黑龙江省人口的GM(1,1)组合预测模型

在黑龙江省2001年至2007年人口数据的基础上,分别应用Logistic增长模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了人口预测模型,并将预测值和实际值进行比较,分析,表明该模型误差较小,可应用于实践.其次,考虑到模型的确定性,将两种模型有机的结合起来,建立一种更加合理的符合实际的模型,以提高模型的预测准确度.最后,利...     

基于改进的灰色GM(1,1)模型预测产品的故障数

在产品的销售过程中,卖方往往比较关心售出的产品在实际应用中有多少发生了故障,所以有必要收集相关的数据并对其进行分析整理,从而指导相关的生产活动.灰色预测所需数据量小,一般只取近期较少数据,而且数据的波动性不应该太大,产品的故障数恰恰符合这样的特点.采用补充残差和加权平均的方法改进了传统的GM(1,1)模型,并将改进后的模型应用于产品故障数的预测.经过误差检验法检测到预测模型的精度为1级.     

基于灰色GM(1,1)模型的安庆市人才需求预测分析

人才是发展的基石,活力的源泉,21世纪以来,人才逐渐成为各个省市争夺的对象.以安庆市为例,构建灰色GM(1,1)模型,运用MATLAB软件对安庆市未来人才需求进行预测分析,并提出相应的对策建议.     

基于分数阶累加灰色GM(1,1)模型的生物药品销售收入预测

生物药品制造业作为六大高新技术产业之一,其发展价值正逐渐被越来越多的人认可.利用2010—2014年我国生物药品制造业销售收入数据,建立了分数阶累加灰色GM(1,1)预测模型,对其销售能力进行了预测分析,预测结果对我国生物药品制造业的发展具有一定的指导意义.     

灰色预测模型参数求法的改进

探讨了累加生成的必要性,给出一种求模型参数的新方法.     

基于GM(1,1)模型的边坡变形监测应用研究

对GM(1,1)模型的基本原理和模型检验方法进行了介绍,将边坡看作一个灰色系统,采用GM(1,1)模型对沉降进行预测,相关的参数可由建立灰色预测模型和实际的监测数据予以确立。将预测结果和实际结果进行对比分析,结果表明GM(1,1)模型能够取得较好的预测结果,能够在变形监测工程中得到广泛的应用。     

基于灰色预测法对广东省地区生产总值的预测分析

将广东省地区生产总值作为研究对象,基于灰色预测法对1978—2016年数据进行分析,建立GM(1,1)模型.数值仿真结果表明,该模型的拟合效果较好.利用所建立的模型预测2017—2021年广东省地区生产总值,可为了解广东省未来经济发展水平提供一定的参考.     

短期现货电价多因素灰色预测模型

电力市场中,电能交易效益最终通过电价体现,对市场参与者来说,提前知道电价信息意义重大。灰色预测模型无需任何原始序列的概率分布模型,可以实现少数据建模。现货电价具有的性质符合灰色变量的特征,本文在介绍原有灰色预测模型在电价预测方面应用的基础上,提出同时考虑负荷因素和市场力影响因素的GM(1,3)短期现货电价多因素灰色预测模型,通过实例验证,证明该模型在电价预测精度方面相比较原有模型有所提高,预测效果更好。     

基于灰色GM(1,1)模型对黑龙江省粮食产量的预测

应用GM(1,1)模型对1995～2017年黑龙江省粮食产量进行趋势的分析,并且按照发展趋势进行为期三年的预测.所应用到的GM(1,1)模型是按照参数的双向差分进行最小二乘估计,并且在初始值也进行两方面的变动,应用模型初始值加权评均法、模型初始值加权误差平方法.这样可以适当的提高模型的预测精度.     

男子仰泳全国纪录的灰色GM(1、1) 模型及预测

本文运用灰色理论中的灰色模型方法,建立了我国男子100m、200m仰泳全国纪录的灰色GM（1、1）预测模型,并进行了后差检验和关联度分析,结果表明,预测模型精度均为一级（Good）,同时,运用该模型对2001年运动成绩进行了预测。     

齐齐哈尔市农业发展灰色分析

本文以齐齐哈尔市农业经济发展实际为背景,应用灰色系统理论对农业经济发展进行了系统分析,获得了许多有价值的信息,具有实际意义。     

一种新的灰色预测方法及其应用

在灰色模型GM(1,1)的基础上,提出了一种新的灰色组合预测方法,并将该方法应用于云南省就业状况预测分析中,取得了较好的预测效果。     

基于GM(1,1)-神经网络模型的安徽省财政收入预测

为分析安徽省财政收入增长趋势,选取2010—2019年与财政收入相关的影响因素的数据资料进行统计分析．采用Lasso回归法筛选出财政收入的主要影响因素,进一步建立财政收入主要影响因素的GM(1,1)预测模型,并根据神经网络模型预测出未来财政收入．结果表明,2010年至今安徽省财政收入呈现持续增长趋势,2020年安徽省财政收入预测值为64 480 128万元,2021年安徽省财政收入预测值为70 866 816万元．     

基于灰色新信息GM(1,1)模型的城市生活需水量预测

对城市生活需水量进行科学地分析和预测是满足城市生活发展需求、保证水资源合理规划的前提。根据城市生活需水量的特性，将灰色新信息GM（1，1）模型的建模方法引入到城市生活需水量的预测中，建立相应的预测模型。并建立起一套系统的城市生活需水量预测方法，为城市水资源规划提供决策参考，具有理论和实践意义。     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

基于小波变换的GM(1,1)-ARMA组合预测模型对悬索管桥的应变预测

ARMA模型采用差分处理对桥梁监测数据进行预测时,会出现数据丢失和预测精度降低的现象.为此,利用小波变换对信号进行离散化处理信息不会丢失的优点,将趋势明显的原始序列离散化,得到不同频带上的块信号.采用灰色GM(1,1)模型对趋势明显的低频信号进行趋势预测,用ARMA模型对平稳的高频细节信号进行细节预测,再将两部分预测值叠加得到最终预测值.对黄河悬索管桥在线监测系统获得的过去一段时间的应变数据进行验证,结果表明所提出的GM(1,1)-ARMA组合模型预测效果明显高于传统ARMA模型,这对实现同类桥梁的预警具有积极意义.     

离散的GM(1,1,t~2,t)模型及其应用

针对软土地基沉降问题,利用灰色理论提出GM(1,1,t~2,t)模型,通过优化灰导数白化值建立离散的GM(1,1,t~2,t)新模型,并用最小二乘法估计新模型的5个参数.通过软土地基沉降的实例应用,说明离散的GM(1,1,t~2,t)模型的模拟预测效果优于GM(2,1)模型.     

GM(1,1)模型的改进及其在西安市人口预测中的应用

人口规模对大中型城市的发展非常重要,为提高人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和等维递补动态预测模型的特点,并以2007—2012年西安市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建等维递补GM(1,1)动态预测模型,预测了西安市2013—2016年城市人口规模,结果分别为859.757 3万人(2013年),864.010 6万人(2014年),868.285 0万人(2015年),872.580 5万人(2016年)。统计检验和误差分析结果表明,该模型方法简便可行,预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为市域经济发展的研究和决策提供了科学依据。     

灰色系统理论在旅游客源市场预测中的应用

运用灰色系统理论,以全国主要海外客源市场游客数量的历史序列数据为依据,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.     

海南省旅游市场规模预测——基于灰色系统理论的分析

科学的旅游预测是促进旅游业可持续发展的重要保障,文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,简要介绍了灰色系统GM（1,1）预测模型,并将其运用于区域旅游市场预测中,以海南省为例进行了预测,并获得了较好的预测效果.