提高工业产值灰色模型预测精度

通过建立鞍山市历年工业总产值全数据的灰色模型,较准确地预测出鞍山市1990年的工业总产值,其预测误差为10.99％.在1989年总产值的邻域系上建立了灰色模型簇。通过比较簇中各灰色模型的平均误差及原点误差,筛选出最优灰色模型。为进一步提高该模型的精度,又以残差数列建立灰色模型对该模型进行修正。修正后预测出1990年的工业总产值的预测误差仅为4.14％,这表明,在灰色模型簇中筛选最优预测模型,并在此基础上建立被残差修正后的灰色预测模型,从而提高灰色模型的预测精度。     

灰色系统理论在铁路运输企业人才预测中的应用

人才系统具有灰色系统的特征 ,因此可以采用灰色模型对人才进行预测。本文运用灰色模型GM(1 ,3) ,对铁路运输企业人才需求总量的发展变化进行了动态关联分析 ,作出了人才需求总量的预测 ,对预测结果进行了分析     

基于灰色系统理论的科技人才需求预测

科技人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对芜湖市科技人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.     

区域粮食生产灰色关联分析

采用灰色系统理论,对影响河南省粮食产量的诸因素进行动态灰色关联分析,运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上,进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了河南粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据.     

仙桃市农业经济协调发展的灰色关联模型及其分析

本文利用灰色系统建立动态模型的方法,建立了仙桃市农业经济协调发展的灰色关联模型,并通过这一模型对仙桃市的农业发展态协作了初步预测。     

基于灰色系统理论的变形数据处理方法

根据灰色系统理论,提出了应用1-AGO灰色预测方法。建立GM（1,1）模型对变形数据进行分析预测。该模型具有削弱原始数据的随机性、预测精度高等特点,并通过实例进行说明。     

铁路客货运量预测的随机灰色系统模型

针对现有铁路客货运量预测方法的不足和铁路客货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁路客货运量预测的随机灰色系统模型.该模型在对客货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差GM(n,h)模型,以预测铁路客货运量的发展趋势;再通过引入相对误差序列的随机过程,建立了随机GM(n,h)模型,以综合考虑随机因素对铁路客货运量未来发展趋势所带来的影响,提高铁路客货运量预测的精度.理论分析和实例计算结果表明:随机灰色系统预测模型直观,且操作性强,预测结果精度较高.     

一般灰色趋势关联系统及其分析方法研究

结合灰色趋势关联度，利用数学一般系统理论，提出了一般灰色趋势关联系统模型，作为该模型的应用，对灰色趋势关联分类、灰色趋势关联聚类、灰色趋势关联预测等三种应用方法进行了研究．     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

灰色预测是一种对灰色系统进行白化的算法,该算法需要的信息少、通用性强、计算量小.针对粮食产量的预测问题,依据其历史数据,建立了基于灰色系统理论的时间序列预测模型,利用可信度p^0、关联度R、后验差比值C和小误差概率p等项指标检验了模型,证实了所建模型是可靠的,可行的.     

灰色系统理论应用于渔船船舶事故统计分析及预测

运用灰色系统理论中的关联分析和GM（1，1）预测方法，对分别来源于中国、英国、加拿大的渔船海事事故数据进行了实例统计分析及预测，为我国船舶事故统计分析定量化提供了新的思路，可供水上交通安全管理参考。     

灰色系统SCGM(1,h)c模型的拓广

对于一类贫信息耦合多因子系统,建立了灰色系统ＳＣＧＭ（１,ｈ）ｃ模型的三种拓广模型,即ＳＣＧＭ（２,ｈ）ｃ模型、ＳＳＣＧＭ（１,ｈ）ｃ模型、带有时滞的ＳＣＧＭ（１,ｈ）ｃ模型,并给出了参数辨识算式及解     

灰色系统SCGM(1，h)c模型的拓广

对于一类贫信息耦合多因子系统,建立了灰色系统SCGM(1,h)     

财政收入的组合预测

财政收入是政府宏观调控的重要手段，受众多因素的影响，应用组合预测方法来综合考虑多种因素预测财政收入，首先，根据财政收入的组成结构和随时间的变化规律分别建立回归模型与时间序列模型两个线性模型；然后根据财政收入时间序列建立了BP神经网络的非线性模型，最后在此基础上建立组合预测模型，对财政收入预测进行了有益的探索。     

高速公路交通事故的灰色预测模型

在分析中国交通事故历史数据的基础上,引入灰色预测模型,根据数据特性建立了改进的灰色Verhulst模型,同时对改进的灰色Verhulst模型、灰色Verhulst模型和GM(1,1)模型进行比较。结果表明:改进的灰色Verhulst模型较好地反映了高速公路交通事故的发展趋势,提高了模型的预测精度,扩大了模型的适用范围。     

能源需求的支持向量机预测

对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究,以某城市的1999-2006年能源需求为例,对能源需求进行了预测.经过比较,支持向量机的预测方法精度较高.     

无偏灰色预测模型在边坡变形预测中的应用

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.采用传统灰色预测模型和无偏灰色预测模型对边坡变形进行预测,预测结果表明,两种模型都是有效的,无偏灰色预测模型的精度更高.     

无偏灰色预测模型在电力系统负荷预测中的应用

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。将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中，并与传统灰色预测模型进行了比较，结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

灰色模型及其在我国报纸发行量预测中的应用

本文讨论了灰色模型的机理和特点,建立了描述我国报纸发行系统发展规律的灰色动态模型,并据此对报纸发行量进行了预测。研究结果表明:灰色预测方法的精度高于传统的确定性趋势预测方法,尤其适合于对信息量不足、作用机制不确定的抽象系统进行中短期预测,从而为科学决策提供依据。     

一种新的GM(1,1)模型的建模方法

本文介绍一种新的灰色预测模型的建模方法,其特点是计算简单、模型精度高。     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.