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.     

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.     

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     

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.     

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.     

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.     

基于灰色GM(1,1)模型的跨境电子商务发展前景预测分析

采用灰色模型对我国2013年至2016年跨境电子商务进行预测,对预测结果作了残差检验,并对我国发展跨境电子商务提出了建议,预测结果将对我国跨境电子商务的管理者和从业者起到参考作用,具有一定的应用价值.     

累加生成的改进和GM(1,1,t)灰色模型

根据卷积变换可提高变换序列光滑度的特性和累加生成的机理,对灰色建模中的序列生成方式和GM(1,1)模型加以改进,用线性序列对建模序列作卷积变换,建立带线性时间项的灰色模型GM(1,1,t),实例计算结果表明GM(1,1,t)模型的模拟精度较GM(1,1)模型有较大提高且适用范围更广.     

灰色GM(1,1)模型研究综述

GM(1,1)是灰色预测理论的核心模型和基础模型.从累加生成方法、初值优化、背景值优化、参数估计方法、模型性质和模型拓展的视角,梳理了GM(1,1)模型的研究进展.明确了有待进一步研究的问题,对GM(1,1)模型的未来研究方向提出了建议.     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

逐步优化灰导数的非等间距GM(1,1)模型

利用前向差商和后向差商的加权平均值代替灰导数,对非等间距灰色预测模型进行了改进,给出了加权系数的估计公式,并采用逐步递推的方法优化参数,建立新的非等间距GM(1,1)模型.最后通过实例证明了新模型具有较高的精度.     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

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.     

基于小生境遗传算法的非等间隔灰色直接模型

建立了具有白指数律重合性的非等间隔灰色直接模型 ,给出了模型参数优化的小生境遗传算法 .应用这种方法 ,对某住宅楼的地基沉降进行了非等间隔预测 ,取得了很好的效果 .     

基于白化权函数的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型无法进行白化权函数已知的区间灰数预测的缺陷,通过先将区间灰数进行标准化处理,分解成实数形式的"白部"和"灰部",然后分别对"白部"和"灰部"序列进行预测.再将已知的白化权函数映射为[0,1]区间上的函数,并用函数的面积和重心估计出预测值的白化权函数.模型不仅能解决典型白化权函数的类型,还能解决三角白化权函数的情况,且建模机理简单,计算简便.最后,将模型应用于黄河宁蒙河段巴彦高勒站的凌期日均流量的预测,验证了新模型的有效性及实用性.     

基于标准区间灰数的发展带离散DDGM预测模型

由于区间灰数运算体系尚不完善,灰数间的代数运算将导致结果灰度增加,难以有效构建基于"区间灰数"的灰色发展带预测模型.对此,通过将区间灰数进行标准化处理,分解成基于实数形式的"白部"和"灰部"两个部分;然后分别对"白部"和"灰部"建立发展带预测模型,再推导并还原得到区间灰数的发展带预测模型;最后,将模型用于摆动幅度大且整体趋势增长的区间灰数在未来时刻的预测,预测效果验证了所提出模型的有效性.     

基于核和测度的区间灰数预测模型

区间灰数的确定与其核和测度有关,通过计算灰数的核和测度,将区间灰数转变成实数.分别对区间灰数核序列和测度序列建立预测模型,再推导还原得到区间灰数的预测模型.并将此模型应用于黄河内蒙段巴彦高勒站冰期日均流量预测,结果验证了所建模型的有效性和实用性.     

三参数区间灰数的多属性灰关联决策方法

针对决策信息不确定的多属性决策问题,利用三参数区间灰数的概率分布特征及经典灰关联决策的优势,提出了基于三参数区间灰数的灰关联决策方法.首先定义了三参数区间灰数决策向量与理想最优方案和临界方案决策向量的区间关联系数,其次得到所有方案决策向量的区间综合关联度,由区间综合关联度最大化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行择优排序,最后用算例说明决策模型的合理性和实用性.     

改进的加权不等时距灰色IMUGM(1,m,ω)模型及其应用

针对传统的灰色预测模型的缺陷,提出了改进的多因素不等时距加权灰色预测模型.首先,以引入加权因子ω的方式建立多因素不等时距加权灰色模型,再通过初始值改进、残差修正以及新陈代谢思想相结合的方式对模型进行改进;然后结合实际消耗数据,依据欧氏距离、隶属度权值等模型,实现备件消耗预测,实例仿真及分析验证了方法的有效性.