基于新陈代谢GM(1,1)模型的湖北省城市生活垃圾清运量预测

以湖北省2007-2013年城市生活垃圾清运量为基础数据,建立新陈代谢GM(1,1)模型,对湖北省未来七年的城市生活垃圾清运量进行了分析预测.采用该模型预测湖北省2014-2020年城市生活垃圾清运量,预计到2020年,湖北省城市生活垃圾清运量将达到838.7万吨,其预测结果可作为"十三五"期间湖北省城市生活垃圾处置规划的理论依据.     

基于GM(1,1)模型群的高速铁路路基沉降预测研究

路基沉降控制是高速铁路建设的重要问题之一.以京沪高速铁路为例,采用GM(1,1)模型、新信息CM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型组成的模型群对施工期路基的沉降变形值进行了预测分析,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型更适于施工期高速铁路路基沉降预测.     

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.     

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.     

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.     

GM(1,1)模型灰色作用量的优化

通过把GM(1,1)模型中的灰色作用量b改进为动态的b_1+b_2k,从而构建了对灰色作用量优化的GM(1,1)模型.通过实例的验证以及与GM(1,1)模型对比,发现优化的GM(1,1)模型的模拟精度和预测精度均较高.     

利用GM(1,1)模型预测曲线波形

针对给出的函数y=f(x),x∈[a,b],将其值域进行n等分,设yi为其中任一分点,对应x=xi(i=1,2,…,m),用GM(1,1)模型对序列{x1,x2,…,xm}进行预测,得到曲线y=f(x)在下一段时间与直线y=yi的交点位置.当GM(1,1)模型的误差较大时,可利用带有残差修正的GM(1,1)模型进行残差修正,以提高GM(1,1)模型预测值的精确度.     

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.     

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.     

动态的最佳维数GM(1,1)幂模型在基尼系数预测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型维数确定困难、适用范围小和预测精度不高等局限性,提出了一种能处理复杂序列的动态的最佳维数GM(1,1)幂模型.最后以2003-2013年居民收入基尼系数为研究样本做预测分析,同时建立了传统GM(1,1)模型、经典GM(1,1)幂模型作为对比,结果表明:动态的最佳维数GM(1,1)幂模型的平均相对误差为0.08%,显著低于传统GM(1,1)模型的1.04%和经典GM(1,1)幂模型的0.85%.     

GM(1,1)模型参数的神经网络算法

GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.     

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.     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

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.     

基于灰色预测模型的新疆肺结核疫情分析

借助灰色系统理论对新疆2004-2010年肺结核发病率进行研究,建立不同维度的静态GM(1,1)模型与动态等维递补灰预测模型对数据进行模拟和预测.针对新疆肺结核疫情发病率数据,探索建立新疆肺结核疫情传播预测模型,为肺结核防治提供科学依据.     

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.     

基于背景值优化的GM(1,1)模型在牡丹江GDP预测中的应用

针对GDP是制定地区经济发展战略目标和宏观经济政策的重要参考指标,若能对此指标进行准确的预测,则将会极大有利于该地区制定科学有效的经济政策.鉴于此,对能够影响传统GM(1,1)模型预测精度的背景值进行了优化分析,得到了背景值优化的GM(1,1)预测模型,利用牡丹江市近六年来的GDP数据,将背景值优化的GM(1,1)模型与传统GM(1,1)模型的预测误差做了对比分析,发现前者较后者在预测精度上有了较好的改善,并利用背景值优化的GM(1,1)模型对牡丹江市未来几年的GDP进行了科学预测,并依据预测结果,给出了提高牡丹江经济增长及增长方式转变的对策建议.     

基于残差GM(1,1)模型的强(弱)化缓冲算子还原模型

残差GM(1,1)模型预测效果相对于GM(1,1)模型较好,但是其要求残差尾段符号一致的自身缺陷常常存在,在实际工作中难以运用,需要解决其自身缺陷,故本篇提出新的模型,即基于残差尾段的强(弱)化缓冲算子还原模型.在残差GM(1,1)模型的基础上,以残差尾段序列作为原始数据,判断其是否满足灰色建模条件,如满足,则直接建模;如不满足,需要对其进行序列算子强(弱)化处理,进行GM(1,1)建模,之后进行强(弱)化缓冲算子还原.以实例为证,最终结果表明强(弱)化缓冲算子还原模型的预测精度稍有提高,且解决了自身缺陷和允许序列不符合灰色建模(诱发缺陷)的情况出现.     

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.