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.     

灰色预测GM(1,1)模型的一点改进

讨论了灰色预测GM(1,1)模型理论上存在的一些问题,认为在解微分方程dXdt(1)+aX(1)=b进行预测公式推导时,把-X1(1)=X11作为已知条件来确定微分方程的解是不合理的,而应根据实际情况,不局限于{X(1)(k)}序列,直接从最后的平均相对误差ε-=n1∑k=n1ε(k)入手,将-ε看作是常数cm的函数,求出满足Min{-ε(cm)}的cm值即可,并在此基础上推导出cm的计算公式,形成新的灰色预测公式,从而进一步提高预测精度,最后经过实例验证新的预测公式的正确性及可行性.     

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.     

基于改进灰色GM(1,1)模型的新疆人口总量的分析与预测

利用Lagrange插值理论重构了 GM(1,1)预测模型的背景值,以提高改进GM(1,1)模型的预测精度和实效性,进而利用该模型对新疆人口发展态势进行了科学分析与预测.     

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.     

基于GM(1,1)模型的新疆保险业“十二五”发展预测

选择新疆2002—2010年的保费收入,保险密度,保险深度这三项指标,其中将保费收入划分为财产险保费收入和人身险保费收入,对新疆保险业"十二五"发展进行预测.采用的预测方法是灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型(一阶一元灰色模型).并对预测结果进行定性分析,提炼出本文的结论,为新疆保险业"十二五"发展战略提供坚实的数据支撑.     

应用PSO-改进GM(1,1)模型预测油田产量

准确预测油田产量对油田开发调整部署有重要意义.依据油田产量变化特征与油田产量数据丰富的特点,引入产量变化系数修正传统灰色模型,并运用中心差商改进了传统灰导数离散过程,减小灰导数离散误差,再结合PSO算法,最终建立了PSO-改进GM(1,1)模型.运用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测,对比传统灰色模型与PSO-改进GM(1,1)模型的产量预测结果可知,与传统灰色模型预测结果相比,应用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测具有更高的准确性.     

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     

基于残差修正GM(1,1)模型的火灾事故预测

为掌握火灾发生、发展的规律,针对火灾事故的特点,根据灰色理论,建立了我国火灾起数及死亡人数的GM(1,1)预测模型.由于火灾起数的波动性较大,运用残差变化规律,对所建立的GM(1,1)预测模型进行了修正,得到残差修正GM(1,1)预测模型,应用该模型对火灾起数进行预测,使预测精度达到了一级.预测结果可以为消防安全管理部门的决策提供科学的依据.     

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.     

基于模糊GM(1,1)模型的时间序列预测

提出了一种模糊GM(1,1)预测模型,即FGM(1,1)模型,该方法是在GM(1,1)模型中引入模糊成员函数,通过模糊成员函数对时间序列数据进行模糊化,达到数据优化选择,实现历史数据"重近轻远"的预测效果.仿真结果表明所提出的预测方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

GM(1,1)模型的改进及应用

随着经济的飞速发展,对经济的预测已经是必要的手段,本文选择灰色预测模型来预测经济的发展.然而,传统的GM(1,1)模型存在一些不足,往往在数据之间变化很大时得不到理想的结果,预测精度不高.首先对GM(1,1)模型做了简单的介绍,然后通过改进初始值的光滑度和背景值的取值优化模型,最后运用改进的GM(1,1)模型预测兰州市未来几年的经济发展,从预测结果看到在2020年兰州市的全民生产总值将达到6000亿.     

GM(1,1)模型预测精度仿真分析

基于GM(1,1)模型的灰色预测具有独特优点.从GM(1,1)建模数据的选择入手,应用数值仿真方法,针对具有不同发展系数和偏离度的大量模拟序列研究了建模维数与预测精度之间的关系.研究结果给出了不同情况下的最佳建模维数和预测精度期望值,为GM(1,1)建模提供了有益的指导信息.     

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.     

GM(1,1)模型的改进及其在银行贷款预测中的应用

利用GM(1,1)预测模型,分析中国近年来信贷变化,发现中国信贷规模发展趋势及其信贷结构具有显著的新特征;结合模型的适用条件和预测结果的检验要求,提出了四条思路解决数据缺损导致信息挖掘失真以及如何处理数据中所包含的大量"噪音"等问题,并认为对那些波动较大的数据应采取连续平滑的方法改造原始数据;对于那些有奇异值的原始数据可采用插值法替代它,试验和案例应用印证了改进的模型可以提高预测精度.     

中国玉米产量与消费量预测研究——基于改进GM(1,1)模型

中国当前玉米生产量与消费量的不断增长标志着玉米行业的巨大发展潜力.以2012-2020年中国玉米生产量与消费量为例,通过提升原始数据序列光滑性和重置时间响应函数初始条件两方面对传统GM(1,1)模型进行改进,并对模型的拟合情况进行检验.研究结果表明:改进后模型的平均相对误差及后验方差比值均低于传统模型,这表明改进模型比传统模型具有更高的预测精度,能够更好地预测中国玉米生产量与消费量情况.最后利用改进的GM(1,1)模型预测2021-2025年中国玉米生产量与消费量,发现2021-2025年中国玉米生产量与消费量将持续增长,但增速放缓.研究结论科学、可靠,可为中国玉米产业的经营和管理提供一定的科学依据.     

灰色GM(1,1)模型的改进及其应用

本文在实践的基础上,突破了灰数学中dt=1的限制,根据实际应用的需要,利用最小二乘法的基本原理和灰色GM(1,1)模型的合理内核,重新构造了灰数学的GM(1,1)模型。结合油田的实际问题给出了应用实例,验证了本文所述方法。最后简单讨论了灰色GM(1,1)模型的数学基础。     

改进灰导数的GM(1,1)幂模型

为了提高灰色GM(1,1)幂模型的拟合精度,讨论了灰色GM(1,1)幂模型灰导数的白化问题.以白化微分方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,得到了改进的GM(1,1)幂模型.实例分析结果表明改进的GM(1,1)幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

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.     

GM(1,1)模型在粮食产量预测中的应用

本文根据灰色系统理论，利用安徽省１９８８—１９９５年粮食产量资料，运用ＧＭ（１，１）灰色预测模型方法，对“九五”期间安徽省粮食产量进行动态预测，为实现“九五”规划中的粮食产量提供科学的理论依据．