基于灰色理论的旅游需求预测算法分析

旅游需求分析对于促进我国各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意义。由于旅游行业的＂小样本、贫信息、不确定＂性,旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。本文针对旅游需求问题进行了详细的研究,提出了基于灰色系统理论的多元数学预测模型GM（1,N）,合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响,可以很好的解决此类问题。同时,以北京地区旅游需求发展为例,根据北京市旅游局等的历年旅游统计数据,确定影响游客人数的因素并对其合理量化,应用GM（1,N）模型对该地的旅游需求进行预测,并通过残差检验、后残差检验等方法对该模型进行分析,得到的预测结果比较准确,该模型应用范围广泛,可以进行推广使用。     

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。     

基于GM(1,1)模型的堤防沉降建模分析

分析了GM(1,1)的建立、检验和残差GM(1,1)模型.利用加固堤防的沉降监测数据,建立了基于GM(1,1)模型的堤防沉降预测模型,并将其应用于堤防的沉降监测.与实际监测结果的对比表明,该模型精度较高.将该模型应用于堤防沉降分析,发现加固堤防趋于缓慢沉降状态,并逐渐趋于稳定.     

基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测与分析

旅游市场潜力预测是旅游经济研究、旅游项目投资、旅游规划与管理等的重要内容。文章针对旅游需求问题进行了研究,提出了基于灰色系统理论的自贡旅游需求预测模型,并采用残差检验、后残差检验和关联度方法对模型进行了分析。同时,以自贡旅游需求发展为例,根据其旅游历史数据,运用灰色数列GM(1,2)模型对未来该地旅游需求进行预测,通过残差检验、关联度检验分析和事实比较,预测结果数据精确,具有广泛的实用性。     

煤矿百万吨死亡率预测方法对比研究

为了能更好地掌握煤矿安全生产状况及其发展规律,本文分别运用灰色系统理论GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型、Holt线性趋势模型和ARIMA(0,2,1)模型对我国2000年至2017年的煤矿百万吨死亡率数据进行分析建模,比较了四种预测方法的误差大小。通过模型的拟合结果与实际结果的对比发现,灰色系统理论的残差GM(1,1)模型预测的相对误差较小,精度较高。运用该模型对我国2018年和2019年的煤矿百万吨死亡率进行了预测,结果为0.048和0.02。该结果对我国制定煤矿安全生产宏观政策具有一定的指导意义。     

应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

改进GM(1,1)模型在城市流动人口预测中的应用

利用泰州市2003-2009年流动人口数据,建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型对流动人口数量进行预测.并用多种方法检验了三种模型的拟合效果.结果表明三种模型均能合理地对流动人口数量变化进行预测,但残差GM(1,1)模型和动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于一般的GM(1,1)模型.     

基于灰色模型的恩施旅游人数预测

以影响恩施旅游人数的相关因素为研究对象,建立灰色关联模型,找出与旅游人数相关的重要因素.针对恩施近几年的旅游人数,以灰色GM(1,1)预测模型检验2011年的旅游人数,预测出2012年的恩施旅游人数将超过2000万人次,并为相关决策部门提供了相应的方案.     

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。     

基于马尔科夫滚动优化的锂电池寿命灰色预测研究

文章建立了一种电池容量的动态预测方法,提出了滚动优化GM(1,1)模型、残差修正滚动GM(1,1)模型和Markov残差修正滚动GM(1,1)预测模型。研究结果证明了3种模型具有极好的预测性能,只是残差GM(1,1)模型的精度比其他2个低一些。且发现在仅有4个数据点建立的残差修正滚动GM(1,1)模型与Markov残差修正滚动预测模型也有相当高的预测精度。通过预测不同电池在不同充放电条件及温度条件下的电容容量,验证了滚动优化模型的普遍适用性。     

妈祖文化旅游经济发展的GM(1,1)模型预测——以福建莆田市为例

GM(1,1)模型对于预测事物的发展具有较好的实践性.选取2004—2011年之间的旅游接待人数、旅游收入以及人均旅游消费为三大考量指标,在论证GM(1,1)模型对预测妈祖文化旅游经济发展情况适用性的基础上,预测今后4年2012—2015年妈祖文化旅游经济的发展情况,在此基础上从战略、产品、市场以及产业四大层面提出相应的发展建议.     

高校毕业生就业模型分析

针对我国高校毕业生历年毕业人数和就业率的数据的变化特点,采用回归模型和灰色GM(1,1)模型进行数学建模,进而实现就业形势的预测,并且利用残差及残差绝对值平均值对模型的质量进行了分析评估.     

河北海外旅游客源量的ARIMA模型及应用

在海外旅游客源量预测中引入ARIMA模型分析方法.采用河北省1989至2006年海外旅游人数资料,建立了ARIMA(0,2,1)预测模型,并预测了2007至2009年的海外游客人数.与2007年河北海外旅游人数的实际数据比较,相对误差仅为2.8%,说明该模型在海外旅游客源量短期预测中的应用是可行、有效的.     

基于GM（1，1）模型的中国人口预测研究

以2003年至2010年的中国总人数为基础建立GM（1,1）模型,利用matlab软件进行求解,得出总人口的变化规律．通过分析模型的残差、相对误差、级比偏差,可以看出该模型的精度较高,可以用来预测中国未来的总人口数．     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省城镇化水平预测

首先根据河南省人口城镇化数据的特点,将2008—2012年的城镇化水平作为原始数据,建立河南省人口城镇化水平灰色预测模型;其次采用残差估计进行模型检验,结果表明该模型的预测结果较好;最后,根据GM(1,1)模型预计2020年河南省城镇化水平将达到58%左右.     

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%。     

基于GM(1,N)改进模型的瓦斯水合物相平衡预测

研究瓦斯水合物相平衡的条件是实现瓦斯水合物储运技术的关键.利用水合物相平衡测定装置得到的动态相平衡数据,采用基于残差修复的灰色残差GM(1,N)模型的数据修复方法,建立残差GM(1,N)模型.以瓦斯水合物相平衡压力值为研究对象,以水合物相平衡温度值为参数列,采用灰色GM(1,N)理论,建立组分((φ))为CH455％、C2H610％、C3H810％、CO22％、N223％的瓦斯气样在不同温度条件下的压力值预测模型.结果表明:基于残差GM(1,N)模型的数据修复算法更加有效、可靠,并且具有良好的实用性,明显提高了灰色预测模型的预测精度,为瓦斯水合物相平衡研究提供了准确的数据支持,具有一定的应用价值和实际意义.     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

正确运用货运量预测方法,为太原北站西山支线

针对现有铁路货运量预测方法的不足和铁路货运量的随机波动性,基于灰色预测理论,建立了铁货运量预测的随机灰色系统模型即GM(1,1)模型.该模型在对货运量原始数据生成处理的基础上,建立了符合检验要求的残差模型,以预测铁路货运量的发展趋势.通过GM(1.1)预测模型较好地预测了2020年西山支线的货运量,为西山支线长远运输规划是提供决策支持.     

灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用

本文通过实例介绍了灰色残差GM(1，1)模型在道路交通量预测中的应用，预测结果表明，该方法是正确的，算法是有效的。