基于灰色理论的温州房价预测模型

以温州统计局有关房地产销售数据为分析对象,用销售总面积和销售总额折算成价格指标,采用灰色系统GM(1,1)建立数学模型对房屋价格指标进行分析和预测.基于投资回报周期和预期心理,对2007至2010年的房价作两次平移整理后再进行建模,效果更为理想.利用模型对.2011年上半年房价进行预测与市场行情吻合性程度高.     

动态

继温州金融综合改革试验区获批之后,深圳市政府常务会议近日通过《关于加强和改善金融服务支持实体经济发展的若干意见》。该《意见》提出多项金融服务实体经济的意见措施,被认为是继温州之后的第二个重大金融创新政策。     

温州民间借贷利率与金融信贷传导机制分析

温州民间借贷利率走势进行结构突变单位根检验,发现它属于结构突变的趋势平稳过程,并确定其突变发生的时间点及结构突变形式,得出温州民间借贷利率在2004年7月间出现结构突变结论.接着运用VAR模型及相关分析技术,结合结构突变思想,分析了民间借贷利率与金融信贷间相互作用关系,最后给出相关经济结论.     

温籍数学家十院士

自20世纪20年代至今的大半个世纪中,在中国江南水乡的温州,涌现了一大批卓有成就的数学家。温籍数学家群体在现代中国的数学研究,数学教育,以及数学活动的组织和传播方面都作出了重大贡献,产生了广泛的社会影响。以至作为这些数学家家乡的温州,被人们美称为“数学家之乡”。2003年10月,国际数学大师陈省身教授访问温州时,就曾为此题写了“数学家之乡”5个大字(见右)。下面,就10位温籍数学家院士的主要成就,及其在现代中国数学界的影响作一概要介绍。     

温州市区手足口病SARIMA模型建立及应用

基于温州市区(鹿城区、瓯海区、龙湾区)2011年1月至2017年12月月报手足口病新发病人数统计数据,构建了季节求和自回归-移动平均模型(SARIMA).结果表明SARIMA(2,1,1)(0,1,1)_([12])模型平均绝对百分误差(MAPE)为6.002%,能较好的拟合出温州市区手足口新发病人数的季节性和趋势性特征.在对拟合值进行指数化和周期性还原后,预测2018年1-6月温州市区手足口新发病人数仍维持较高水平,其中6月份达到最高1094 (95%CI:321-3723)例.研究结果将可为相关部门制定手足口病防控措施提供决策依据.     

商业文明“跑”不出来

＂只有在突然退潮的时候,才知道谁在裸泳＂,在跌宕起伏的商业周期中,诸多企业经营失败的案例,持续不断地验证着巴菲特这句颠扑不破的至理名言。天秋好个凉,9月20日因温州＂眼镜大王＂胡福林离境出走,而揭开了温州中小企业生存状况的面纱,有统计数据表明,目前为止共有922名老板步了＂温跑跑＂的后尘。但是,跑了＂和尚＂却永远都跑不了＂庙＂。     

拯救“钱荒”

又见钱荒。继2008年金融危机后,中国企业钱荒再现。央视的调查显示,在温州,大概有三成左右的企业出现资金困难,而且他们表示现在的情况比2008年还要更加严峻。     

中国数学会2004年学术会议计划

学术会议名称时间地点承办单位联系人联系电话第五届全国生物数学年会5月温州温州师范学院陆征一0577-86680920第七届全国泛函分析学术会议5月上海复旦大学黄昭波021一65643046第四届全国现代科学计算研讨会,第七届西北地区计算数学年会和第七届全国青年计算数学研讨会8月新疆西安交通大学侯延仁029一82669531第六届全国.有限元学术会议10月济南山东大学袁益让0531一8364732秦九韶学术研讨会4月湖州湖州师范学院韩祥林0572一2373067第三届小波分析及其应用国际学术会议5月重庆解放军后勤工程学院李建平023一68756359动力系统与第八届泛函微…     

基于自然高效的任务驱动型复习课设计——一节会考复习研讨课的教学及反思

前不久,笔者有幸面向温州地区开出了一节会考复习研讨课.课题是《随机事件的概率及古典概型》.该课本着自然高效的原则进行设计,以问题解决为载体,课堂教学环环相扣,较好地调动了学生学     

浙江省成功举办第29届珠算技术比赛

2008年11月14日至15日，浙江省珠算心算协会成功举办第29届珠算技术比赛，杭州、宁波、温州、绍兴、嘉兴等32支代表队参加了比赛。省财政厅厅长魏跃华出席比赛大会并作了重要讲话。比赛结果：     

基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法及应用

目的:寻找新的灰色系统GM(1.1)模型建模方法,建立拟合精度与预测精度较高的GM(1.1)模型.方法:在邓聚龙教授建模方法的基础上,用基于信息再利用的方法,建立新的灰色系统GM(1.1)模型.结果:用基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法建立的GM(1.1)模型,其拟合精度与预测精度不但优于传统方法建立的GM(1.1)模型,而且优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型.结论:基于信息再利用的灰色系统GM(1.1)模型建模方法不但建模过程简单适用,而且其建立的GM(1.1)模型拟合精度与预测精度优于其他改进方法建立的GM(1.1)模型,因而具有广泛的应用价值.     

基于灰色理论的线性模型参数理论及应用

线性模型是经典统计学的基本内容,主要应用于随机数据的建模分析。如何对非随机的模糊或灰色等不分明性数据进行模型构建和统计分析。基于灰色系统理论,在一系列关于灰色统计推断理论的研究基础上,将灰色估计和灰色假设检验等方法拓展到线性模型的参数估计和假设检验中。与经典统计分析方法进行对比,为不分明数据的建模分析提供新的方法。     

基于灰色系统的逻辑斯蒂模型的建模方法

给出了基于灰色系统的逻辑斯蒂(logisitic)模型的建模方法.用实例验证了基于灰色系统的逻辑斯蒂(logisitic)模型的建模过程简便适用,拟合精度较高.     

GPM(1,1,m)模型及其在中国能源消费预测中的应用

客观准确地预测能源消费,可以为政府制定社会经济发展政策提供重要参考.利用矩阵分析的思想研究了灰色预测模型的建模机理,提出了基于时间多项式的可拓形式GPM(1,1,m)模型,并分析了其理论意义.在此基础上,通过研究了时间多项式对模型参数和预测值的影响,推导了它们之间的定量关系,设计了实际建模中的优化方法和参数估计的一般形式.利用GPM(1,1,m)模型预测中国的能源消费量并与其他灰色预测模型进行对比.根据2002-2017年的数据建立模型,结果显示GPM(1,1,m)模型的精度明显的优于其他模型.     

基于统一灰色生成算子的三参数离散灰色预测模型及其应用

现有三参数离散灰色预测模型的累加阶数取值范围局限于正实数,导致模型建模能力和作用空间受限。为此,论文首先引入实数域统一灰色生成算子;然后,基于统一灰色生成算子构造了新型三参数离散灰色预测模型,实现了其阶数从正实数到全体实数的拓展与优化,从而使得新型模型具备挖掘时序数据积分特性与差异信息的双重功能;最后,将该新模型应用于某装甲装备维修经费的建模,结果显示其精度优于其它同类灰色模型。本研究成果对完善灰色算子基础理论及提高灰色预测模型建模能力具有重要价值。     

累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.     

苎麻纤维细度测试与分析的灰色模型

基于灰色系统理论的灰色建模应用于试验数据的相关分析 ,比基于数理统计的回归分析在实际应用中由于所需样本容量较小而具有明显的优点 ,特别对贫信息系统适用 .从而可避免在回归分析中因样本容量太小而致使回归方程的误差不可预测的弊端 .鉴于上述原理 ,本文采用灰色系统理论建立了苎麻纤维Tex数 Y与投影宽度 X之间的灰色 GM( 1 ,2 )模型 ,并进行了误差分析 .利用此模型探索了通过测定苎麻纤维投影宽度来计算其 Tex数的方法 .为生产工艺控制、产品质量检验和监督提供了一种简便而科学的办法 .     

基于趋势修正的灰预测模型优化研究

针对序列增长趋势不完全满足准指数规律时的灰色预测建模问题,提出基于GM(1,1)模型与序列增长趋势之间偏差修正的建模方法,将GM(1,1)模型还原式中的常数项作为灰变量处理,加入调整系数以缩小拟合值与实际值之间的增长趋势差异,利用灰色离散模型拟合调整系数的变化过程,将得到的调整系数拟合值带入原时间响应函数,进而得到趋势修正的原始序列拟合值;运用新的建模方法对南京市第三产业用电量进行拟合和预测,证明了方法有效提升了GM(1,1)建模精度,并且拟合序列和实际序列的灰色绝对关联度得到提高.     

Optimal solution for novel grey polynomial prediction model

The grey prediction model, as a time-series analysis tool, has been used in various fields only with partly known distribution information. The grey polynomial model is a novel method to solve the problem that the original sequence is in accord with a more general trend rather than the special homogeneous or non-homogeneous trend, but how to select the polynomial order still needs further study. In this paper the tuned background coefficient is introduced into the grey polynomial model and then the algorithmic framework for polynomial order selection, background coefficient search and parameter estimation is proposed. The quantitative relations between the affine transformation of accumulating sequence and the parameter estimates are deduced. The modeling performance proves to be independent of the affine transformation. The numerical example and application are carried out to assess the modeling efficiency in comparison with other conventional models.     

On the properties of small sample of GM(1,1) model

In grey prediction modeling, the more samples selected the more errors. This paper puts forward new explanations of “incomplete information and small sample” of grey systems and expands the suitable range of grey system theory. Based on the geometric sequence, it probes into the influence on the relative errors by selecting the different sample sizes. The research results indicate that to the non-negative increasing monotonous exponential sequence, the more samples selected, the more average relative errors. To the non-negative decreasing monotonous exponential sequence, a proper sample number exists that has the least average relative error. When the initial value of the sequence of raw data of new information GM(1,1) model changes, the development coefficient remains unchanged. The segmental correction new information GM(1,1) model (SNGM) can obviously improve the simulation accuracy. It puts forward the mathematic proofs that the small sample usually has more accuracy than the large sample when establishing GM(1,1) model in theory.