基于残差修正的GM(1,1)模型在水质预测中的应用研究

将基于残差修正的GM(1,1)模型应用到永定河流域官厅水库出口断面的水质预测中,对常规污染物COD,DO,NH_3-N的浓度值进行趋势预测并对预测结果进行后验差检验.结果表明,与传统的GM(1,1)模型相比,残差修正的GM(1,1)模型能够有效提高预测精度.     

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.     

基于上凸序列的GM(1,1)模型及其优化

针对GM(1,1)模型对上凸序列建模时会出现误差较大的情况进行了研究.首先分析了GM(1,1)对上凸序列建模时的残差变化规律,然后通过分析得出了残差变化规律的精确描述,同时证明了残差序列的几个性质定理.基于残差序列的性质定理提出了基于上凸序列建模的残差修正GM(1,1)模型.将新模型与多种改进的GM(1,1)模型进行对比,实证结果表明新模型具有很高的模拟预测精度,并且适用于一切上凸序列的建模.     

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.     

利用GM(1,1)模型预测曲线波形

针对给出的函数y=f(x),x∈[a,b],将其值域进行n等分,设yi为其中任一分点,对应x=xi(i=1,2,…,m),用GM(1,1)模型对序列{x1,x2,…,xm}进行预测,得到曲线y=f(x)在下一段时间与直线y=yi的交点位置.当GM(1,1)模型的误差较大时,可利用带有残差修正的GM(1,1)模型进行残差修正,以提高GM(1,1)模型预测值的精确度.     

基于机场货运预测的GM(1,1)建模过程问题分析

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.最后建立GM(1,1)模型预测天津滨海机场货邮吞吐量.     

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.     

基于GM(1,1)残差模型的科技园区财政收入预测

根据科技园区财政收入预测的需要,在对历史数据分析的基础上,利用灰色预测理论建立了丰台科技园区财政收入预测的GM(1,1)模型,为了提高预测精度,用GM(1,1)残差模型对其修正,得出预测公式.通过预测结果的对比分析和模型的后验差检验,证明预测模型精度较高.模型的应用为科技园区财政收入预测提供了一种科学方法,同时也为园区管理决策提供了依据.     

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.     

基于残差修正GM(1,1)模型的火灾事故预测

为掌握火灾发生、发展的规律,针对火灾事故的特点,根据灰色理论,建立了我国火灾起数及死亡人数的GM(1,1)预测模型.由于火灾起数的波动性较大,运用残差变化规律,对所建立的GM(1,1)预测模型进行了修正,得到残差修正GM(1,1)预测模型,应用该模型对火灾起数进行预测,使预测精度达到了一级.预测结果可以为消防安全管理部门的决策提供科学的依据.     

残差修正的CGM(1,1)模型研究及应用

根据数值分析理论中的数值积分思想,对GM(1,1)模型的背景值和常数进行改进,形成残差修正的CGM(1,1)模型.实验结果表明,残差修正的CGM(1,1)模型可获得较高的模型精度.     

基于残差GM(1,1)模型的强(弱)化缓冲算子还原模型

残差GM(1,1)模型预测效果相对于GM(1,1)模型较好,但是其要求残差尾段符号一致的自身缺陷常常存在,在实际工作中难以运用,需要解决其自身缺陷,故本篇提出新的模型,即基于残差尾段的强(弱)化缓冲算子还原模型.在残差GM(1,1)模型的基础上,以残差尾段序列作为原始数据,判断其是否满足灰色建模条件,如满足,则直接建模;如不满足,需要对其进行序列算子强(弱)化处理,进行GM(1,1)建模,之后进行强(弱)化缓冲算子还原.以实例为证,最终结果表明强(弱)化缓冲算子还原模型的预测精度稍有提高,且解决了自身缺陷和允许序列不符合灰色建模(诱发缺陷)的情况出现.     

基于数据变换的GM(1,1)残差修正模型在交通量预测中的应用

首先提出了一种变换,该变换既可以提高序列的光滑度,而且逆变换后相对误差保持不变,然后针对模拟残差时正时负的现象,又给出了一种变换,该变换可以将任意摆动序列变换为单调递增序列,最后给出了基于残差修正的GM(1,1)模型.将模型应用于实际,预测效果比较满意.     

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.     

基于线性多步法的GM(1,1)模型优化及应用

为提高灰色GM(1,1)模型的模拟效果和预测精度,采用线性多步法中四阶Adams显式公式和隐式公式来优化GM(1,1)模型,改进模型的参数辨识,讨论所建立优化模型的适用范围、模拟效果和预测精度,并与最小二乘作为参数辨识的传统GM(1,1)模型进行比较.实例表明,基于线性多步法所建立的GM(1,1)模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性.     

基于改进的GM(1,1)-BP组合模型的人口预测研究

准确地预测人口总量发展趋势,对我国社会稳定发展具有重要意义.通过分析GM(1,1)模型背景值的构造理论,利用Newton插值公式和线性分段函数优化GM(1,1)模型的背景值,得到新的GM(1,1)模型,并结合BP神经网络模型,再利用遗传算法优化GM(1,1)-BP组合模型的权重系数,并将组合模型应用到新疆人口预测中.最后,分别应用不同的模型,以及改进的GM(1,1)-BP组合模型进行计算和平均相对误差对比,结果表明,改进的GM(1,1)-BP组合模型有效地提高了预测精度.     

大连水产品冷链物流需求影响因素分析及其预测

提出了一种基于GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型.首先对传统GM(1,1)模型的背景值进行改进,再利用改进的GM(1,1)模型和BP神经网络模型各自的优势分别预测冷链物流需求量的线性主体部分和非线性残差部分,然后将二者进行加和,并通过MATLAB对大连水产品冷链物流需求量进行仿真预测.结果表明,与单一的预测模型相比,该组合模型具有更高的预测精度,使预测结果更接近实际情况.     

基于ARIMA-GM组合模型的邮电业务总量预测

对传统预测具有波动性及季节性双重趋势时间序列的模型—ARIMA乘积季节模型进行了改进,先用ARIMA乘积季节模型对邮电业务总量历史数据进行识别和拟合,然后用GM(1,1)模型对其带阀值的残差序列进行修正,最后结合二者得到ARIMA-GM这一组合预测模型.利用此模型对09年上半年中国邮电业务总量进行了预测,结果表明,组合预测方法比单项ARIMA乘积季节模型预测具有更高的精度.     

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.