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.     

基于灰色残差马尔科夫模型的山西省农产品冷链物流需求预测

冷链物流的需求预测对于调节我国目前的市场结构、平衡供求关系、优化物流资源配置等方面具有十分重要的现实意义.以2011-2020年山西省主要农产品产量作为原始数据,利用传统灰色预测模型和灰色残差马尔科夫模型设计拟合分组试验,并对两种模型的预测效果进行对比.试验结果表明,灰色残差马尔科夫模型的预测结果相比于传统灰色预测模型更加精准,因此选择灰色残差马尔科夫模型预测山西省2021-2027年度冷链物流需求.预测结果显示,2021-2027年山西省农产品的冷链需求年平均增长6.12%,增速比较缓慢,有很大的进步空间.该预测结果对山西省冷链运输发展的相关规划和建设有一定的借鉴作用.     

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.     

基于灰色马尔科夫链预测模型的广西边境小额贸易预测研究——灰色系统理论应用系列论文之三

在分析广西边境小额贸易现状的基础上,运用灰色模型和马尔科夫链的基本理论,构建灰色马尔科夫模型进行了预测.结果表明,经过二阶弱化处理、灰色建模、灰色新陈代谢以及灰色马尔科夫预测的结果,能明显地提高预测精度.最后,提出了加大基础设施建设、转变边贸流通模式、构建沿边型产业开放体系、提高边境贸易便利化水平和培育发展边境特色经济带等对策建议.     

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.     

基于灰色马尔科夫理论的进近着陆不安全事件预测

飞行进近着陆阶段最容易诱发不安全事件.鉴于进近着陆不安全事件诱因受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,运用灰色马尔科夫模型状态预测方法,对进近着陆不安全事件预测.结果表明,灰色马尔科夫模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,适用于随机性和波动性较大的预测问题,为进近着陆不安全事件预测提供了有效方法.     

北京市交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色马尔科夫预测模型

将2000-2017年北京市交通运输、仓储和邮政业产值作为原始数据系列,应用灰色模型对时序数据的总体趋势进行拟合,选取相对误差作为随机波动过程,对预测结果进行修正,最后运用灰色马尔科夫模型对未来5年北京市交通运输、仓储和邮政业的产值进行实例预测.结果表明:经过马尔科夫过程修正的灰色预测模型平均预测精度由原来的90.82%提升到97.14%,预测效果明显,说明了方法对北京市交通运输、仓储和邮政业增加值预测的有效性.     

基于神经网络算法的海南旅游需求测估模型

在详细调查海南旅游相关数据的前提下,先建立模型对海南旅游需求进行了预测,然后分析了影响旅游需求的主要因素.先用GM(1,1)灰色模型对海南省旅游人数进行预测,并用马尔科夫链修正误差,在灰色模型的基础上进行了优化.进一步,我们将灰色模型与BP神经网络模型结合起来进行预测,并针对BP网络输入层提供了2种方法:三年滚动预测、多因素预测.得出结论:海南旅游人数还将会逐年递增.同时,通过比较相对误差发现,对于问题的预测精度:BP神经网络灰色模型.最后,我们利用灰色关联度模型得出各因素对旅游需求的影响:服务交通景观发展消费环境.     

基于新维无偏灰色马尔科夫模型的围栏草场面积的预测

草原上围栏草场建设已成为一种趋势,围栏草场面积的预测,可以为草原的评价、管理、规划、和决策提供重要的基础数据.灰色预测适合于数据量少的对象,而马尔科夫链适用于随机性强、波动性大的动态过程,通过有效结合这两种预测方法,采用新维无偏灰色马尔科夫模型,预测围栏草场的面积.用无偏灰色模型拟合围栏草场面积的发展变化趋势,用马尔科夫模型对拟合的数据分析预测,在每一步的预测中,利用新信息优先的原则,对原始数据进行等维处理,经过反复的预测,最后得到预测精度较高的结果.实例结果分析表明:此模型预测误差小,精度高,尤其适合中长期预测.     

基于动态数据驱动的改进灰色马尔科夫模型黄金价格预测

将黄金数据的尖峰厚尾、异方差性及杠杆效应等统计特征与马尔科夫概率转移矩阵所具有的动态变化规律结合,提出一种改进的灰色马尔科夫模型.模型首先对数据进行统计分析,建立相应的概率统计模型并用此模型对系统发展变化趋势进行拟合.在拟合序列的基础上利用马尔科夫链的动态转移变化建立状态转移概率矩阵,采用动态数据驱动原理对未来每一步数据进行动态预测.模型既是统计方法与数据动态驱动的结合,克服了传统的灰色马尔科夫模型中对数据内在统计规律的忽视,实证表明其预测精度较灰色马尔科夫模型预测高,具有较好的实用性.