模型的指数特性和积分定义,提出了构造多变量非等间距序列的GM(1,m)模型背景值的方法。该方法可以提高GM(1,m)模型的拟合精度和预测精度,拓广了灰色模型的应用范围。应用该方法,建立了中国农村青少年生长水平的灰色预测模型,结果理想可靠,有较好的实际意义。     

PSO-LSSVM灰色组合模型在地下水埋深预测中的应用

针对LSSVM参数难以确定和单一方法预测精度不高的问题, 提出一种基于粒子群优化LSSVM灰色组合预测模型的学习方法. 利用粒子群算法的收敛速度快和全局优化能力, 优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数. 避免了人为选择参数的盲目性. 在同一时刻利用不同长度序列的灰色预测方法对历史数据进行初步预测, 将初步预测结果的组合作为LSSVM的输入, 该时刻的实际值作为输出, 进行训练建立灰色LSSVM组合预测模型, 提高了模型的推广预测能力. 选取三江平原某地区1985年至2006年地下水埋深实测数据, 建立PSO-LSSVM组合预测模型. 通过两种方式对模型进行检验, 与其他模型相比, 该组合模型具有较高的预测精度.     

灰色微分动态多变量预测模型及其应用

针对数据驱动建模方法在表征系统特性时的不足,提出了灰色微分动态多变量预测模型.新模型将系统特性的行为序列与影响序列用于建模,增强了系统动态性和非线性性;同时运用最小二乘原理获得模型参数估计式,利用拉普拉斯变换推导模型的近似时间响应式.在此基础上,将新模型应用于欧洲货币联盟、中东与北非及撒哈拉以南非洲三个典型地区的碳排放量预测,应用实例表明:灰色微分动态多变量预测模型预测效果优于其它三种经典的灰色预测模型,能有效预测三个地区未来五年的碳排放量.与此同时说明新模型能够更好地描述多因素系统动态性问题,从而有效地提升传统灰色多变量模型的建模精度.     

基于灰色支持向量机的新型预测模型

分析了灰色预测方法和支持向量机各自的优缺点,提出了将二者相结合的一种新的预测模型———灰色支持向量机预测模型.新模型发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,同时避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.实验结果表明文章所提出的预测模型有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

福建省粮食单产的灰色-Markov动态模拟研究

灰色预测与Markov预测这两种方法在时间序列预测方面各具其优点及局限性。为探索提高时间序列预测精度的合理途径及客观地模拟区域粮食单产波动,以福建省为例构建了灰色-Markov预测模型,并在技术上进行了一定的改进。理论与实证表明,灰色-Markov模型预测粮食单产的精度较高,所采取的技术改进措施效果颇佳。模型对福建省未来10a粮食单产的预测可为该省今后的粮食生产规划乃至农业规划和决策提供有益的参考。图1,表3,参9。     

基于灰色相关向量机的故障预测模型

针对样本数据量较小条件下的故障预测问题,提出了一种灰色相关向量机（relevance vector machine, RVM）故障预测模型。在模型的训练阶段,根据特征数据序列建立其离散灰色模型（discrete grey model, DGM）,以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出,训练得到RVM回归预测模型;在模型的预测阶段,由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型,并通过引入新陈代谢过程,不断更新数据中的信息。实验结果表明,模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。     

基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型

针对复杂经济系统下时间序列所呈现出的小样本非线性残差特征,采用非线性残差灰色Verhuilst模型进行研究,修正传统计量模型对于残差信息挖掘不够,预测精度不高的问题,在此基础上,选择带有精英策略的EGA算法来建立灰色Verhulst计量组合预测模型,设计了算法实现的逻辑流程和非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型的整体建模思路,提出了改进多准则目标优化NP完全问题的新方法,对模型的预测效果进行比较分析.实证研究表明:基于EGA算法的小样本非线性残差灰色Verhulst计量组合预测模型算法收敛速度快,拟合效果好,预测结果更精确.     

基于条件异方差分析的水文时序模型及其应用

针对条件异方差现象在水文过程的时序研究中常被忽略的情况,建立了水文过程时间序列分析和预测模型. 首先, 利用CensusX12分解水文时序,由其得到的周期项与趋势项分别建立相应的条件异方差模型;其次,对于分解序列后得到的残差项,建立基于BX数据生成的灰色Markov预测模型; 再次, 将三个模型进行耦合,编制了算法流程,由此提出了一种基于条件异方差的水文时序分析与预测模型;最后以河南省淮河流域的鲇鱼山水文站1975--1999年逐月的径流量为例进行了应用验证. 研究结果表明:提出的模型从预测效果来看, 总的平均偏差只有17.42%,其精度要明显高于常规的水文时序分析中ARCH和ARMA(1,1)等传统方法.     

基于振幅压缩的随机振荡序列预测模型

以提高灰色系统预测模型对随机振荡序列的预测精度为目的, 提出了一种通过平滑性算子压缩随机振荡序列振幅, 提高序列光滑度的算法, 并在此基础上推导及建立随机振荡序列的灰色预测模型; 将该模型应用于多组随机振荡序列的模拟, 并与其他模型的模拟精度进行了比较, 结果表明, 新模型能显著提高随机振荡序列的模拟精度.     

含分数阶微积分的非等间距灰色模型及其应用

相比于等间距灰色模型,非等间距灰色预测模型适用范围更广.然而,现有的非等间距灰色模型的预测响应值容易受到主观数据的干扰,导致预测结果出现偏差.因此,本文提出了具有分数阶微积分的非等间距灰色残差修正模型.首先,基于非等间距分数阶积分序列得到非等间距灰色模型的参数估计.然后,对时间响应函数进行分数阶求导得到模型的预测还原式.最后,使用不累加的非等间距灰色模型对积分残差进行修正.在一定条件下,本文改进模型与传统非等间距灰色模型是近似的.案例分析结果表明,具有分数阶微积分的非等间距灰色残差修正模型可以有效用于非等间距序列的预测建模,具有很高的模型精度和预测响应性.     

灰色Verhulst预测模型的病态特性

为揭示灰色Verhulst模型的建模精度在原始序列存在微小扰动下的变化规律,采用矩阵谱条件数作为研究工具对该模型系数矩阵谱条件数的取值进行分类讨论. 研究结果表明,当且仅当系统原始数据序列第一项为大于零的常数,其他所有项数据皆为0时,建立灰色Verhulst模型才会呈现严重病态性,而采用已呈现特定规律的数据序列构建灰色Verhulst预测模型毫无实际意义. 研究结论认为,灰色Verhulst模型并不存在严重病态性.     

动态灰预测模型的缓冲适应性建模方法

提升对数据特征的适应能力是预测建模的关键问题之一.本文融合缓冲算子方法与灰色滚动预测模型构建适应性灰预测模型,即BARGM模型.该方法将原始序列拆分为连续的数据片段,利用缓冲算子和数据片段上的反馈信息调整变权系数.并用GM(1,1)的衍生模型对调整后的片段数据进行逐步建模和外推;缓冲适应性模型相对传统建模方法具有两个特点,即改变灰模型响应式形式的单一性、具有较强的智能化拓展能力:案例研究采用我国能源相关的温室气体排放数据进行建模测试与对比,建模结果显示拟合精度和预测精度均有明显提升,印证了缓冲适应性建模方法的有效性.     

基于模糊分类-灰色马尔可夫的陀螺仪漂移预测

针对标准灰色马尔可夫预测模型抗干扰能力差的局限性,提出了一种基于模糊理论和灰色马尔可夫模型的预测方法。将模糊理论引入预测模型中,从分类方法上对标准灰色马尔可夫模型进行改进,该算法可以有效提高灰色马尔可夫预测模型的预测精度。将这种方法用于某型导弹陀螺仪的漂移预测中,实验证明了这种方法的有效性和可行性。     

特征自适应型GM(1,1)模型及对中国交通污染排放量的预测建模

兼顾精度与拟合趋势相似性是预测建模需要深入研究的重要问题.为提高模型对数据特征的适应能力,本文分析了GM(1,1)模型中灰微分方程和白化方程的一致性关系以及响应式还原方法问题,提出构建一种特征自适应型灰预测模型,即CAGM(1,1)模型.该模型采用含可变参数的背景值公式构建灰微分方程,并通过转化模型形式推导了参数估计过程,进而构建以背景值序列为基础的时间响应式;为提高模型预测能力,本文结合灰色关联度构建响应式还原过程中待定变量的适应度函数,采用粒子群算法取得其最优值.最后,案例研究了我国机动车污染排放预测问题,分别构建GM(1,1)和CAGM(1,1)模型对氮氧化合物排放量进行建模,通过比较二者拟合和预测结果验证新模型的改进效果,为管理实践提供有效工具.     

供应链体系中外商直接投资对中国经济增长的影响与实证

外商直接投资是供应链环节中的重要主体. 论文在阐述外商直接投资在中国的状况及中国政府吸引外商直接投资所采取的政策与措施的基础上,运用极值边界分析模型（EBA）,基于对数据的相关分析与回归估计选择了3 个核心变量和5 个条件变量,对中国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析. 结果表明：从长期来看,外商直接投资在一定程度上刺激中国经济增长,但这种刺激作用有限. 从各个分阶段看,外商直接投资对中国经济增长的促进作用是不确定的. 起步阶段与缓慢发展阶段,外商直接投资对中国经济增长的促进作用有限;快速发展阶段,外商直接投资能显著地促进中国经济增长. 这种结论上的不完全一致,表明外商直接投资对中国经济增长的影响是与中国国情及外商直接投资在中国发展态势息息相关的,是有时间特质的. 通过短期分析能更精确地反映外商直接投资对中国经济增长的动态影响,而长期分析消除了个别异常数据在短期的较大影响,从而体现动态影响的长期趋势,可见将短期与长期结合分析外商直接投资对中国经济增长的影响意义重大.     

具有截面相关的变系数面板数据模型的估计及应用

本文建立了一类变系数面板数据模型.此模型假设自变量的系数是某一平滑变量的未知函数,允许自变量,平滑变量和误差项存在通过共同因子结构引入的截面相关.由于一些共同因子的不可观测性,本文采用局部线性共同相关效应估计方法对未知的函数进行估计并给出了估计量的渐近性质.蒙特卡罗模拟结果表明该估计方法具有良好的小样本性质.利用1990-2012年中国省级面板数据,本文对我国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析,结果表明:外商直接投资和经济增长之间存在明显非线性关系,各省份不同的初始经济水平会导致外商直接投资对经济增长的影响不同.     

基于比较静态模型的FDI优惠政策指数门槛值的求解

针对FDI （foreign direct investment） 优惠政策拉大中国区域差距及挤压内资企业投资的问题,基于比较静态分析方法,在Romer内生模型基础上,求解了市场均衡时FDI优惠政策指数的门槛值,并对影响门槛值大小的因子进行了分析. 结果表明,最终生产部门人力资本存量的增加、研发部门生产率的提高,以及本国技术吸收能力的增强都会使FDI优惠指数变大,但市场平均利率的上升却带来FDI优惠指数的减小,而FDI优惠政策指数对经济增长率的贡献度则无法判断.     

含时变时滞函数的GM(1,1|τ_i)模型及其应用

针对带有时滞效应的小样本数据序列的预测建模问题,现有模型通常假设时滞期为固定值,忽略了时滞值动态变化对模型效果的影响.为了克服这一局限性,本文考虑系统时滞的动态变化效应,将GM(1,1|τ,r)模型的静态时滞参数推广为时变时滞函数,设计出非整数时滞取值区间对应的时变时滞参数表达式.提出以灰关联理论为基础的时变时滞函数的参数优化方法,推导出GM(1,1|τ_i)模型参数估计值以及预测序列的时间响应式.该方法不仅提高了模型对所分析序列的拟合度,还可充分利用时滞参数函数的数学性质,进一步研究时滞因素对系统发展趋势的影响.最后,将GM(1,1|τ_i)模型应用于福建省全省沿海港口货物吞吐量预测,并将建模预测结果与经典的GM(1,1)模型和GM(1,1,τ)模型进行比较.结果表明当原始序列具有时滞效应时,GM(1,1|τ_i)模型具有更高的建模精度,能够反映出更为复杂的系统时滞变化情况,扩展了含时滞参数灰色预测模型的适用范围.