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.     

火灾损失预测的改进GM(1,1)模型

本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考.     

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.     

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.     

安徽省道路交通事故影响因素分析及其预测研究

以安徽省道路交通安全状况为研究对象,探讨分析安徽省道路交通事故致因要素及未来发展趋势.首先利用灰色关联度法分析道路交通事故数与相关致因要素之间的关联度,得出人口因素是主导因素,其次为环境因素,包括社会经济环境和道路环境.在此基础上,运用灰色GM(1,1)及其残差改进模型,对事故起数及其主导因素进行预测研究,结果证明灰色预测可以很好地预测人口发展趋势,但对事故起数这样波动较大的数据更适宜残差修正模型.     

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.     

基于小波变换的小样本随机振荡序列灰色预测模型

针对GM(1,1)幂模型对于小样本振荡序列对含突变信息无能为力的问题,提出了基于小波变换的小样本振荡序列灰色预测模型.首先,针对原始数据序列建立GM(1,1)幂模型描述其总体趋势特征;然后,利用小波变换提取GM(1,1)幂模型残差序列所包含的有用信号和随机噪声,并结合GM(1,1)幂模型构成新的时间相应函数;最后,以与原始平均误差最小为原则确定小波变换的小波基和分解层次并对小波进行重构GM(1,1)幂模型残差序列,并结合原始GM(1,1)幂模型对随机振荡序列进行预测.算例中通过对城市用水量的拟合及预测结果表明:应用基于傅立叶变换的GM(1,1)幂振荡序列模型和基于分数阶离散GM(1,1)幂模型研究了振荡序列模型平均误差分别为3.22%和5.66%,而本文的方法平均误差为1.11%.算例研究表明,此方法能够快速高效的解决GM(1,1)幂模型对小样本有突变趋势振荡序列的预测问题.     

Forecasting energy demand using neural-network-based grey residual modification models

Grey forecasting models have taken an important role for forecasting energy demand, particularly the GM(1,1) model, because they are able to construct a forecasting model using a limited samples without statistical assumptions. To improve prediction accuracy of a GM(1,1) model, its predicted values are often adjusted by establishing a residual GM(1,1) model, which together form a grey residual modification model. Two main issues should be considered: the sign estimation for a predicted residual and the way the two models are constructed. Previous studies have concentrated on the former issue. However, since both models are usually established in the traditional manner, which is dependent on a specific parameter that is not easily determined, this paper focuses on the latter issue, incorporating the neural-network-based GM(1,1) model into a residual modification model to resolve the drawback. Prediction accuracies of the proposed neural-network-based prediction models were verified using real power and energy demand cases. Experimental results verify that the proposed prediction models perform well in comparison with original ones.     

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.     

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.     

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.     

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。     

高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型

在分析我国高速公路交通事故历史数据的基础上,引入灰色Verhulst预测理论,建立了高速公路交通事故灰色Verhulst预测模型.通过对2000～2007年我国高速公路交通事故死亡人数进行实例分析,发现灰色Verhulst模型的预测精度高于GM(1,1)模型.结果表明,灰色Verhulst模型的预测结果较好的反映了高速公路交通事故的发展趋势,该模型用于高速公路交通事故预测是可行的.     

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     

GM(1,1)模型的理论缺陷及其基于时间响应函数的优化分析

分析了GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷和禁区,指出在形成预测模型时规定X^(1)(1)为已知条件是不合理的,应根据实际情况选用其他数据.构建了基于时间响应函数的优化模型,按照变化系数阀值,界定了优化模型的有效区.经过数值模拟,发现优化的GM(1,1)模型优于传统GM(1,1)模型,因此,提出的新的优化模型,为提高GM(1,1)模型预测精度提供了新的途径.