我国商品住宅价格灰色预测

商品住宅价格受多种因素影响，既有宏观因素。又有微观因素；既有确定性因素又有不确定性因素。文中运用灰色理论原理，把我国商品住宅价格看作一个灰色系统，以全国商品住宅价格为原生时间数据系列，建立灰色GM（1，1）预测模型，对我国商品住宅价格未来走势进行预测。对所建模型进行残差检验，关联度检验，均方差检验及小误差概率检验。精度均为一级，因此。可以运用所建模型对我国商品住宅价格进行预测。从模型预测的结果看，我国商品住宅价格在未来呈上升趋势。     

灰色理论在均匀设计实验因素分析中的应用

本文探讨了灰色理论应用于均匀设计实验因素分析中的可行性，确定了灰色关联分析应用于均匀设计实验因素分析中的方法，并给出应用举例。     

均匀设计和灰色理论在基坑支护参数分析中的应用

运用均匀设计和灰色理论结合数值模拟技术分析了土钉间距，土钉倾角、土钉长度布置方式的不同对基坑变形的影响，得到了一些对基坑工程设计和施工有工程实际意义的结论。     

灰色预测在水质预测中应用

根据灰色系统理论,结合某水库化学需氧量(CODc)指标浓度的实际状况,建立了精度检验较高的一维灰色GM(1,1)时间预测模型,经检验其精度完全满足要求,对化学需氧量(CODc)指标浓度进行了预测分析。结果表明,该模型能够较好的预测CODc未来三年的浓度变化。     

灰色理论在股市预测中的应用

灰色理论是上世纪八十年代发展起来的一门新学科,已经被成功地应用到经济、控制、工程等领域中。本文将灰色GM(1,1)模型应用于对股市的预测,并将所得值与由RBF网络预测的值进行线性组合以提高预测的精度。     

直升机航迹的灰色预测

介绍了直升机的飞行噪声特性,论述了直升机航迹的预测在作战中的重要性,及探测数据非常有限的情况下准确预测的困难。该文提出了用灰色系统珲论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统GM(灰色模型)预测模型和九次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。     

基于组合灰色神经网络模型的电力远期价格预测

针对电力远期价格受多种因素影响，变化趋势复杂，难以通过建立准确的数学模型进行预测，提出了采用灰色动态模型对电力远期价格进行预测，并在此基础上构造了组合灰色神经网络预测模型。该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合。研究结果表明，本模型能在小样本、贫信息的条件下对电力远期价格做出比较准确的预测，为电力市场的参与者能更好地利用电力远期合约进行套期保值提供了有效的工具。     

灰色系统预测在煤矿安全事故发生趋势预测中的应用

在分析了灰色模型特点的基础上,运用灰色预测方法,依据煤矿事故统计数据,编制了相应软件对煤矿事故发展趋势进行了预测,分析预测的过程和结果表明,该方法简单易行,其结果可信.为确定煤矿安全管理目标、制定安全工作计划或做出安全决定提供依据.     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

电网负荷预测的无偏灰色预测模型

在传统灰色预测模型的基础上作者已提出了一种改进模型,该模型消除了传统灰色预测模型存在固有偏差,因而被称为无偏灰色预测模型,在此将无偏灰色预测模型应用于负荷预测中,并与负荷预测常用的几种方法进行了对比,结果显示了无偏灰色预测模型的优越性。     

灰色聚类分析预测法及其应用

本文把预测问题化为灰色聚类分析问题，应用在黑龙江850农场农作物病害预测预报工作中，取得了符合实际的结果．     

灰色效果测试方法对均匀设计实验的因素分析

在均匀设计化工实验中，用效果测度方法作初值处理，再以灰色关联分析方法差别因素的主次，得出与用回归系数显著性分析因素主次的结论一致，结果符合实际情况，表明该法可以用于均匀设计实验因素主次分析。     

基于灰色模型的证券价格区间预测软件在香港股市预测中的实证分析——以长江实业为例

以香港股市中的长江实业2014全年日收盘价为例,采用基于灰色模型的证券价格区间预测软件对其进行预测分析,分析结果表明,预测单值的准确度可以达到98.6%,预测区间的准确度可以达到50%.     

灰色马尔可夫链组合在预测股票价格上的应用

灰色模型适合对数据量少、波动不大的短期数据进行预测,而马尔可夫模型适用于预测波动较大的过程。通过结合灰色模型和马尔可夫模型的特点,本文提出了一种灰色马尔可夫链组合预测模型,对股票价格进行预测,与其他文献不同的是,本文在数据处理上进行了改进。实验结果表明,与一般灰色马尔可夫模型相比,改进后的模型预测精度得到了提高。     

BX数据生成灰色预测方法及其在环境预测中的应用

本文提出了一种适于灰色预测的数据生成方法-BX数据生成法。该法有效地改善了GM（1,1）,模型的预测精度,并在降水量和地下水硬度的预测中取得了成功的应用,获得了满意的效果。     

优化灰色模型在负荷预测中的应用

论述了用优化灰色理论进行电力系统负荷预测的建模过程。通过指数平滑法对原始负荷数据进行预处理 ,把有起伏特性的原始数据序列改造成规律性强的序列 ,再利用优化灰色模型进行预测 ,提高了预测精度 ,该方法简捷实用 ,经实际算例校核证明 ,可以作为中期电力负荷预测的理想工具     

用灰色理论模型预测供电量

应用灰色理论 ,建立GM( 1 ,1 )分段优化模型 ,对新会市 1 986～ 2 0 0 0年供电量进行模型拟合计算 ,两者能较好的吻合。运用此建立分段优化GM( 1 ,1 )模型的方法对新会市 2 0 0 1～ 2 0 1 0年的供电量进行了预测     

灰色理论在灾变预测中的应用

将基于灰色系统理论的GM（1，1）模型推广至灾变预测，并以一实例介绍涝灾预测基本步骤