基于新陈代谢GM(1,1)模型的中国煤炭消费量预测分析

运用灰色系统理论,以中国2002-2012年的中国煤炭消费量建立了GM(1,1)和新陈代谢GM(1,1)预测模型.使用相对误差和残差平方和对两个模型的精度进行检验,对比表明,新陈代谢模型精度高于常规的GM(1,1)模型.使用平均弱化缓冲算子来表示能源政策对煤炭消费量的冲击,应用处理后的新陈代谢GM(1,1)模型对2015-2017年的煤炭消费量进行了预测.     

灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用

应用自动寻优定权的方法和最小二乘法,研究了灰色系统理论中灰色预测GM(1,1)模型的预测公式的形成过程,发现灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对背景值和初始值的规定是不尽合理的,且现有的改进方法对灰色预测GM(1,1)模型的改进还不尽完善.为了提高灰色预测GM(1,1)模型的预测精度,提出并使用自动寻优定权对背景值进行选择,基于最小二乘法原理对灰色预测GM(1,1)模型的初始值进行改进.实例结果表明,提出的改进方法是有效和完善的,对灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也有较大的提高.     

基于灰色预测模型的广州市城镇生活垃圾清运量预测

基于灰色预测理论,分别用GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)模型和新陈代谢GM (1,1)模型对广州市2015-2019年城镇生活垃圾清运量数据进行建模、检验和比较,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型预测精度最高.预测2020-2024年广州市城镇生活垃圾清运量仍呈现长的趋势,在2024年将会突破1000万吨.     

甲型H1N1流感传染人数的灰色预测模型研究

就我国甲型H1N1流感传染人数的预测运用灰色系统理论建立了GM(1,1)模型和1阶残差修正模型GMε(1,1),并分别作了精度分析研究了GMε(1,1)的变化趋势,提出了临界值和有效域概念.用MATLAB确定了模型参数及模型预测值.     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

应用PSO-改进GM(1,1)模型预测油田产量

准确预测油田产量对油田开发调整部署有重要意义.依据油田产量变化特征与油田产量数据丰富的特点,引入产量变化系数修正传统灰色模型,并运用中心差商改进了传统灰导数离散过程,减小灰导数离散误差,再结合PSO算法,最终建立了PSO-改进GM(1,1)模型.运用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测,对比传统灰色模型与PSO-改进GM(1,1)模型的产量预测结果可知,与传统灰色模型预测结果相比,应用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测具有更高的准确性.     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

应用灰色系统理论的基本原理,建立灰色预测模型,并以2010-2015年甘肃省的粮食产量为统计资料,运用GM(1,1)模型进行预测,取得了较好的预测效果.     

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.     

对白化方程优化的一类新信息灰色GM(1,1)模型研究

通过对一类灰色GM(1,1)模型中的白化方程进行优化,同时利用灰色系统理论中的新信息原理,得到了一种改进的灰色GM(1,1)模型.最后,实例分析结果表明,该改进模型具有更高的预测精度和实用性.     

NpGM(1,1)模型及其在新疆生产建设兵团城镇化水平预测中的应用

根据灰色系统理论的差异信息原理和新信息优先原理,从背景值和初始条件两个方面对GM(1,1)模型进行了改进,提出了更加符合灰色系统理论的特点的NpGM(1,1)模型.通过实例分析,发现NpGM(1,1)模型的模拟精度和预测精度都优于GM(1,1)模型.同时,利用NpGM(1,1)模型预测结果,提出了新疆生产建设兵团已进入城镇化的中前期发展阶段.     

基于蚁群算法的灰色组合预测模型

分别利用灰色GM(1,1)模型、GM(1,1)优化模型和新息GM(1,1)模型建立三个单项预测模型,进一步建立了组合灰色预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定.最后给出了一个我国人口数量组合预测模型,计算结果表明,基于蚁群算法的灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于传统组合预测模型.     

GM(1,1)模型在高校选修课开课规模中的应用

针对多所高校普遍存在的选修课供求比例失衡、课程资源配置不够合理等问题,笔者以浙江某高校的历史选课数据为例,利用GM(1,1)灰色预测模型对高校选修课开课数量及其规模进行了预测,并对比了四种模型的预测误差,结果表明二阶算子作用序列下的预测数据可信度较高,并以此为基础讨论了不同类型选修课布局及课程计划管理.     

基于灰色-马尔可夫链模型的危险化学品事故预测

根据危险化学品伤亡事故的发生受多种灰色因素影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用灰色-马尔可夫链预测模型对危险化学品死亡人数进行预测分析.结果表明,所建立的灰色-马尔可夫链预测模型既能反映死亡人数变化的总体趋势,又能体现数据的波动性特点,其预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度,可以较好地应用于危险化学品事故的预测,为该行业的安全管理提供准确的理论依据.     

灰色系统理论在河北省城镇居民人均年收入预测中的应用

运用灰色系统理论,对河北省城镇居民人均年收入建立了GM(1,1)预测模型,并进行了预测.由计算结果表明该预测模型具有较好的预测精度.     

应用灰色模型GM（1,1）预测期货走向

本文试图应用灰色模型ＧＭ（１,１）分析期货走向,通过具体例子显示,应用这种模型能有效地预测期货走向     

硝苯地平缓释片释放过程的灰色数学模型

采用高分子材料制成硝苯地平缓释片 ,测定其释放度 ,以灰色数学模型进行分析 .结果表明 ,用灰色数学模型对药物释放过程进行拟合 ,拟合精度高 ,结果可靠 .灰色数学模型可用于描述其释药行为 .     

基于灰色预测模型的山西省批发零售业人员需求分析

以灰色预测模型GM(1,1)的原理与方法为基础,以山西省2010-2014年批发零售业从业人员数为依据.对山西省未来五年的批发零售业人员需求量进行预测,预测结果为山西省未来的产业政策与就业政策的制定提供参考.     

基于GM(1,1)模型群的深圳市大气污染物灰色预测

通过灰色系统GM(1,1)模型群,对深圳市未来两年的主要大气污染物浓度进行了预测分析.通过预测得到,在未来两年内,深圳市的SO2浓度基本已经达到国家环境空气质量一级标准,NO_2、PM_(10)浓度已达到国家二级标准,深圳市空气质量将持续好转.结果表明,GM(1,1)模型群具有一定的实用价值.     

上海城市居民消费恩格尔系数的灰色系统研究

尝试应用灰色系统理论的GM（1,N）和GM（1,1）建模方法,结合有关实际统计资料,研究上海城市居民消费恩格尔系数的主要影响因素和变化趋势,并进行灰色预测。