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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. 相似文献
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为了研究阜新市大气污染物的变化规律,应用GM(1,1)模型及阜新市1996-2000年总悬浮颗粒物(TSP)的监测数据,对阜新市的大气污染物的变化情况进行预测,并对预测结果进行检验.结果表明:GM(1,1)模型建模简单,精度高,对于大气环境质量的预测效果比较好.研究结论可为控制该地区的大气环境质量提供依据. 相似文献
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GM(1,1)模型在市场需求预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
主要针对系统中行为信息不完全,企业中的人事管理运行机制不明确等问题,运用灰色系统一维情况来建立控制模型。该模型具有需要的原始数据较少、精度高等特点,而且操作简单易行。市场需求量是一个明显的灰色系统,用该方法进行预测,能比较精确地描述客观事物的发展变化,并可预测其变化规律,以便供决策部门参考。结果表明该模型预测值与实际值的拟合程度较好,达到了较高的精度。 相似文献
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灰色模型GM(1,1)在益阳市耕地预测中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
以湖南省益阳市2000~2006年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨了耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考.结果表明,GM(1,1)模型对益阳市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势.因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务. 相似文献
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程丽萍 《萍乡高等专科学校学报》2011,28(6):11-14
本文详述了优化GM(1,1)模型,并以江西省GDP数据为实例,验证了优化GM(1,1)预测模型可用于经济指标GDP的预测:最后对模型进行了分析。 相似文献
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由于最小二乘法的稳健性有一定的局限性,使得GM(1,1)模型的拟合精度有时并不理想.为提高预测精度,在分析比较最小一乘法和最小二乘法优缺点的基础上,改变了GM(1,1)模型的参数估计方法,用普通最小一乘法和折扣最小一乘法代替了原来的最小二乘法.最后通过实例验证了该改进方法的有效性.结果表明,改进的GM(1,1)模型准确度有较大提高. 相似文献
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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. 相似文献
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齐予仑 《山东理工大学学报:自然科学版》2011,(6):37-40
为了提高灰色GM(1,1)预测模型的拟合和预测精度,通过初值和背景值的修正,给出了改进灰色GM(1,1)预测模型,并利用粒子群优化算法给出了模型相关参数的优化.根据中国学生体质与健康调研报告中4种营养性疾病检出率的数据资料,就10~12岁城乡男女的超重和肥胖数据,建立改进GM(1,1)预测模型对2010年和2015年的... 相似文献
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GM(1,1)预测模型是根据过去及现在已知的或非确知的信息建立一个从过去引申到将来的GM模型,从而确定系统在未来发展的趋势.它具有需要原始数据少,精度高的特点,操作简单易行,打破了传统的建立离散的递推模型预测方法,也克服了传统预测方法的局限性.田径运动是一个明显的灰色系统,所以该方法预测田径成绩(如奥运会田赛成绩)是可行的,具有实际研究意义. 相似文献
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卫生人员预测在卫生事业管理中占有重要地位,是卫生人力资源配置的重要依据.应用灰色预测GM(1,1)模型,以2007~2013年青海省卫生人员为历史数据,求解模型得到2007~2013年青海省卫生人员预测值,将实际值与预测值进行对比分析,检验结果表明模型预测结果较好,精度较高,误差率小.用该模型得到2014~2018年青海省卫生人员预测值,为青海省卫生人力资源规划提供依据. 相似文献
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陈华喜 《湖南工程学院学报(自然科学版)》2018,(1)
为了科学地、准确地预测淮南市未来年度的粮食产量,根据1995-2010年份淮南市粮食产量的数据基本具有单调递增性的特点,采用灰色GM(1,1)模型对其2011-2014年度的粮食产量进行了预测,预测结果与真实值之间的误差均在允许范围之内,预测具有较好的效果.这对于淮南市政府部门制定相应的经济发展计划、维护淮南市的社会稳定以及提高淮南人民生活水平均具有十分重要的意义. 相似文献
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山西省人口GM(1,1)模型预测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据2001年至2009年的山西人口变化特征,选择GM(1,1)模型的指数模型并借助EXCEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用该模型对山西省人口总量开展预测.通过检验分析,模型的预测精度大于99.9%,并预测在今后一段时间内,山西省人口将继续保持低自然增长率,山西人口总量到2020年预计将增加到3 652.047万人. 相似文献
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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%。 相似文献
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灰色残差GM(1,1)模型在道路交通量预测中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
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。 相似文献