基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。     

黑龙江省大庆市的人口GM(1,1)组合预测模型

在大庆市2000年至2009年人口数据的基础上,分别应用线性回归,灰色系统GM(1,1)理论,构建了人口预测模型,并将预测值与实际值进行比较、分析,表明该模型误差较小,可应用于实践,从而更有效的对大庆市未来十年人口规模进行预测。     

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．     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

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。     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

基于GM(1,1)模型的天虹公司销售额预测

本文在传统数据分析方法基础上,运用GM(1,1)模型对天虹公司1999-2008年的销售额进行分析,预测了该公司未来五年销售额变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

GM(1,1)模型在大气质量预测中的应用

为了研究阜新市大气污染物的变化规律,应用GM(1,1)模型及阜新市1996-2000年总悬浮颗粒物(TSP)的监测数据,对阜新市的大气污染物的变化情况进行预测,并对预测结果进行检验.结果表明:GM(1,1)模型建模简单,精度高,对于大气环境质量的预测效果比较好.研究结论可为控制该地区的大气环境质量提供依据.     

基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

基于GM(1,1)-Markov模型的我国人口城市化水平预测

结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,建立耦合的GM(1,1)-Markov预测模型。实例预测2009年—2015年我国人口城市化水平,其结果证明GM(1,1)-Markov模型预测精度较高,具有较强的科学性和实用性。     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省农村劳动力预测

基于河南省统计年鉴2006—2013年的数据,运用灰色预测理论,建立了河南省农村总人口以及农村劳动力的灰色预测模型.结果显示:在未来几年,河南省农村总人口及农村劳动力人口将有所减少,劳动力的比重呈现下降趋势,但是供应规模依然较大.     

基于灰色GM(1,1)模型的桩基沉降预测研究

简述现有桩基沉降预测方法存在的不足,结合桩基沉降的特点,引入灰色预测GM(1,1)模型,建立基于灰色GM(1,1)模型的单桩及群桩沉降预测研究模型,并给出其建模的原理及建模的过程。最后,通过工程实例,进行实证分析,研究表明该模型具有良好的适应性,能更好地反映桩基沉降变形的规律,提高预测的精度,具有良好的工程应用价值和推广前景。     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

基于GM(1,1)模型的国内旅游需求规模预测

利用灰色模型对2012-2015年国内旅游需求规模进行了预测。通过计算,预测出2012-2015年国内旅游人数每年以2亿人次左右的数量增长,年均增长率为9%。研究表明:中国国内旅游需求规模是不断上升的,国内旅游将呈现良好发展的势头。     

优化GM(1,1)模型在江西省GDP预测中的应用

本文详述了优化GM(1,1)模型,并以江西省GDP数据为实例,验证了优化GM(1,1)预测模型可用于经济指标GDP的预测:最后对模型进行了分析。     

提高GM（1,1）模型精度的探讨

GM（1,1）模型是最常用的灰模型,在实际应用中,为了提高模型精度,很多学者作了大量的研究和分析,并提出了各种各样的提高模型精度的方法。本文在对插值法精度分析的基础上提出了分段GM（1,1）模型的思想。     

利用GM(1,1)模型预测河南省国民经济第三产业产值

灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测的方法.国民经济系统是一个典型的灰色系统,利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,建立了对我省第三产业产值的预测模型.依据1996～2000年的数据,得到了2001～2005年第三产业产值的预测值.将预测值与当年的真实值进行比对表明,预测效果良好。     

基于灰色序列GM(1,1)模型的建设用地预测

以泉州为例,采用灰色序列GM(1,1)模型来预测其建设用地,通过对1996—2004年的建设用地面积进行观察和拟合,预测泉州2005—2020年建设用地面积,预测结果具有有效性和实用性,并提出提高土地利用率及控制建设用地规模的措施.     

基于灰色系统GM(1,1)模型的中药材罗汉果价格预测

在采用定性分析的方法对影响中药材罗汉果价格的主要因素进行分析的基础上,使用灰色系统理论对罗汉果的价格建立拟合精度与预测精度较高的GM(1,1)模型,并应用样本长度为4的GM(1,1)模型对罗汉果的季度平均价格进行实际预测。