基于MATLAB GUI的灰色预测仿真优化平台设计

利用MATLAB GUI设计了基于GM(1,1)模型及改进模型的灰色预测仿真优化平台,该平台集输入、输出、仿真计算以及后处理功能为一体,并通过编译生成可脱离MATLAB的.exe可执行程序,简化了灰色建模过程,提高了仿真效率。最后在该平台上进行了仿真实例,验证了该平台的实用性。     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

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。     

基于线性规划逆优化模型的供应链资源优化配置支持系统研究

为帮助供应链合理组织企业资源,快速有效响应市场需求,设计开发了一个基于线性规划逆优化模型的供应链资源优化配置支持系统。系统内置的供应链资源优化配置线性规划逆优化模型的快速建模和求解模块以及专家决策支持模块,实现了面向市场的供应链资源快速优化配置,在实际应用中提供的生产计划调度和业务改进建议,有效缩短了供应链响应市场的周期,降低了成本。     

基于灰色理论的上证指数预测研究

本文利用基于模型的灰色波形预测模型,选取2007年8月1日到9月28日的上证指数进行研究,结果表明在相同等高线范围内的预测值与真实值波动趋势基本一致,说明灰色波形预测模型在数量少、波动大的数据未来趋势预测上的优越性。但模型也存在一定的局限性。     

基于灰色模型的Logistic方程参数优化

基于灰色模型的建模机理,分别利用非等间距灰色Verhulst模型和GM(1,1)优化模型,提出了估计Logistic方程参数的两种方法.实例表明,这两种方法是可行和有效的;最后给出了Logistic曲线方程的拟合优度检验.     

基于优化的无偏灰色模型的铝价格行情预测

为了对铝价格行情进行科学的预测,构建优化的无偏灰色模型模拟其变化趋势.首先建立无偏灰色预测模型,并推导出它的求解公式;再对其背景参数进行优化;然后根据2010年10月至2011年6月上海现货铝价格数据,采用优化的无偏灰色模型进行模拟预测,最后将其预测结果与传统的GM(1,1)模型和无偏灰色模型进行误差比较分析.结果表明优化的无偏灰色模型消除了传统GM(1,1)模型本身固有的偏差,模拟和预测的精度较高,分析结果可靠.预测数据说明我国铝现货价格整体上呈上升趋势,与我国经济建设对铝的需求持续增长的现状相符.     

灰色预测线性规划在多金属矿产能优化配置中的应用

利用灰色预测线性规划模型对多金属矿山的产能进行优化配置.经过灰色预测模型对各定位系数进行预测,将灰色线性规划问题转化为一般的线性规划问题,对其进行求解.结果表明,定位系数GM(1,1)误差检验合格,预测的多金属矿山经产能优化后可以实现生产资料的合理配置和利润的最大化.     

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。     

基于灰色系统预测的老龄化预测模型

在6次全国人口普查数据的基础上,利用灰色系统的GM(1,1)理论,构建了我国超过65岁人口的预测模型,得到了老龄人口比例的拟合函数,经检验残差小于0.1,并得到了未来老龄化程度的拟合函数,预测2050年我国老年人口比例将达到14.4%。利用此模型对未来人口增长率进行预测。     

基于灰色马尔可夫链模型的中国能源消费预测研究

随着中国经济的不断发展,能源需求不断上升,能否准确预测中国能源消费量对中国经济乃至全球经济发展都有重要的指导意义.现行的预测方法主要有回归分析法、经验模型法、时间序列法、指数平滑法和灰色系统预测法等.灰色系统预测方法在预测波动性较大的非平稳数列上有不足之处,而马尔可夫预测却适用于随机波动性较大的数列的预测.因此本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立了能源消费总量数据的灰色马尔可夫链模型.实证分析表明,这种模型的预测精度高于GM(1,1)预测模型,预测效果较好.     

基于归一化的非等距灰色预测模型

本文提出了一类基于归一化映射的非等距灰色预测GM(1,1)模型,利用定积分得到了背景值的计算公式,弥补了传统的等时距和非等间距GM(1,1)预测模型的不足,提高了灰色预测的精度。实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义。     

基于灰色关联分析的地区生产总值预测研究

在定性分析河南省地区生产总值各个影响因素的基础上,运用灰色关联理论找出影响地区生产总值增长的主要因素,建立地区生产总值与这些影响因素之间的GM（1,N）模型,以描述关联因素对地区生产总值的影响,并对未来五年河南省地区生产总值进行预测,以便为有关部门的决策者制定经济政策提供有价值的参考。     

基于线性规划的构件优选机制研究

针对特定领域构件组装的特点,重点探索了构件组装过程中的优选机制。将组装中构件选择问题转化为在一组线性约束条件下目标函数优选的数学问题,利用回溯法求得最优解,进而确定用于系统组装的构件。该机制可以避免组装后对系统的反复验证,提高构件复用的准确性和效率。同时,也降低系统组装者对领域知识的要求。     

基于市场导向规划的供应链资源分配模型研究

信息技术环境下的供应链管理是企业核心竞争力获得提高的有力方法之一。介绍了供应链管理中应用经济主体技术的虚拟市场方法理论,不仅关注该方法在理论研究领域的进展,并提出了供应链管理可以应用于信息技术环境下的一种新的商业模型。证明在一般经济原则指导下设计的决策过程结构可以带来供应链管理中分布式资源的有效分配。     

不等时距灰色预测模型

提出了一种不等时距灰色预测ＧＭ（１,１）模型的方法,弥补了等时距ＧＭ（１,１）模型的不足．通过诸多的实例分析,结果理想可靠,有较好的实际意义．     

基于离散指数函数优化GM(1,1)模型的重新优化

分析了已存两种基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型存在的问题,结合两者的优化思想对已存的背景值构造形式添加动态修正项,建立了适合于近似指数序列建模的重新优化模型,实例应用结果显示重新优化的模型大幅度提高了已存优化模型的精度.     

灰色GM(1,1)模型误差特性的实验研究

从理论上分析了影响灰色GM(1,1)模型精度的三个主要因素 ,通过实验的方法研究了各个因素对模型误差特性的影响 ,并作出了用指数序列建模时的误差特性曲线 实验的结果有助于人们对GM(1,1)模型的认识和应用     

图书借阅量的灰色回归组合模型研究

将灰色预测模型GM(1,1)和线性回归预测模型相结合,采用"误差平方和最小"作为最优准则,建立了图书借阅量的组合预测模型.结果表明,用该模型对图书借阅量进行预测,其预报精度优于各个子方法,具有很好的应用价值.