我国国内旅游需求影响因素分析及规模预测

近20年来我国国内旅游业发展之所以形成高潮,一方面由于我国实行改革开放的结果,而另一方面更在于近年我国居民可支配收入和闲暇时间的增多.2003年上半年,中国旅游业遭受SARS的沉重打击,2003年下半年国内旅游业经历了迅速恢复期,2004年已经表现出很强的增长势头.就影响我国国内旅游业发展的主要因素进行分析,并对未来五年我国国内旅游发展规模进行预测.     

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。     

GM(1,1)模型灰色预测法预测城市人口规模

以1992-2001年呼和浩特市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)人口预测模型,统计检验和误差分析表明,模型精度较高．用该模型预测了呼和浩特市2005-2009年城市人口规模,并对预测结果进行了分析．     

基于灰色序列GM(1,1)模型的建设用地预测

以泉州为例,采用灰色序列GM(1,1)模型来预测其建设用地,通过对1996—2004年的建设用地面积进行观察和拟合,预测泉州2005—2020年建设用地面积,预测结果具有有效性和实用性,并提出提高土地利用率及控制建设用地规模的措施.     

基于改进的灰色GM(1,1)模型能源消耗预测

在灰色GM(1,1)预测模型基础上,对GM(1,1)模型存在的建模偏差进行修正,使修正后的模型符合数据规律,提高预测精度.结合新陈代谢理论,建立基于新陈代谢的无偏GM(1,1)模型.该模型利用数据的新旧更替,能在不断补充新信息的同时,及时地去掉老信息,避免随着信息的增加,较旧的数据对模型的信息显著性下降的弊端.通过实证,该模型的预测精度优于GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及新陈代谢GM(1,1)模型.     

基于修正GM(1,1)模型的岩体边坡预测分析

岩体边坡是一个复杂的未知系统,灰色系统理论能较好地阐释其中某些规律.岩体边坡的监测和应力变形预测分析是一项意义重大的工作.针对强随机性的边坡监测时间序列,提出了考虑斜率修正的灰色GM(1,1)预测模型,提高了灰色模型的建模精度.同时,将该模型应用于锦屏一级水电站左岸高边坡中某部位岩体的应力发展趋势预测,发现该改进GM(1,1)模型适合于短期趋势预测,并揭示了该部位岩体的应力发展模式,为后续研究工作提供参考和研究基础.     

优化GM(1,1)模型在江西省GDP预测中的应用

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。     

GM(1,1)模型在大气质量预测中的应用

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.     

基于灰色系统GM(1,1)模型的安徽入境游客预测

游客是旅游业赖以生存和发展的重要因素,基于灰色系统理论,构建了游客灰色预测GM(1,1)模型,利用该模型对安徽省入境游客进行预测,结果表明安徽未来几年游客市场数量将大幅增加,这对提升安徽入境旅游的发展具有较高的参考价值.     

利用GM(1,1)模型预测河南省国民经济第三产业产值

灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测的方法.国民经济系统是一个典型的灰色系统,利用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,建立了对我省第三产业产值的预测模型.依据1996～2000年的数据,得到了2001～2005年第三产业产值的预测值.将预测值与当年的真实值进行比对表明,预测效果良好。     

基于灰色GM(1,1)模型的宿州市人口预测

以2001年至2013年的宿州市人口数据资料为依据,运用灰色系统理论建立GM(1,1)宿州市人口预测模型,并对该GM(1,1)预测模型进行残差检验,关联度检验和后验差检验,通过检验知模型对数据的拟合属于一级精度,模型精度较高。最后利用GM(1,1)模型对宿州市2014年至2018年的人口进行了预测,并结合宿州市人口发展的历史和现状对结果进行了分析。     

山西省人口GM(1,1)模型预测

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.     

基于GM(1,1)模型的天虹公司销售额预测

本文在传统数据分析方法基础上,运用GM(1,1)模型对天虹公司1999-2008年的销售额进行分析,预测了该公司未来五年销售额变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用

利用2000-2005年全国生活能源电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色无偏GM(1,1)模型.模拟结果表明:灰色无偏GM(1,1)模型比较合理地反应了生活能源中电力的消费趋势,并且预测精度较高、误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

GM(1,1)模型和Verhulst模型在人口预测中的应用

为提高我国人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Verhulst预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和Verhulst模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色Verhulst模型有更高的预测精度和可靠性,更适合于我国人口的预测.     

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.     

基于灰色GM(1,1)模型的煤炭需求量预测

以2010~2016年我国的煤炭需求消费总量作为数据基础,应用灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,预测出了2017~2019三年我国的煤炭需求量并分析了预测结果,表明该模型经检验有较高的精确度,其预测结果可信度高,为保障我国能源安全、制定能源发展战略提供科学依据。     

高速公路交通量预测的GM(1,1)残差改进模型

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%。     

基于GM(1,1)模型的山西省人口预测

根据2001年至2009年的山西省人口变化特征,选择GM(1,1)模型的3种形式并借助EX-CEL、MATLAB等软件对山西省人口总量进行了数值拟合分析,并利用这3种模型对山西省人口总量作预测。通过检验分析,模型的预测精度大都大于99.9%,其中指数模型的预测精度最高。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,山西省人口总量到2030年预计将增加到3 866.024 2万人。