组合GM(1,1)幂模型及其应用

GM(1,1)幂模型是灰色Verhulst模型的推广.由于初始条件选取影响GM(1,1)幂模型的精度,将平均相对误差函数分别看成是幂指数、发展系数、灰作用量的函数,利用蚁群算法进行参数辨识,从而建立多个单项GM(1,1)幂模型.利用这些单项模型建立了线性组合GM(1,1)幂模型,组合权系数利用最大相对误差最小化原则采用粒子群算法确定.实例表明,组合GM(1,1)幂模型的建模精度高于传统GM(1,1)幂模型,同时也说明方法是有效的和可行的,具有重要的理论意义.     

基于最小二乘法的灰色组合预测模型及其应用

根据GM(1,1)模型原理,构建了灰色增量模型和灰色组合预测模型.分别利用中国和河南1986-2015年的人口数据建立模型,采用最小二乘法求解灰色组合预测模型的最优权系数.通过GM(1,1)模型、灰色增量模型和灰色组合预测模型对上述算例进行误差分析,实验结果表明灰色组合预测模型预测精度明显的优于其它单项预测模型.     

基于变权GM(1,1)组合模型的喀什GDP预测

利用离散GM(1,1)模型,新息GM(1,1)模型以及复合函数预测模型建立了一类变权重组合预测模型.并将该组合预测模型应用于喀什地区GDP预测,建立了喀什地区GDP的变权重GM(1,1)组合预测模型.计算结果表明变权GM(1,1)组合预测模型在时间序列数据的预测中具有一定的优势.     

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.     

残差灰色预测模型在我国老龄人口预测中的应用

利用灰色预测理论,建立了GM(1,1)模型和残差灰色预测模型,经过分析,结果表明:残差灰色预测比GM(1,1)模型预测精度高.于是,利用残差灰色预测模型对2012-2020年我国人口老龄化状况进行了预测,为我国政府制定正确的相关政策提供科学理论依据.     

基于三次Bézier基函数插值的GM(1,1)模型背景值优化研究

本文研究了传统灰色GM(1,1)模型存在模型精度不高的问题.利用带形状参数的三次Bézier基函数,给出插值函数的表达式,并结合复化梯形公式,给定误差限的方法,获得了比传统灰色GM(1,1)模型更高精度的结果.推广了传统灰色GM(1,1)预测模型的结果.     

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.     

基于分数阶累加的灰色GM(1,1|sin)模型及其应用

本文研究了灰色模型对振荡序列的预测问题.在已有GM(1,1|sin)模型的基础上,利用分数阶算子对原始序列进行累加生成的方法,获得了分数阶累加GM(1,1|sin)模型的表达式;以平均相对误差最小化为目标,利用粒子群算法求解非线性优化问题,获得了模型的最优参数.最后以城市交通流的模拟预测为例,结果表明本文提出的模型比GM(1,1|sin)模型具有更高的模拟精度,推广了GM(1,1|sin)预测模型的结果.     

改进的GM（1,1）幂模型及其参数优化

为了提高灰色GM（1,1）幂模型的拟合精度,对灰色GM（1,1）幂模型的背景值进行了改进,建立了一类改进GM（1,1）幂模型.利用粒子群优化算法给出了改进GM（1,1）幂模型的参数优化.实例分析结果表明基于粒子群算法的改进的GM（1,1）幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

基于小波分析的灰色GM(1,1)模型道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,针对灰色GM(1,1)预测模型对波动性较大道路交通事故序列预测精度较低的缺点,引入小波分析理论,在小波分析理论的基础上建立灰色GM(1,1)预测模型.通过小波分析将某省2002-2009年道路交通事故起数分解成多层近似平稳的数据序列,然后对低频重构序列建立GM(1,1)模型进行预测.仿真结果表明,方法的预测结果比直接用灰色GM(1,1)模型更拟合原始数据,预测效果更好.预测结果可以为交通部门科学监管和制定决策提供一定的指导.     

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.     

基于改进灰色GM(1,1)马尔柯夫模型的煤矿事故百万吨死亡率预测

煤矿安全事故预防和控制是煤矿安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,提出了一种改进的灰色马尔可夫GM(1,1)模型.利用改进的GM(1,1)模型进一步拟合煤矿人因失误事故的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔柯夫预测,提高预测效果.以2000-2010年全国煤矿事故百万吨死亡率为例进行了预测分析,结果表明模型既能揭示煤矿人因失误事故百万吨死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性,并对煤矿人因失误安全事故的预测和控制有一定的实际意义.     

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.     

奥运会男子现代五项前三名成绩的灰色预测模型的研究

研究了奥运会男子现代五项前三名成绩的灰色预测模型.将奥运会第16届至第29届男子现代五项前三名成绩数据进行分析处理,采用包络线法和新陈代谢法建立GM(1,1)灰色预测模型,预测了第30届男子现代五项前置名成绩.并对预测结果进行了分析.结果表明:该模型精度较高、预测误差小,预测结果可为我国体育决策部门、教练和运动员提供参...     

GM(1,1)建模方法的改进及其应用

应用微分方程的两种数值解法估计GM(1,1)模型中的待辩参数a、u,并对模型的边界条件做了改进,建立了灰微分方程的时间响应表达式,讨论了由此建立的GM(1,1)模型的适用范围和预测精度.通过实例的分析计算,证明改进的模型具有良好的预测精度,满足工程实际需要,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.     

GM(1,1)改进模型及其应用

根据 GM( 1 ,1 )灰色模型的指数特性 ,通过在区间上求积分给出了关于背景值的一个比较确切的计算公式 ,讨论了由此建立的 GM( 1 ,1 )改进模型的适用范围和预测精度 .结果表明改进模型比原 GM( 1 ,1 )模型适用性要强、模拟和预测精度要高 ,不仅适用于低增长序列、也适用于高增长序列 ,不仅适用于短期预测 ,同样也适用于中、长期预测     

优化灰导数白化值的无偏灰色GM(1,1)模型

通过优化灰导数白化值 ,建立了无偏的 GM(1,1)模型 ,给出了估计模型参数的方法 ,证明了无偏GM(1,1)模型具有白指数律重合性 ,提出了新的预测公式 .实例分析表明 ,新方法提高了模型的精度 ,扩大了模型的适用范围 .     

基于随机振荡序列的GM(1,1)模型性质及其应用

为了提高GM(1,1)模型对随机振荡序列的拟合和预测效果,提出了先将原始振荡序列变为单调增长序列,再对单调增长序列进行几何平均生成交换,然后建立GM(1,1)模型.通过实例计算表明,方法能够提高GM(1,1)模型的拟合精度,可以用于随机振荡序列的建模,从而扩大了GM(1,1)模型的应用范围.