单调序列的非齐次GM(1,1)模型

GM(1,1)模型的白化解为齐次指数形式,而一般数据呈非齐次指数形式,存在形式上的差异.本文运用非齐次级比与非齐次指数函数的对应关系,对原始序列中相邻数据做差处理,得到新的序列,将非齐次指数序列转换为齐次指数序列,再建立GM(1,1)模型.实例表明,运用初值优化和非齐次化能提高GM(1,1)模型的精度.     

GPM(1,1,m)模型及其在中国能源消费预测中的应用

客观准确地预测能源消费,可以为政府制定社会经济发展政策提供重要参考.利用矩阵分析的思想研究了灰色预测模型的建模机理,提出了基于时间多项式的可拓形式GPM(1,1,m)模型,并分析了其理论意义.在此基础上,通过研究了时间多项式对模型参数和预测值的影响,推导了它们之间的定量关系,设计了实际建模中的优化方法和参数估计的一般形式.利用GPM(1,1,m)模型预测中国的能源消费量并与其他灰色预测模型进行对比.根据2002-2017年的数据建立模型,结果显示GPM(1,1,m)模型的精度明显的优于其他模型.     

基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测

选用平顶山市2005—2009年各空气污染物浓度作为原始数据序列,建立灰色马尔科夫预测模型,对未来10年的污染因子浓度进行预测.模型检验结果表明:均方差比值和小误差概率均为一级;运用灰色关联分析法计算各污染物原始数据序列与预测数据序列之间的关联度,定量描述灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测的精确度,平均精度达到99.9%,表明灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测有很高的实用性.