组合模型在深圳港货物吞吐量预测中的应用

根据深圳港货物吞吐量的历史数据,分别利用时间序列的三次指数平滑法、GM(1,1)灰色预测模型法以及组合预测法对深圳港货物吞吐量进行探讨,并对未来几年深圳港货物吞吐量进行预测.结果表明:组合预测模型融合了前两种预测方法的优点,其平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,都小于单独用三次指数平滑法或GM(1,1)灰色预测模型法时的平均绝对误差、平均相对误差的绝对值,可以降低误差,提高预测精度.     

集装箱吞吐量的灰色预测

通过建立集装箱吞吐量预测的GM(1．1)模型,并经过其在某港口的集装箱运量预测的运用检验,证明该模型精度较高,能够对港口货物吞吐量作出准确的预测。     

基于GM(1,1)模型和灰色关联度的组合预测新方法

在一般GM(1,1)灰色预测模型的基础上,为了及时补充和利用灰信息,采用等维灰色递补的方法从而得到n-m个单个灰色预测模型进行组合预测建模,然后基于灰色关联度这一相关性指标来确定权重,得出组合预测模型值.最后,通过实例分析和精度检验表明它是一种有效的组合预测方法,且结果比较理想.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。     

灰色模型在地区 GDP 预测中的应用

采用灰色系统法，建立灰色经济预测模型，利用最小二乘法确定模型中的参数，并用建立的模型对山东省潍坊市2013-2015年的GDP进行预测，分别为2013年42．79 h亿元，2014年48．66 h亿元，2015年55．32 h亿元．分别比上一年增长20．8％，13．7％和13．69％．对误差的计算显示模型的相对残差不超过3．57％，模型精确度较高．     

灰色GM(1,1)模型在山区耕地预测中的应用研究

以云南楚雄1999-2005年耕地面积数据为试验资料,运用灰色GM(1,1)模型分析探讨耕地面积的变化状况.初步结果表明:楚雄耕地面积的动态变化结果符合客观实际的变化规律,未来几年,楚雄拼地面积仍呈递减的趋势.     

GM(1，1)模型在长江水质预测中的应用

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型及残差修正模型的建模方法,分别建立了长江水质预测的等维新息模型和残差修正模型。通过对模型的预测结果进行分析,并对比原数据的趋势,发现两模型在数据突变点附近有明显差别,其数据说明残差修正模型在细节方面更接近实际,其结果体现了数据的内在规律。     

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.     

残差修正的GM(1,1)模型预测路基沉降量

用普通GM(1,1)模型进行路基沉降预测时,有时会出现较大偏差,甚至完全失效。为此提出了改进措施,引入残差修正的GM(1,1)预测模型,用于高速铁路某试验段路基的沉降预测。工程实例表明,残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于普通GM(1,1)模型。在路基沉降预测中有明显的优势,值得在工程中推广应用。     

季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测

港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度.     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型.本文首先利用APdMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型.预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势.     

我国主要农用机械指标预测

利用灰色预测理论，对“九五”期间我国主要的农用机械数量进行了灰色分析，建立了对上述指标的GM（1，1）模型，经检验，此模型预测精度较高，并据此模型对我国“十五”期间主要农用机械的需要量进行了预测，为国家有关部门调控主要农用机械的生产规模提供了科学依据。     

灰色模型GM(1,1)在短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合电网普通日及特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。     

基于GM-PLS组合模型预测一次能源消费

为了预测一次能源消费量及其由此引起的污染物排放量,建立了偏最小二乘回归与GM(1,1)优化组合模型(GM—PLS)。用大连市历史年的一次能源数据分别建立了单项模型和优化组合模型并进行了验证比较。结果表明,组合预测的相对误差仅为1．70％,高于两种方法单独预测时的精度。选取了国内生产总值GDP、总人口数、第二产业占国民经济的比重及煤炭消费占一次能源消费的比重4个自变量用组合模型对大连市规划年的一次能源消费量进行了预测。结果表明,一次能源消费将会逐年增加。如果天然气的供给量能达到预测值,用其替代煤,则2020年由一次能源产生污染物的量将减少15．53万t。     

灰色马尔柯夫模型在交通量预测中的应用

交通量预测是道路交通规划与路面设计的基础,由于影响交通量生成和增长的因素具有层次复杂性、关系模糊性、动态变化随机性和指标数据不确定性等,从而导致交通量的预测结果与路面实际运营数量之间有较大差异.本文利用改进的灰色GM(1,1)预测模型和马尔柯夫随机过程理论,建立了交通量的灰色马尔柯夫预测模型.实例计算分析表明,该模型具有较强的适用性,预测得到的交通量数据具有较高的精度和可靠度.     

灰色系统理论在变形观测中的应用

建筑施工中,沉阵监测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,可进行沉降预测结果的分析和检验,进而证实建筑物沉降变形分析中采用灰色GM（1,1）预测方法的可行性,关键词：灰色预测;GM（1,1）模型;基坑变形。     

基于GM(1,1)灰色系统的公路货运量预测模型的研究

灰色系统理论已成功运用于工业、农业、经济、能源、交通等领域,利用灰色系统理论建立的我国公路货运量预测模型精度高,计算值和统计值吻合程度较好.根据预测模型计算出的未来几年我国公路货运量对我国汽车工业、能源工业和交通部门都具有较高的参考价值.     

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。     

灰色系统在干旱灾害预报中的应用

介绍了灰色系统理论,提出了灰色GM(1,1)数列预测模型,把它应用到干旱灾害预报中,取得了良好效果.