灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

应用灰色系统理论的基本原理,建立灰色预测模型,并以2010-2015年甘肃省的粮食产量为统计资料,运用GM(1,1)模型进行预测,取得了较好的预测效果.     

灰色系统理论在河北省城镇居民人均年收入预测中的应用

运用灰色系统理论,对河北省城镇居民人均年收入建立了GM(1,1)预测模型,并进行了预测.由计算结果表明该预测模型具有较好的预测精度.     

灰色预测模型在石油化工原料价格预测中的应用

以2012年9月至2013年8月某化工原料(CB原料)的周平均市场价格数据为研究对象,应用灰色预测理论,建立GM(1,1)预测模型,预测了2013年9至11月共三个月12组该化工原料的周市场价格数据,从定量分析角度研究了其市场价格的变化呈增加趋势,并对模型的灵敏性进行了分析,研究结果可辅助石化企业在采购化工原料过程中提供采购决策.     

北京市道路交通事故灰色预测模型的构建与应用

利用灰色预测理论,根据北京市1999～2006年道路交通事故的统计资料,建立了北京市道路交通事故发生次数的灰色GM(1,1)预测模型,并根据实际数据的特点,对所建立的模型进行了改进.经证实,改进后的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果与实际相符.GM(1,1)模型的预测结果可为北京市道路交通管理部门制定预防交通事故的措施提供重要的数据支持和理论依据,这对加强北京市的道路交通管理、改善北京市的道路交通安全状况将具有一定的现实意义.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

灰色预测模型的应用研究

根据灰色系统预测模型,给出和序列的多个预测方法,结合具体实例,分析各个方法的相对误差,找出相对误差最小的预测模型,从而确定实际问题的具体预测模型,同时总结各个方法的优劣;文中还根据和序列给出积序列、指数和对数序列灰色预测方法.     

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.     

灰色预测在农林牧渔业发展中的应用

运用GM(1,1)模型对我国农林牧渔业总产值进行预测,首先对数据进行预处理,使其满足灰色预测模型的条件,运用M ATLAB软件编程求解.通过做残差检验和滚动检验,发现误差均小于10%,最后进行了关联度分析.得出结论:对农林牧渔业总产值影响最大的为渔业,其次为牧业,林业和农业.     

基于多种灰色模型对比的广西外贸加工贸易预测研究——灰色系统理论与应用系列论文之二

根据广西2009-2015年外贸加工贸易的数据,构建多种灰色模型,用残差检验和后验差检验计算小误差概率和均方差比,以此判断各模型的精度,并对广西外贸加工贸易额进行了预测.预测结果表明,新陈代谢模型在广西外贸加工贸易的短期预测中精度较高,Verhulst模型在广西外贸加工贸易的长期预测中精度较高.根据预测结果,提出构建并完善加工贸易数据平台,打造中国—东盟区域性制造中心,高端锁定广西-东盟加工贸易产业链,强化投资便利化与人才吸引力,加大对中小型加工贸易企业的扶持等对策建议.     

中国碳排放灰色预测

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题.预测中国未来碳排放有助于实现2020年的碳减排目标.选取2002-2009年中国碳排放数据,通过灰色GM(1,1)模型,对中国碳排放进行了短期预测.模型检验结果表明:预测精度为二级,关联度、均方差比值和小误差概率均为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过三十二亿吨碳,"十二五"期间二氧化碳减排形势严峻.针对研究结果,提出发展低碳经济,提高能源效率和发展非化石能源来降低碳排放的策略.     

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.     

新陈代谢离散灰色预测MDGM(1,1)模型及其应用

在离散灰色预测DGM(1,1)模型的基础上,提出了新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型,即:对原始数据序列采用新陈代谢的方式逐次建立相应的DGM(1,1)模型,并把该模型用于江西省旅游收入的中长期预测,最后进行了精度检验.结果表明:新陈代谢离散灰色预测M DGM(1,1)模型预测精度较高,可作为中长期预测的工具.     

基于新陈代谢灰色预测模型的西安市电力需求量的预测

选取西安市2010-2017年的总用电量数据,建立了灰色GM(1,1)模型,对西安市全年电力需求量进行预测.经检验,模型具有较高的精度.进一步通过建立新陈代谢GM(1,1)模型对西安市未来5年的全年电力需求量进行预测,为西安市的电力发展提供科学决策依据.     

自适应灰色欧拉模型的优化及其应用

灰色预测模型已经在很多领域获得成功的应用,但是该方法的模型性能还可以进一步提高.为此,提出了一种新的灰色欧拉模型GEM(1,1)和OSGEM(1,1),给出了参数的最小二乘法计算公式,并以微分方程为推理过程,得到了GEM(1,1)模型和OSGEM(1,1)模型的时间响应序列.利用2002-2015年的数据建立预测模型,利用2016-2018年的数据评估模型的准确性.结果表明,OSGEM(1,1)模型优于其他模型.     

牡丹江旅游人数预测研究的灰色动态数学模型

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市近6年来的旅游人数为例,对其未来几年的旅游人数进行了科学预测,得到了牡丹江旅游人数的规律,从而可为相应的决策部门提供科学依据.     

含时滞参数的灰色GM(1,1,τ)模型及其应用

针对GM(1,1)模型未能反映系统时滞效应的问题,根据实际应用的需要,利用灰色建模思想构建了含时滞参数7的灰色GM(1,1,Υ)模型,并研究了该模型的建模机理、建模过程,给出参数估计方法.并根据模型的基本形式,构建出以原始值和背景值的一阶累减生成序列的灰色相对关联度最大化为目标的灰色关联分析法来探索时滞参数Υ的确定方法,并获得模型的离散解.最后利用该模型对美国制造业库存总量进行了模拟预测,获得较高的精度,验证了模型的有效性.     

优化的GM(1,1)模型及其在广东省梅毒疫情预测中的应用

提出了一种基于初始值和背景值同时优化的新GM(1,1)模型,利用广东省梅毒年发病率预测作为研究对象,用以验证所提模型的有效性和准确性,通过计算实例验证了优化模型具有较高的预测和模拟精度.     

灰色预测模型的优化及应用

针对GM(1,1)模型在不同初始条件下预测精度不同的问题,在同一准则下,给出了两种不同初始条件下GM(1,1)优化模型的预测公式.在此基础上,证明出在同一准则下两种优化模型的模拟预测值相等,且都能获得较高的模拟预测精度.最后选取2006-2011年河南省城镇居民人均收入实际值为依据,建立GM(1,1)优化模型,并预测出2012、2013年河南省城镇居民人均收入,为相关决策部门提供了理论依据.     

非等间距组合灰色预测模型

对于非等间距原始数据序列,根据灰色预测模型建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.