最佳灰色回归组合模型及其在中国火灾预测中的应用

火灾每年给国家和人民生命财产造成巨大损失.火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为.研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.为此,首先给出最小二乘估计(LSE)意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得组合模型的权的公式和证明权的唯一性.其次,用回归分析方法建立多个回归模型,并按以下三条标准:①回归指数(或相关系数)r大、②系统误差s小、③模型精度p高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按以下三条标准:①后验差比值c小、②小误差概率P大、③预测关联度ξ大,选定最佳灰色模型;再用最小二乘法将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立的中国火灾最佳灰色回归组合预测模型.最佳灰色回归组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳.组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程.     

基于灰色理论的线性回归模型的参数理论及应用

线性回归分析是数理统计学的基本内容之一,但传统数理统计学中的线性回归分析,是建立在非模糊的随机数据上的线性回归估计和回归系数检验。而现实经济社会中大量存在含有模糊或灰色等不分明性的数据,面对这类不分明性数据,简单地使用传统的统计分析方法显然是不足取的。要想较为科学合理地分析与决策,需要利用灰色系统的相关理论,应用于随机系统信息,从而建立灰色线性回归估计、预测和灰色回归系数检验的基本理论方法,并把该方法应用于金融分析实例中,与经典线性回归分析方法进行对比,足见灰色线性回归方法能够提供比经典线性回归较多的有效信息,从而提出处理不分明数据新的方法。     

基于初值修正的组合灰色Verhulst模型

对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了组合灰色Verhulst模型,在平均相对误差最小的原则下,利用蚁群算法确定组合权系数.最后通过两个应用实例进行了计算和分析,结果表明,通过初值修正和组合模型能够提高灰色Verhulst模型的拟合精度,便于通过程序实现.     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

基于灰色模型的朱鹮繁殖状况的预测

考虑到朱鹮种群数目的统计资料小样本,贫信息的特点,运用灰色理论建立模型对其种群数量进行预测,预测结果基本符合实际.     

基于灰色神经网络模型的水质预测应用研究

将灰色模型和神经网络模型进行组合建立灰色神经网络模型,分别用灰色模型、神经网络模型和组合模型对永定河流域官厅水库断面的水质检测指标DO的浓度值进行模拟预测.结果表明,组合预测模型的模拟预测精度高于两种单一模型的预测精度.     

灰色组合模型及其应用

本建立了GM(1．1)与线性回归模型的组合模型，改进了单一模型的局限性，并用此模型预测了郑州市粮食总产量，得到了较为满意的结果。     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.     

基于CVaR方法的房地产组合投资最优化模型研究

房地产开发项目投资是具有高风险高回报的典型的风险投资.在这个高风险的投资环境中要想达到预期目标,就必须对整个项目进行开发投资风险分析.本文运用CVaR对房地产项目投资存在的风险进行识别度量,通过建立基于CVaR下的房地产组合投资模型,达到项目风险防范的目的,提高投资回报的稳定性.     

基于SARIMA-SVM组合模型的丙型肝炎发病率预测研究

基于SARIMA-SVM组合模型对丙型肝炎发病率进行预测研究.首先,利用2011年1月至2020年12月的发病率数据分别建立SARIMA模型、SVM模型和SARIMA-SVM组合模型;然后,利用2021年1月至12月的发病率数据验证模型的预测效果,并得出SARIMA-SVM组合模型的预测精度较高;最后,利用SARIMA...     

负债代理冲突下企业投融资互动行为的实物期权分析

准确分析企业投融资之间的互动关系,实现两种决策的协同,有助于提高企业决策效率和项目价值.通过把项目融资政策内生到投资决策的实物期权模型中,构建基于股东价值最大化和企业价值最大化的投融资决策互动模型,得到两种情形下的投融资决策临界点和期权价值,并借助数值分析负债代理冲突对企业投融资行为的影响.研究结果表明,负债融资既可能引发过度投资问题,也可能抑制投资.这种非效率投资将相应地提高负债融资的成本,对企业的负债融资产生抑制作用.     

我国民间资本投资模型及其实证研究

首先对西方国家投资函数模型进行了综述,在分析这些模型与我国实际情况的基础上建立我国民间投资函数模型,然后运用该模型对我国民间投资进行实证分析。结果表明：本文提出的模型不仅可行而且其预测误差比普通线性回归模型预测误差小得多。     

基于粗糙集与层次分析法的组合预测方法

本文在改进的属性约简启发式算法 ,即应用加权平均的属性重要度对属性进行约简的基础上 ,将粗糙集理论和层次分析相结合 ,给出了一种全新的组合预测方法 .     

基于模糊集合论的实物期权定价方法

实物期权的定价在风险投资决策过程中具有重要意义.传统的实物期权定价方法忽略标的资产价值和投资成本的模糊性,从而可能导致错误的投资决策.本文主要研究了具有模糊标的的资产价值和投资成本情形时的实物期权定价模型.文中将这些模糊因素分别视为模糊数和模糊变量,然后运用模糊集合论,结合B-S期权定价理论,对实物期权进行定价,得到了基于模糊集合论的实物期权定价模型.     

线性回归模型中自变无选择的逐步回归方法及其相合性研究

线性回归模型的建立,一个很重要的过程就是自变元的选择,它直接决定着模型的优劣。本文给出了“宜取回归方程”的逐步回归方法,在一组适当的条件下,证明了这种方法的强相合性。     

ARMA模型在我国电力需求预测中的应用

本文以1973年~2004年我国电力消费量的历史数据为基础,根据其趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线,然后对其残差序列利用时间序列进行分析和识别,建立起适合我国电力需求预测的指数回归-ARM A(1,1)模型.结果表明此模型具有简单快捷、预测精度高的特点,可以满足实际预测要求.     

分组数据的线性回归模型及其在医学上的应用

本文给出分组数据的线性回归模型及其检验，并将其应用于医学研究。     

多元线性模型中随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性

本文对于一般的随机效应多元线性模型，给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的泛容许性估计的定义，并得到了随机回归系数和参数的线性可估函数的齐线性估计在齐线性估计类中泛容许性的特征。     

简单线性模型中回归系数相合估计存在性问题的一点注记

本文基于文[1]中的方法，证明了在简单线性模型yi=x'iβ＋ei中和对随机误差序列｛ei｝的一定的假定之下，回归系数β的相合估计存在的充要条件为，并放宽了文[1]中对ei的密度函数的要求.