组合模型在深圳港货物吞吐量预测中的应用

根据深圳港货物吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、GM(1,1)灰色预测模型法以及组合预测法对深圳港货物吞吐量进行探讨,并对未来几年深圳港货物吞吐量进行预测.结果表明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,都小于单独用三次指数平滑法或GM(1,1)灰色预测模型法时的平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,可以降低误差,提高预测精度.     

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。     

高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

针对传统GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在误差过大、计算复杂的问题,通过定义残差序列,对预测序列与残差序列进行累加再处理,构造新的序列数据;并且对新序列数据构造GM(1,1)残差改进模型,以进行预测。模型应用于某高速公路某收费站,对9期序列数据进行了模拟预测。结果表明,GM(1,1)残差改进模型的平均预测误差为7.25%,优于传统GM(1,1)模型预测的平均相对误差12.7%。     

建筑沉降变形的半参数GM(1,1)模型研究

针对传统GM(1,1)模型背景值的缺陷和未知模型误差对预测精度的影响,提出半参数补偿及背景值优化GM(1,1)模型。通过分析传统GM(1,1)模型、背景值优化GM(1,1)模型以及本文模型的精度,结果显示,模型残差标准差比传统GM(1,1)模型小1.13,平均绝对误差小0.62 mm,平均相对残差小1.45%,且其各项指标均显示本文模型的预测精度有所提高。     

基于随机波动条件的公交客运量预测模型

针对传统的灰色GM（1,1）预测模型在预测公交客运量中存在误差过大的问题,结合公交客运量随机波动的显著特征,通过对残差序列进行再处理,构造新的数据序列,构建GM（1,1）改进预测模型对公交客运量进行预测,并应用于某城市的2条公交线路客运量预测。结果表明：随机波动条件下的GM（1,1）改进预测模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模后预测的公交客运量的平均相对误差分别为4.9%和5.3%,明显优于传统GM（1,1）模型预测的公交客运量的平均相对误差7.5%和7.45%;相对误差最大值分别降低了4.68%和2.99%。     

基于Kalman滤波的灰色模型在沉降预测中的研究

针对沉降观测数据存在各种扰动,以及GM(1,1)模型的不足,提出卡尔曼滤波GM(1,1)模型,通过卡尔曼滤波去噪后,再利用GM(1,1)模型进行预测。由实验数据可得,改进模型的后验误差比值、小误差概率以及精度等级分别为0.108 0、100%、一级,而原有的3种模型中只有3次指数平滑接近改进模型,但改进模型的后验误差比值更小;从残差看,改进模型的预测残差比原有模型都小,这表明改进模型提高了沉降预测的精度。     

尾部残差修正GM(1,1)模型在煤矿百万吨死亡率预测中的应用

 煤矿安全是当前安全生产工作的重中之重。为掌握煤矿安全生产情况,降低事故损失,保证中国煤炭工业健康、快速、可持续发展,本文在传统GM(1,1)模型的基础上,建立了关于煤矿百万吨死亡率的尾部残差修正GM(1,1)模型。将该方法应用于2001—2011年全国煤矿百万吨死亡率分析,并以此为基础对2012、2013年的煤矿百万吨死亡率进行预测,与传统GM(1,1)模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明,传统的GM(1,1)模型精度较差,最大误差达到14.35%,经修正的尾部残差GM(1,1)模型预测结果可靠,实际值与预测值平均相对误差1.14%,最大相对误差3.81%,各项指标均明显优于传统的GM(1,1)预测模型,为政府、矿山企业制定安全生产目标、政策以及建立科学高效的安全管理机制提供理论依据。     

基于灰色傅里叶残差修正的上证指数30日均价预测

在残差灰色预测GM(1,1)模型的基础上,运用傅里叶变换对预测残差进行修正。用该修正模型预测上证A股大盘指数的30日均价。实证分析,传统灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为0.086 3%,灰色傅里叶FEGM(1,1)残差修正模型预测的平均相对误差为0.037 3%,平均相对误差降低了0.05%,提高了预测精度。因此,在上证指数均价预测方面具有一定的可行性。     

基于组合模型的厦门港集装箱吞吐量预测

为预测厦门港未来集装箱吞吐量,运用灰色Verhulst与马尔科夫组合模型建立厦门港集装箱吞吐量的预测模型,得出厦门港2018—2022年的集装箱吞吐量数据。研究结果表明,组合模型将平均绝对误差由3. 74%降低至1. 65%,预测精度为一级。预测结果具有较高的可信度,可为厦门港的集装箱未来发展规划提供参考依据。     

基于灰色马尔科夫模型的深圳港集装箱吞吐量预测

为了更准确的预测港口集装箱吞吐量,以深圳港2003-2017年集装箱吞吐量数据为基础,通过数学方法将灰色预测模型和马尔科夫预测模型两种数学模型结合起来,建立灰色马尔科夫模型,然后利用灰色预测模型与灰色马尔科夫模型分别进行深圳港集装箱吞吐量的预测计算。结果表明:灰色马尔科夫预测模型能大幅降低波动性较大的时间序列的预测误差,尤其适用于中长期的预测;同时,传统的灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也得到明显提高。根据建立的预测模型,计算出了深圳港2018-2020年的集装箱吞吐量预测值。     

灰色模型与自回归模型组合在钟差短期预报中的应用研究

研究卫星钟差预报的精度及稳定性对增强卫星导航系统的导航、授时等功能有重要作用。针对GM(1,1)模型在卫星钟差短期预报时存在的问题，引入AR模型对其预报结果进行修正，以提高钟差预报结果的精度和稳定性。实验结果表明：组合模型的预报精度较单一GM(1,1)模型有一定提高，其中铷钟的精度提高较为明显，铯钟的精度则提高较少；此外，组合模型的误差变化趋势与GM(1,1)模型相似，但稳定性相对更高。     

基于GM(1,1)模型的空气质量变化趋势预测及分析

在掌握区域空气环境质量现状资料的基础上,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型对大连市未来五年空气中SO2的浓度变化趋势进行预测,对其模型的精度和可行性进行了分折和检验,并与目前常用的指数平滑法的预测结果进行了对比。研究结果表明:建立基于GM(1,1)模型的大气质量变化趋势预测模型是可行的,其模型的平均相对误差比指数平滑法减少了44％,因此预测精度高,能够满足预测要求。     

基于响应不变法的GM(1,1)模型

GM(1,1)模型的建模过程是由白化微分方程离散化得到差分方程,再由该差分方程估计模型参数.由于离散化引入了误差导致白化微分方程和差分方程的响应发生了变化.基于响应不变法,提出了一种新的GM(1,1)模型.该模型具有白指数重合律,它突破了|a|较大时GM(1,1)模型不能应用的禁区,拓广了GM(1,1)模型的应用范围.     

GM(1,1)模型的性质及改进

在对GM(1,1)模型进行分析的基础上,经过理论推导,得出了初始数对预测没有影响的结论,对GM(1,1)模型进行改进,给出了GM(1,1)模型Ⅰ。当向原始序列添加相同的数字时,预测值将更改,由此提出了GM(1,1)模型Ⅱ,利用粒子群算法,得到最佳的增加量。仿真结果表明,GM(1,1)模型Ⅰ和模型Ⅱ具有较高的精度。     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在人口预测中的应用

作者先对问题进行分析,在明白要采取灰色系统理论来处理该问题原因的前提下,运用普通的GM(1,1)模型的知识,通过优化GM(1,1)模型(下称模型一)、新陈代谢GM(1,1)模型(下称模型二),鉴于此,采用最小二乘法对模型一和模型二预测出的两组数据,以及实际数据进行拟合,得到了关于模型一,模型二的两个系数,然后用这样的两个系数,重新组合模型一,模型二,得到了第三个模型,即基于最小二乘法的GM(1,1)模型(下称模型三),再一次的进行预测。三个模型的预测数据进行比较,显然是模型三的误差最小,认为模型三最符合实际。并以基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测数据作为最终的结果。     

基于改进GM(1,1)和SVM的长期电量优化组合预测模型

针对中长期电量预测可使用的相关历史数据较少、影响因素较为复杂等特点,提出一种基于改进GM(1,1)和支持向量机的优化组合预测模型.该模型将改进灰色预测模型和支持向量机模型进行组合,采用蛙跳寻优算法求取组合预测模型中各单一模型的权重,构建基于蛙跳优化的组合预测模型.将优化后的组合预测模型应用于我国中长期电量预测,选择我国1991-2005年电量进行分析,对2006-2010年的电量进行预测,并与一般组合预测模型及各单一模型进行比较.研究结果表明:本文方法得到的电量平均相对误差为2.06％,比等权组合预测模型、方差－协方差优选组合预测模型以及各单一预测模型的预测精度都有所提高.     

基于响应不变法的GM(1,1)模型的动态特性分析

GM(1,1)模型的建模过程是由白化微分方程离散化得到差分方程,再由该差分方程估计模型参数.由于离散化引入了误差,导致白化微分方程和差分方程的响应发生了变化.基于响应不变法,提出了一种新的无偏GM(1,1)模型.对基于响应不变法的GM(1,1)模型的动态特性进行了分析,明确了该模型的特性和适用条件.     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

灰色模型优化改进及其在人口城镇化问题上的应用

利用最小二乘原则求得最佳平移步长,对原始数据进行平移变换,建立GM(1,1)模型对中国人口城镇化作出了分析,并对预测结果进行了误差检验。从实例可以看出,最佳平移变换方法简单容易实现,优化后的灰色模型精度更高,从而能对中国人口城镇化程度提供更长期的预测效果。