基于无偏灰色PSOMarkov优化模型的加油站便利店零售销量预测方法研究

加油站便利店是一种新兴的零售业态,准确地预测其零售销量具有重要意义.以往的销量预测模型多为单一模型,提出了一种基于粒子群优化的无偏灰色PSOMarkov预测方法.首先,基于灰色系统理论建立了无偏GM(1,1)预测模型,消除了常规GM(1,1)预测模型的固有偏差.其次,利用Markov理论对无偏GM(1,1)预测模型的相对残差进行了修正,模型能较好地体现数据的波动特征.最后,利用改进的粒子群优化算法白化无偏GM(1,1)-Markov预测模型灰区间的参数,得到无偏灰色PSO-Markov预测模型.通过云南昆明市红瓦副加油站便利店的零售销量案例表明,模型能提高预测模型的精度.模型可用于加油站便利店的商品销售预测,并为企业的经营决策提供依据.     

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.     

基于灰色马尔科夫模型的陕西省铁路客运量预测

随着我国高铁客运的快速发展,从铁路客运历史趋势中探寻规律、把握铁路客运发展趋势,旨在对中国铁路公司及相关企业的决策提供科学依据.基于2005-2016年陕西省铁路客运量数据,在灰色GM(1,1)模型预测的基础上,运用马尔科夫过程对预测值进行修正,并对2017-2022年陕西省铁路客运量进行预测.结果表明:经过马尔科夫过程修正的灰色预测模型平均绝对误差由原来的4.64%降低到2.94%,预测效果明显.经检验,灰色马尔科夫模型的精度等级为一级,说明了方法对陕西省铁路客运量预测的有效性.     

基于改进灰色马尔科夫模型的年降水量预测

通过结合灰色预测和马尔科夫理论的特点,利用新信息优先的思想,提出一种改进的灰色马尔科夫预测模型,首先对序列进行滑动平均处理,然后用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔科夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,更新原始数据.实验结果表明,与一般的灰色预测模型相比,其预测准确度尤其是中长期预测准确度得到了较大提高.     

中国能源消费预测灰色建模法

选取2001—2007年中国能源消费实际值为依据,应用灰色系统理论建立煤炭能源和能源消费总量GM(1,1)预测模型,并分别进行精度检验和对比分析.检验结果表明:所建立的预测模型均为一级精度,适合于具有灰色特征的能源消费原始数据序列的模拟和预测分析.通过预测模型的计算结果可以知道:中国煤炭能源和能源消费总量呈指数增长规律,2008—2012年期间分别以16.33%和14.94%的速度增长,在整体能源消费结构中,煤炭能源所占比例将以0.29%的速度增长(为合理规划我国未来的能源消费战略,制定能源供应短缺和能源环境污染对策).     

动态的最佳维数GM(1,1)幂模型在基尼系数预测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型维数确定困难、适用范围小和预测精度不高等局限性,提出了一种能处理复杂序列的动态的最佳维数GM(1,1)幂模型.最后以2003-2013年居民收入基尼系数为研究样本做预测分析,同时建立了传统GM(1,1)模型、经典GM(1,1)幂模型作为对比,结果表明:动态的最佳维数GM(1,1)幂模型的平均相对误差为0.08%,显著低于传统GM(1,1)模型的1.04%和经典GM(1,1)幂模型的0.85%.     

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.     

基于数据变换的优化GM(1,1)模型

本文研究了提高灰色GM(1,1)模型预测精度的问题.利用复合函数变换对原始数据序列经过一定处理的基础上同时优化模型的背景值和初始值的方法,获得了比改进单个模型条件更高预测精度的GM(1,1)模型,推广了灰色预测模型的适用范围.     

基于优化的灰色-权马尔科夫模型的径流量预测

采用滑动平均法处理1990-2013年沣河秦渡镇水文站径流量数据序列,建立灰色模型GM(1,1)和权马尔科夫链(WMCP)模型组合预测模型,并利用模糊集理论的级别特征值解决了预测结果为区间状态的问题,将模型进行了优化.结果表明,相较于传统的灰色-马尔科夫模型,在结合了WMCP之后的优化模型预测结果与实测资料比较吻合,模型预报精度有所提高.     

基于改进灰色马尔科夫模型成品油消费预测

近年来中国经济放缓,成品油的消费一定程度上受到了抑制,2016年,我国汽柴油表观消费量首次较前年下降.成品油消费税率提高,导致部分成品油生产资本向新能源项目转移.根据GM(1,1)模型和马尔科夫模型时间序列预测的长短期互补,首先用GM(1,1)模型对成品油消费量进行预测,随后利用马尔科夫模型对GM(1,1)预测误差项的状态及状态概率进行预估,采用预测状态与其概率的乘积对GM(1,1)预测值进行修正.结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型误差小,精度高,适于中长期预测.除此之外,组合模型还可以通过增加误差状态划分的个数,以提高模型预测的精度.