基于GM(1,1)模型的平顶山市劳动力人口供给预测

现阶段中国人口存在总量增长、老龄化加速与劳动力下降以及地域不平衡性的特点.以平顶山市劳动力人口变化趋势为研究对象,运用短维灰色GM(1,1)模型进行平顶山市劳动年龄人口预测,运用线性回归进行平顶山市劳动参与率分析,并建立平顶山市劳动力人口预测模型,最终预测2010—2019年平顶山市劳动力人口供给情况.结果表明:以15~64岁为统计口径的平顶山市劳动力人口在2010—2019年间将保持平稳缓慢增长状态,年均增长速度约为0.4%,尚未出现劳动力短缺拐点.     

基于基因表达式编程的人口预测模型

提出一种基于基因表达式编程算法(GEP)的人口预测新方法,并将该方法应用于东莞市人口预测实例问题研究。实验结果表明:由于基因表达式编程算法采用基因型与表现型相统一的编码方式、高效的遗传算子以及全局搜索的寻优方式,基于GEP算法的人口预测模型能够在样本少的情况下给出相对准确的预测结果。其验证数据的预测绝对值平均误差为0.96%,与灰色系统GM(1,1)预测模型及径向基人工神经网络预测模型相比,预测精度分别提高了18.34%、30.54%。GEP人口预测模型能够更好地挖掘人口发展的复杂非线性模式,有效防止过度拟合现象的发生,提供更为准确、合理的拟合及预测结果。     

灰色模型在人口预测中的应用

人口预测特别是精确度高、可操作性强的预测方法可为国家和地区经济发展提供有效服务。灰色预测法可以对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测,它预测精度高,能够保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。本文用灰色模型对西安市未来人口规模进行预测,取得了较好的效果。希望能为政府控制本市户籍人口增长规模提供借鉴。     

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.     

淮安中心城市“十一五”期间人口增长规模预测分析

阐述了城市人口预测的重要性以及目前人口统计数据取得的困难.用灰色系统GM(1,1)模型、二次指数平滑法和曲线拟合参数估计法对淮安中心城市人口在“十一五”期间的变化情况进行预测,根据中心城市经济和社会发展情况,确定可能的人口增长情况.     

logistic模型中饱和值确定方法的研究

logistic模型是一种重要的非线性预测模型,但如何确定饱和值L一直未得到很好解决.在学习以往方法的基础上,提出了一种新方法,即利用SPSS软件对logistic模型进行L值的选优计算,以模型计算值与样本值的标准离差是否趋于稳定作为值选取的标准,并以郑州市建成区非农人口的预测为例,说明了该方法在人口预测logistic模型中的具体应用.     

基于灰色GM(1,1)模型的宿州市人口预测

以2001年至2013年的宿州市人口数据资料为依据,运用灰色系统理论建立GM(1,1)宿州市人口预测模型,并对该GM(1,1)预测模型进行残差检验,关联度检验和后验差检验,通过检验知模型对数据的拟合属于一级精度,模型精度较高。最后利用GM(1,1)模型对宿州市2014年至2018年的人口进行了预测,并结合宿州市人口发展的历史和现状对结果进行了分析。     

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．     

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。     

论城市人口预测和城市资源与环境容量的关系

结合近年参加的城市总体规划实践,分析现有的人口预测方法及存在的问题,论述城市人口预测和城市资源与环境容量的关系,提出了利用城市资源与环境容量预测城市人口的方法。     

男子200m和跳远全国纪录的灰色GM（1,1）模型及预测

运用灰色理论中的灰色模型方法,建立了我国男子200m和跳远全国纪录的灰色GM（1,1）预测模型,并进行后检差检验。结果表明,预测模型精度均为一级（GOOD）。同时运用该预测模型对2000年运动成绩进行预测。     

中国离散型人口模型分析

应用Leslie矩阵建立了离散预测模型,得到中短期人口预测值及其变化规律.在对Leslie矩阵改进的基础上,得到中长期的人口预测模型,并将利用微积分法建立的人口连续偏微分模型与离散预测模型进行对照,为实现人口发展战略目标提出了有效性的建议.     

基于可变参数的道路交通事故动态灰色预测模型

以中国1990~2006年万车死亡率为研究对象,在固定参数动态灰色预测模型基础上,根据人口数量、机动车数量和公路里程优化参数P值,建立了可变参数动态灰色预测模型;分别运用固定参数动态灰色预测模型、可变参数动态灰色预测模型和基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型进行预测,得到的平均相对误差分别为6.97%、5.67%和4.61%.研究结果表明:可变参数动态灰色预测模型优于固定参数动态灰色预测模型;基于三点平均技术的可变参数动态灰色预测模型可以进一步平滑预测结果,增加预测结果的可靠性.     

贫信息状态下的集装箱吞吐量精确预测灰色模型

运用灰色系统理论，建立集装箱吞吐量的灰色预测模型，解决信息匮乏条件下决策依据问题，利用灰色预测模型预测了大连港未来7年的集装箱吞吐量，从预测结果来看，其历史实际值拟合度好，表明了模型具有较高的可靠性。     

矿井瓦斯涌出量灰色GM（1，1）预测模型的分析

灰色预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。本文在对灰色ＧＭ（１，１）预测模型进行有关分析的基础上，提出了矿井瓦斯涌出量预测的ＧＤＭ模型，以进一步拓宽灰色预测的应用范围．利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量的预测研究，均得到了较为满意的结果．     

基于GM（1,1）灰色模型的湖南省人口规模预测研究

人口增长、资源耗竭、环境污染问题是当今社会面临的重大问题,而人口问题是实现人口、资源、环境可持续发展的前提.人口规模是否合理,对一个地区未来的资源、环境、经济与社会可持续发展影响深远.针对人口预测中信息不充分的特点,运用GM（1,1）灰色增长模型对湖南省2009年～2020年的人口规模做出了科学预测,在分析湖南省人口发展所面临问题的基础上,尝试性地提出了对策,为湖南省在新的历史机遇期科学地制定相关社会经济发展战略与规划、实现人口与资源环境的可持续发展提供参考.     

改进的灰色马尔可夫组合预测模型应用研究

根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想,将灰色预测模型结合马尔可夫预测模型,并对组合模型进行了改进,采用递进转移概率矩阵,并结合1998-2007年安徽入境游客人数来预测2008、2009年的入境游客人数;结果表明：采用该改进后灰色马尔可夫的组合模型,可以得到比传统灰色马尔可夫组合预测模型更为准确的数据。     

陕西人口的组合预测研究

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性.针对人口系统的复杂性及非线性的特征,文章首先利用陕西省1978-2010人口数据,分别采用灰色模型、logstic模型、自回归模型及时间曲线拟合模型建立陕西人口的单项预测模型.其次,采用标准差法进行非负权重分配,建立了陕西省人口的组合预测模型.最后,应用该模型对未来10年的陕西人口数量进行了预测.结果表明,组合预测模型的精度高于单项预测模型.     

改进的灰色预测模型在全国用水量预测中的应用

针对水资源供需日趋严重的问题,应用灰色预测理论,以国家统计局发布的2000-2012年的全国用水量为建模数据,分别建立了普通灰色预测模型以及带有弱化算子的灰色预测模型,对全国用水量进行了短期预测,并验证了模型的实用性.此外,通过两个模型的对比,反映了带有弱化算子的灰色预测模型预测结果更精确.     

渤海海域海冰严重灾害的灰色预测

根据１９６０－１９９５年间渤海海域的海冰灾害的实际观测资料，建立了信息ＧＭ（１，１）模型，并在此基础上又分别对ＧＭ（１，１）灰色预测模型提出新的改进型预测模型，并运用改进型的预测模型对渤海海域的海冰严重灾害进行预测，据预测未来可能发生的两次海冰严重灾害为２００３年和２０１１年。