基于预测模型的我国人口结构问题研究

针对我国人口结构问题,在对相关人口数据进行收集、计算、整理并分析的基础上,通过建立总人口预测模型对2010-2014年人口数量预测,与原始人口数据对比进行模型验证和改进,运用此模型对之后6年人口数量预测,应用队列要素预测法找出相应政策对人口结构变化的影响,通过建立适婚群体预测模型对中国适婚入口中的男女数量定量分析,进而对我国人口结构问题进行整体概括总结.     

基于潍坊市GDP及影响因素的EGM预测模型对比分析

通过对2004—2014年的潍坊市GDP及影响因素的数据进行分析,建立EGM预测模型,利用通过检测的模型对潍坊市GDP及相关影响因素进行平均增速测算和分析,预测未来五年的发展情况,并进行了比较,结果符合实际情况,同时与其他预测模型相比较具有误差小,预测结果准确的特点,方法科学合理,具有一定的理论依据,为制定潍坊市发展的相关政策提供数据参考.     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国猪肉产量预测中的应用研究

猪肉产量受诸多因素影响,因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1,1)模型;然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性,建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型;最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控,维持猪肉市场平衡,避免猪肉价格波动风险.     

基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析

以2005-2014年的10年间我国农业灌溉用水资料为依据,应用灰色理论构建等维递补动态GM(1,1)模型对我国农业灌溉用水进行预测.统计检验和误差分析结果表明,该模型预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为制定农业灌溉用水标准和水价提供了科学依据.     

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ARIMA模型的我国稀土需求统计及预测分析

以我国1978-2012年稀土需求量数据为样本,运用ARIMA模型对我国"十二五"末稀土需求量进行预测分析.预测结果表明2013-2015年我国稀土需求量总体上将持续增长,到2015年我国稀土需求总量将达到8.27万吨(REO),与2012年相比,年复合增长率为8.48%.预测具有较高的拟合精度,拟合值与观测值具有较好的一致性.通过对我国稀土需求量进行预测以期为政府制定相关行业政策提供决策依据.     

老年消费需求规模预测及影响因素分析

探索老年人消费需求规模及其影响因素对发展老龄产业有重要作用.根据灰色预测模型GM(1,1)对2015-2030年预测老年消费需求规模和利用灰色关联度分析模型对各个确定的影响因素的关联度进行测算,并得出相应的结论:老年消费需求规模从2015年的16640.33亿元,增加到2030年的152837.1亿元;在老年消费需求各影响因素中,国民总收入对其影响最密切,消费价格、老年人口规模次之,社会保障水平相对较弱;家庭其他成员的供养决定老年人个人消费支出.     

山东省粮食产量预测研究

山东省是我国的农业大省,粮食问题在全省经济社会发展中始终处于重要位置,在全国粮食安全的大局中也发挥着重要作用.因此提前预测山东省粮食产量对确保全国粮食安全有着重大的意义.首先运用协整检验等方法对山东粮食产量的影响因素进行分析;其次,利用1980-2011年的山东省粮食生产相关数据和2012年山东省粮食生产调研数据,应用ARMA和OLS方法相结合构建了多个山东省粮食产量预测模型;然后应用建立的预测模型,结合专家经验法对2012年的山东省粮食产量进行预测.预测结果表明:2012年山东省粮食产量将达到4538万吨,有望实现十连增.最后,提出了确保山东粮食增产的相关政策建议.     

基于GM-Markov模型的京津冀区域物流需求量的预测

利用2009-2014年京津冀三地的货运量,通过灰色预测模型中的GM(1,1)预测模型分别对京津冀三地2015-2017年的货运量进行预测,经过后验差比值和小误差概率检验,得出采用该模型的预测精度为优.同时采用Markov模型对灰色模型进行修正,构建出了新的GM-Markov模型,采用新模型分别对京津冀三地2015-2017年的货运量进行预测,将前后模型预测的结果与实际值进行比较,得出采用GM-Markov模型比单纯的运用GM(1,1)预测模型预测的结果更为精确.最后,利用GM-Markov模型分别对京津冀三地2018-2022年的物流需求量进行了预测,得出了京津冀三地货运量未来的变化趋势.     

我国工业需水量预测模型研究及应用

工业需水量预测是水资源管理和规划的重要内容之一.首先判断了工业用水量的主要影响因素.数据分析表明,工业用水量与工业增加值之间存在明显的倒"U"型关系,与工业用水重复利用率之间存在很强的负相关关系.然后建立了以工业增加值,工业增加值的平方及工业用水重复利用率为解释变量的多元回归模型.在情景假定下,应用模型预测2014年、2015年我国的工业需水量.预测结果为2014年工业需水量为1416.4亿立方米,比2013年增加0.5%.2015年工业需水量为1418.6亿立方米,比2013年增加0.6%.     

基于组合模型的我国能源需求预测

在信息不完备条件下如何有效预测能源消费总量以把握宏观经济发展趋势,是制定能源规划的基础内容.伴随我国成为全球经济增长重要引擎,能源消费量越来越大,能源安全问题也备受关注.选用灰色系统模型、三次指数平滑模型和BP神经网络模型三种预测模型,应用Shapley值权重分配法确定各预测模型的权重,从而构建组合预测模型并对我国能源消费进行组合预测.在保持过去发展规律基本不变的条件下,2014年能源需求总量为383,718.16万吨标准煤,到2020年将达462,089.33万吨标准煤.2013-2020年能源需求总量年均增长率为3.38%.     

带税基的个人所得税分位回归预测模型

为了突破税收预测常用分析思路及方法的局限,更全面的反映数据全貌和回归信息,提出带税基的个人所得税分位回归预测模型.即以分位回归为基础模型,兼顾时间和税基因素,完成预测模型的构建,为预测领域提供一种新工具.利用1994-2014年的个人所得税和城镇居民人均可支配收入数据,以不带税基和带税基的模型为参照,比较所提出模型对2014年的预测效果,并给出2015年个人所得税的预测情况.研究发现,分位回归预测模型与线性回归模型揭示的变量间关系规律吻合,仍然保持较高的预测精度,对数据的展示更为详实,尤其在中段分位处,城镇居民人均可支配收入对个人所得税的影响表现的较为突出.     

上海未来短期客运量的预测分析——基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型

客运量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.采用基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型,对上海市的客运量进行短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立改进的新GM(1,1)模型;其次结合2005-201.4年数据建立预测模型;最后使用2014年数据对模型可靠性进行验证.结果表明该预测方法精度高误差小,改进的模型预测结果更加接近实际值.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于上海市对未来交通运输的宏观调控.     

湖北省GDP预测的数学模型及其影响因素分析

运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型,以湖北省2006-2013年的GDP总量数据为例,对未来四年湖北省的GDP总量状况进行科学预测,并且系统地分析了影响湖北省GDP发展的主要因素,求出了各主要因素对于湖北省GDP发展的关联程度,为湖北省相应的政策、决策提供了科学的理论依据.     

我国人口发展总量的中长期预测模型

通过对1994―2005年男、女出生人口性别比的变化和2001―2005年城镇化趋势的分析,建立了我国人口发展总量的中长期预测模型,并针对在总和生育率四种不同情况下2006-2100年的人口发展状况进行了长期预测和详细分析.在目前人口结构状况下,将总和生育率控制在更替水平左右,既可保证总人口不超过15亿,又能降低人口老龄化程度,可为人口控制、决策提供较为科学的依据.     

地震灾害人员伤亡预测模型研究

地震人员伤亡的准确预测和评估是开展应急准备的重要前提,也是震后快速响应的重要依据.对典型的地震人员伤亡预测模型进行了总结和比较,探讨了各类模型的适用特性,搜集了云南省1996-2015年历史地震案例数据,利用相关性分析提取了影响人员伤亡的主要因素,通过对多元归回模型添加二次项并进行对数变换修正,建立了地震灾害伤亡人员预测模型,并通过案例应用验证了模型的有效性.     

基于灰色系统模型的山西省物流需求预测分析

选取山西省2007-2013年的货运周转量、全省生产总值、人均生产总值、进出口总额、公路里程、铁路营业里程、公路载货汽车拥有量等10个影响因素,利用灰色关联分析对影响山西省物流发展的这些影响因素进行分析,结果显示人均生产总值对山西省物流发展的影响力度最大,选取货运周转量为特征因素,人均生产总值为其相关因素,利用灰色预测模型GM(1,2)模型,对山西省未来3年的物流需求进行预测.预测结果显示:模型具有较高的预测精度,对山西省物流的规划和制2发展战略起到参考作用.     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国蔬菜产量预测中的应用研究

从2011年起,蔬菜产量和产值均超过粮食,已跃居成为中国的第一大农产品,其生产状况影响全国市场的稳定.蔬菜产量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型,应用灰色系统预测理论对我国未来几年内蔬菜产量进行了短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次结合2009至2013年我国蔬菜产量数据建立预测模型;最后经过误差检验并使用2014年数据对模型可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国蔬菜产量将持续增加,该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来蔬菜产品市场进行宏观调控,维持市场平衡,避免价格波动风险.     

对北京市年需水量预测模型的研究

水资源的供给问题是每个城市都要面临的一项必须且复杂的基础建设任务。对城市需水量的预测直接关系到一个城市供水系统的建设规模与安全运行,是实现科学调度的必要前提。本文通过对北京市2001-2014年需水量及其影响因素相关数据的分析,分别建立了普通线性回归及偏最小二乘线性回归预测模型。通过对模型的比较分析及仿真模拟预测计算,发现偏最小二乘线性回归预测模型不仅易于解释,更适合做外推预测,具有较强的应用价值。     

基于PCA-GM-BP神经网络的猪肉价格预测分析

针对猪肉价格上下波动呈非线性关系和影响因素复杂等难以预测的问题,提出了基于PCA-GM-BP神经网络预测模型对猪肉价格进行有效预测.以2010年1月-2018年12月的月度价格数据作为样本,共计108组数据,利用PCA对影响猪肉价格变化的12种因素进行降维处理,选用对猪肉价格的主要累积贡献率超过96%的5个主成分,构建PCA-GM-BP神经网络猪肉价格预测模型.结果表明:与传统的BP神经网络、GM-BP神经网络预测模型相比,PCA-GM-BP神经网络预测模型在提高聚类效果的同时,增加了预测结果的精确性,对我国猪肉价格预测具有更高的适用性与参考价值性.