基于逆向预测的初值修正Verhulst模型

国防开支关乎军队的发展和战斗力的提升,是宏观经济预测的一项重要内容.利用Verhulst模型解决"小样本、不确定性"问题的优势对国防开支进行预测.首先对Verhulst模型机理进行了简要的叙述,说明其初值选取不合理是产生误差的一个重要原因;其次提出一种逆向预测的模型改进思路,通过设定迭代次数等参数,对传统的Verhulst模型的初值进行修正,建立一种基于逆向预测的Verhulst模型.采集我国2009-2016年国防开支数据进行实例检验,并对2017年国防开支进行预测,证明该模型能够有效提高预测精度.     

加权非等间隔灰色Verhulst模型及其应用

针对建筑物沉降监测数据量少、信息贫乏,且具非等时距、呈S形变化的特点,建立了能够反映饱和状态的非等间隔灰色Verhulst模型.因早期建模数据对模型预测精度贡献较小,而靠近预测时间的建模数据贡献则较大,故建模时按时间先后对建模数据赋予了不同的权重,以此体现贡献大小.实证分析表明,采用数据加权能够提高模型的预测精度,从对建模以外的监测数据预测结果来看,效果优于已有一些模型.     

Verhulst模型的改进研究

分析Verhulst预测模型的特点,并对灰色Verhulst预测模型的灰色微分方程定解问题中存在的初值问题提出了改进方案,其为提高模型的预测精度提供了一种新的途径.     

基于新陈代谢和Verhulst灰色模型的山西省人口老龄化趋势预测

通过选取2005-2013年山西省常住人口及65岁以上人口数据,利用新陈代谢灰色模型对山西省未来老龄人口进行短期预测.并用灰色Verhulst模型对老龄人口进行了长期预测.新陈代谢灰色模型预测到2016年山西省常住人口为3799.10万,65岁及以上人口为323.98万,老龄化比重约为8.53%,灰色Verhulst模型预测到2020年65岁及以上人口为407.87万.模型检验结果表明:预测精度均为Ⅰ级,预测相对误差均较小,预测精度较高.     

基于新陈代谢和Verhulst灰色模型的山西省人口老龄化趋势预测北大核心

通过选取2005-2013年山西省常住人口及65岁以上人口数据,利用新陈代谢灰色模型对山西省未来老龄人口进行短期预测.并用灰色Verhulst模型对老龄人口进行了长期预测.新陈代谢灰色模型预测到2016年山西省常住人口为3799.10万,65岁及以上人口为323.98万,老龄化比重约为8.53%,灰色Verhulst模型预测到2020年65岁及以上人口为407.87万.模型检验结果表明:预测精度均为Ⅰ级,预测相对误差均较小,预测精度较高.     

灰色Verhulst模型的改进及其应用

针对灰色Verhulst模型的不足,讨论了灰色Verhulst模型的参数优化问题.首先,利用最小二乘原理给出了一种初值优化的改进模型.其次,在平均相对误差最小准则下,将Verhulst模型的参数优化转化为线性规划问题,然后利用粒子群优化算法估计Verhulst模型中的参数,得到另外一种改进模型.最后,给出了一个仿真实例,结果表明灰色Verhulst模型的改进方法是可行的和有效的,而且具有较高的拟合和预测精度.     

基于初值修正的组合灰色Verhulst模型

对灰色Verhulst模型的拟合精度进行了分析,表明初值的选取对模型精度有重要影响.为提高灰色模型的拟合精度,利用最小二乘原理确定初值中的待定常数,给出了初值修正的灰色Verhulst模型.进一步利用修正模型和传统灰色Verhulst模型建立了组合灰色Verhulst模型,在平均相对误差最小的原则下,利用蚁群算法确定组合权系数.最后通过两个应用实例进行了计算和分析,结果表明,通过初值修正和组合模型能够提高灰色Verhulst模型的拟合精度,便于通过程序实现.     

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.     

基于灰色时滞OBGM-BP神经网络模型的滑坡变形预测

旨在研究大气降雨因素影响下的滑坡变形预测.文章首先使用时滞灰关联分析提取滑坡位移相对降雨量的滞后期特征;然后将该时滞因子引入多变量OBGM(1,N)模型,构建带时滞因子的一种新OBGM模型,以模拟滑坡位移序列趋势特征;以BP神经网络模型拟合具有较强随机性的滑坡位移偏离量;最终建立带时滞因子的灰色OBGM-BP神经网络组合模型来预测滑坡位移.应用模型对长江三峡库区新铺滑坡作实际模拟和预测,结果显示本文模型具有较强的趋势跟踪性能和有效性,对制定滑坡灾害防治策略和措施具有一定实际参考意义和辅助决策作用.     

白化方程优化的一类灰色Verhulst模型

通过对灰色Verhulst模型中白化方程的优化,以及利用新信息原理,得到一种改进的灰色Verhulst模型.最后,实例结果表明,该改进模型可以有效提高预测精度,从而拓宽了预测模型的使用范围.     

初值修正灰色Verhulst模型的参数估计

研究了初值修正项为αz(1)(1)(其中α为修正参数)的灰色Verhuslt模型的修正参数估计方法.针对相关文献中,修正参数α求解无现成公式情况,通过最小化原始序列的一次累加序列与模拟序列之差,建立并求解一个非约束优化模型,获得了初值修正参数α的一个简单有效的计算公式,完善了相关文献中建立的初值修正灰色Verhuslt模型.最后,通过计算实例验证了修正参数公式可以有效提高初值修正灰色Verhuslt模型的精度.     

投资过程中具有时滞的一类动态宏观经济模型

根据Klecki思想,对投资过程中具有常数时滞的一类动态宏观经济模型进行了讨论.通过选择时滞作为Hopf分歧参数,当时滞经过临界值时周期行为产生.并用数值例子解释了理论结果.     

基于灰色关联模型的高校R&D影响因素分析与时滞测度

高校科技和经济发展“两张皮”的问题普遍比较突出,如何提取影响高校R&D绩效的关键因素,测度其时滞长度,对于生成用于指导或辅助决策的“深层知识”、促进高校科技成果转化具有重要的意义。根据2005~2015年的高校统计年鉴的相关数据,针对高校R&D投入产出的滞后性和发展趋势不一致性,利用正切函数构建了一种时滞灰色关联分析模型,并以江苏高校为例利用所构建的模型研究其不同发展阶段R&D活动绩效的影响因素和时滞长度。结果表明,各阶段影响因素均对江苏高校R&D绩效具有较强的影响和作用,并随着滞后年份的延长呈现降低的趋势;高校R&D机构当年投入人数和高校R&D机构当年支出经费是知识产出阶段R&D绩效的重要影响因素,而R&D全时人才、基础研究经费、应用研究经费是制约其绩效提升的关键因素;R&D成果应用及科技服务全时人员和经费分别是成果转化阶段R&D绩效的重要影响因素和瓶颈制约因素。     

钢厂生产的模糊作业时间及其在管理中的应用

结合抚顺钢厂的实际,利用模糊数学理论对生产实际中的模糊作业时间进行处理,将模糊作业时间转换为非模糊精确问题,利用禁忌搜索智能优化方法对问题进行求解,使调度计划具有一定的柔性,让管理者能够掌握调度时间范围,从而使计划调度更接近现实,大大缩短了总完工时间,对于钢厂一体化管理,使连铸生产的高温铸坯能够在允许时间范围内到达热轧厂,降低了能源消耗,缩短了生产周期。     

青岛港货运吞吐量的时间序列模型

运用时间序列分析方法对时间序列建立ARMA,ARIMA模型.搜集了青岛港1999年1月～2003年5月的货运吞吐量数据,对进行分析,建立了青岛港货运吞吐量的模型.通过预留的部分数据对模型进行检验,并对模型的残差进行检验,得出模型比较合理.     

建模支持系统中模型类的管理与组织

面向对象技术具有封装性,抽象性,继承性及多态性,用这种方法表示模型可支持模型的共享与重用,尤其是支持渐近式构模,文章提出用面向对象方法表示模型,将管理科学的各种模型定义成模型类,实现模型与方法的封装,借助于模型装配语言（MAL）定义复合模型类,解决因模型部件,方法部件和数据部件的分离带来的特性不匹配。     

多水平模型及其在经济分析中的应用

针对具有层次或聚类数据的多水平模型能准确地反映变量间基于层次框架下的关系,并给出不同层次数据的差异性估计及跨级相关估计,为具有层次结构数据的统计建模提供了重要的研究工具,在社会学、心理学、生物医学及经济学领域具有广泛的应用价值。本文简要介绍常用的多水平线性模型和多水平Logistic模型的构建过程,重点介绍其在经济领域中的应用。同时对多水平模型的估计理论、应用软件以及发展展望进行了讨论。