基于灰色系统理论的中国就业结构预测分析

由于就业结构存在定和为1的限制,采用非映射变换方法首先进行降维处理,在此基础上结合灰色GM(1,1)模型对中国就业结构"十二五"期间发展趋势进行预测。结果表明:采用该方法研究中国就业结构预测问题,预测精度较高,且克服了采用传统预测方法进行建模得到的预测结果数据总和通常不为1的缺点;"十二五"期间中国就业结构调整将实现突破,由目前第一产业居主导地位的"一、三、二"格局转变为"三、一、二"格局,第三产业成为未来吸纳就业人员最多的产业。     

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。     

灰色系统理论在废气污染物排放量预测中的应用

应用灰色系统预测理论,以GM(1,1)模型对我国废气排放中主要污染物排放量进行预测,可有效克服原始数据的离散性,在少信息的情况下得到高精度的预测结果。以2008²012年废气主要污染物排放量为例进行了中短期的预测,结论表明,预测精度均可达到最优的精度等级。     

基于灰色理论的我国网络游戏业产值预测

利用2001～2008年网络业的产值数据,基于灰色预测理论,建立了我国网络游戏业产值的GM(1,1)预测模型,并对未来两年的产值进行了定量预测.结果表明,未来两年中我国网络游戏产业将继续保持快速增长趋势.     

基于灰色系统理论的重庆市煤炭消费需求预测

根据灰色系统理论,以1995—2002年重庆市煤炭消费量作为基础数据,建立了2个灰色预测模型．应用灰色预测GM（1,1）模型预测了重庆市2005—2011年煤炭消费量,并分析了预测的结果．结果表明,该预测具有较好的精度,结果是可信的．     

基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的GM(1,1)模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析.工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷载的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度.同时新信息GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型比老信息GM(1,1)模型预测的结果更精确.     

基于MATLAB的灰色算法对304不锈钢腐蚀行为的预测

采用灰色理论模型,用MATLAB语言编程,对304奥氏体不锈钢的腐蚀失重试验数据进行分析、检验,进而预测出未来时段的腐蚀量.一致性检验结果表明,预测模型的计算值与实际测定值非常接近,说明灰色预测方法可以真实地反映腐蚀失重的实际情况.该方法可进一步预测试样的腐蚀趋势.     

基于灰色系统理论的湖南省电力需求分析与预测

在灰色系统理论的基础上,给出了影响电力消费的社会经济因子灰色关联分析,设计GM（1,1）预测模型较好地预测了2003—2015年的湖南省电力需求．结果表明,湖南省电力需求与湖南省城乡居民收入水平有密切关系,为用灰色关联理论方法预测湖南省未来电力的需求提供了可信度．2003—2015年湖南省电力需求预测精度较高,能够反映其实际发展趋势．     

2E12铝合金板材疲劳寿命的灰色预测

2E12铝合金是一种比较理想的飞机蒙皮材料,为了更好地预测2E12铝合金的疲劳寿命,文章以2E12试件为研究对象,进行疲劳试验,获得材料的S-N曲线,利用灰色系统理论建立GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型,生成预测模拟值,将模拟值和试验数据进行残差检验,验证预测数据的准确性,从而得出模型预测S-N曲线。计算表明,GM(1,1)模型和等维灰度递补GM(1,1)模型的预测模拟值与初始数据基本一致,模型预测S-N曲线与材料S-N曲线吻合程度较高,因此,可通过以上模型实现对2E12铝合金板材的疲劳寿命预测。     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

区域粮食生产灰色关联分析

采用灰色系统理论,对影响河南省粮食产量的诸因素进行动态灰色关联分析,运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上,进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了河南粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据.     

灰预测模型在连续梁桥施工监控中的应用研究

为保障桥梁施工线形与设计线形一致性及施工过程的安全性,采用灰色系统理论,以实际连续刚构桥梁施工过程中不同工况下的挠度及应力数值模拟结果及现场实测结果作为原始微分序列建立GM(1,1)模型,以Matlab作为计算工具编制相应的计算程序,预测悬臂施工过程中的挠度及应力变化,并以此来指导桥梁现场施工.结果表明:预测结果与现场实际测试结果较为吻合,施工过程各节段应力均在设计容许范围内,最终成桥线形与设计线形保持了较好的一致性.     

基于灰色理论预测再生混凝土的抗冻性寿命

运用灰色理论建立了在冻融循环条件下再生混凝土的动弹性模量GM(1,1)预测模型。根据已有的试验数据,基于GM(1,1)预测模型,预测其他冻融次数下再生混凝土的动弹性模量。再根据模型预测数据,预测实际自然情况下再生混凝土的抗冻性寿命。计算分析表明,GM(1,1)的抗冻性模型的方差比C均小于0.35,小误差概率p均大于0.95。根据试验数据推导出的预测模型精度高,可用于再生混凝土抗冻性能的动弹性模量预测和分析。当再生骨料掺量为60%时,再生混凝土的抗冻性能达到最佳。从宜昌地区来看,其抗冻使用寿命可达183年。     

安徽省经济增长的影响因素分析和趋势预测

针对影响安徽省经济增长因素以及未来五年安徽省GDP如何等问题,本文首先定性分析了影响安徽省经济增长因素,从两个角度运用灰色关联度模型分析了影响因素对安徽省经济增长的影响大小和次序;其次本文建立了灰色预测GM(1,1)模型,预测了2011-2015年安徽省GDP的总量和增长率.本文的研究结果表明,安徽省经济增长是基本健康;安徽省GDP的总量和增长率在未来五年里将持续增长、能实现2015年生产总值比2010年翻一番.     

上海市碳排放影响因素的灰色关联分析与预测

为给上海市降低碳排放量提供有益参考,同时给中国城市低碳发展作示范,通过灰色关联分析法研究了上海市2000—2011年碳排放量与经济增长水平、人口规模、产业结构、能源结构、能源强度的关联度,并详细分析了各影响因素对上海市碳排放量的影响.同时运用基于正弦函数变换的GM(1,1)模型对上海市碳排放量进行了预测,预测结果表明了上海市加大节能减排力度的紧迫性.最后,针对研究结果,结合上海市实际情况,给出了降低上海市碳排放量的具体对策和路径.     

灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型

结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫概率预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型。并且以郑州市降雨量的预测作为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的数据列的预测具有较高的精度。     

灰色GM(1,1)模型在青海省卫生人员预测中的应用

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.