无偏灰色RBF神经网络组合模型在药品销售预测中的应用

针对药品销售的非线性和随机性;单一预测模型不能全面反映药品销售变化规律等缺陷;提出了一种无偏灰色GM(1,1)RBF神经网络组合预测模型.组合模型兼顾无偏灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型的优点;并运用该模型对某种降压药销售进行仿真实验;结果表明;相对于单一预测模型;组合预测模型更加科学、可靠;更能准确描述药品销售的变化规律;提高了药品销售的预测精度;在药品销售预测中具有一定的实用价值.     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.     

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。     

经济增长中全要素生产率的灰色神经网络预测模型

为克服以往研究成果中注重全要素生产率测算的弊端,将PGM(1,1)模型与贝叶斯正则化神经网络相结合,建立了全要素生产率的PGM(1,1)—贝叶斯正则化神经网络组合预测模型,以中国全要素生产率预测为例,验证了模型的有效性和实用性,为研究全要素生产率开辟了新的思路.     

非线性GM(1,1)模型在交通量数据分析中的应用

根据交通量数据变化的特点,采用非线性GM(1,1)模型对其进行预测.通过实例分析,证明NLGM(1,1)模型比传统GM(1,1)模型精度更高、误差更小,但对未来数据预测精度稍差.所以,该预测模型具有一定的应用价值.     

有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

无偏GM(1,1)模型的动态特性分析

传统GM(1,1)模型是最基本的灰色预测模型,无偏GM(1,1)模型是在传统GM(1,1)模型基础上的一种改进,它消除了传统GM(1,1)模型本身所固有的偏差.对无偏GM(1,1)模型的动态行为特性进行分析,并与传统GM(1,1)模型进行对比,明确了无偏GM(1,1)模型特性和适用条件.     

灰色-马尔科夫链在年降水量预测中的应用

首先用三点滑动法优化原始数据,并在此基础上建立了灰色-马尔科夫链预测模型,然后利用湖北省恩施市1985年至2002年的年降水量历史资料,分别用此模型、无偏GM(1,1)及滑动无偏GM(1,1)模型预测了该市2003年至2008年的年降水量.结果表明;新模型预测精度明显提高,该模型应用于年降水量预测切实可行.最后,还结合预测数据给恩施市提供了政策建议.     

小数据量情境下的滑坡位移非线性变化预测模型

为得到小数据量情境下滑坡位移非线性变化趋势的准确估计,融合广义回归神经网络学习速度快、预测精度高和p GM(1,1)模型减小数据随机性并能增强规律性的建模优势,建立了基于p GM(1,1)模型和广义回归神经网络的滑坡位移组合预测模型.两个工程实例与以往研究结果的对比结果,验证了所建模型可行、有效.     

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。     

组合预测模型在地方财政收入预测中的应用

根据地方财政收入预测受到多因素影响和经济系统具有非线性本质的特点,针对现有预测方法的不足,提出了一种组合预测方法。该方法首先通过灰色关联分析确定影响地方财政收入的主要指标,然后用灰色预测模型分别对各指标进行预测,最后将各指标的预测值作为输入,相应的地方财政收入实际值作为输出,训练并建立神经网络模型。实例分析表明灰色关联分析排除了非主要指标的干扰,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系。实验结果证实该方法在地方财政收入预测中是有效可行的。     

灰色优化GM(1,1)和人工神经网络组合模型的江西省GDP预测应用

为了提高GDP的预测精度,结合灰色系统和人工神经网络的各自优势,建立灰色人工神经网络组合预测模型。该模型既具有灰色优化GM(1,1)模型适用发展系数范围较大的优点,也融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优点。最后以江西省GDP的预测为实例,对比了单独的灰色优化GM(1,1)模型与组合模型的预测结果,结果显示组合模型的预测精度较高。     

一次函数变换GM(1,1)模型分析及直接离散GM(1,1)模型的建立

分析了基于一次函数变换的GM(1,1)模型提高预测精度的实质,即模拟序列从原有的纯指数序列变成了非齐次指数序列,并指出提高光滑度并不是提高预测精度的决定性条件,建立了模拟序列为非齐次指数序列的直接离散GM(1,1)模型.该模型不对原始数据做任何改变,实例应用结果表明其预测精度同一次函数变换的GM(1,1)模型相当,指出了改变模拟序列特征使其更接近于原始数据的发展,对于提高预测精度更具意义.     

基于GM(1,1)模型在高校招生人数预测中的应用研究——以四川省普通高校为例

论文主要介绍了灰色系统理论及其预测模型GM(1,1),考虑到灰色预测对统计数据较少问题都可以进行预测,结合四川省普通高等学校招生人数的特点,借助灰色预测模型对四川省普通高等学校在每年招生期间所招收的新生人数进行预测.通过对预测结果的分析研究,说明这种方法的合理性,从而对以后的就业趋势作一定的借鉴,使相关部门对将来的就业方针进行适当的调整.     

基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用

采用一种新的机器学习方法——支持向量机,建立了中长期电力负荷预测模型.阐述了支持向量机的基本内容,对影响电力负荷诸多因素的样本集进行了标准化处理和主因素分析(PCA).采用Libsvm训练了数据集,并与灰色预测GM(1,1)模型、多元线性回归模型、模糊ISODATA聚类模型和BP神经网络进行对比.结果表明,此算法有更高的准确性,可为电力负荷预测提供有效依据.     

基于灰色-神经网络的核动力设备运行趋势预测

根据核电设备运行参数的历史数据,利用灰色系统GM（1,1）预测模型建立动态微分方程,并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大,则用BP神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正,以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例,对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明,用BP 神经网络对GM（1,1）的预测结果进行修正相比较GM（1,1）预测模型,预测精度得到了显著提高。     

基于小样本的非等距加速应力试验寿命预测方法

对非等距灰色GM(1,1)模型作进一步的改进,给出了一种新的非等距GM(1,1)模型.该模型与传统的非等距模型生成方式不同,在数据生成处理时,不是直接利用原始数据进行建模预测,而是通过对原始数据取对数变换,作降幅平滑处理,然后再对背景值加权处理.背景值加权的权重不是传统的绝对距离,而是相对距离,可以有效地避免改变原始数据列的性质.实例表明,对于非等距加速应力试验寿命预测,改进后的模型与Arrhenius模型及传统的非等距GM(1,1)模型相比,具有更好的建模精度和较强的适应性.     

灰色技术与小波网络融合的多因素预测模型

针对多因素预测中预测对象与影响因素之间具有非线性相关性、预测对象及其影响因素呈随机性、非线性变化的特点,同时各影响因素对预测对象的重要程度不尽相同,学习样本容量小、信息不充分,充分利用小波神经网络对非线性函数的强大拟合能力和灰色累加技术弱化原始数据随机性、增强规律性的优势,建立了灰色小波神经网络融合的多因素预测模型,并将其应用于交通量预测中.结果表明,与BP网络比较,所建模型可行有效,且提高了预测精度.