基于部分数据缓冲的GM(1,1)模型预测精度研究

根据灰色系统理论中新信息优先利用原理,在对缓冲算子和数据灰色序∥生成研究的基础上,借用计量经济学虚拟变量的思想,构造一类利用缓冲算子对单调数列部分数据进行灰色序列生成的新方法,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,实例分析表明,这类新的方法能显著提高GM(1,1)模型的预测精度.     

基于上凸序列的GM(1,1)模型及其优化

针对GM(1,1)模型对上凸序列建模时会出现误差较大的情况进行了研究.首先分析了GM(1,1)对上凸序列建模时的残差变化规律,然后通过分析得出了残差变化规律的精确描述,同时证明了残差序列的几个性质定理.基于残差序列的性质定理提出了基于上凸序列建模的残差修正GM(1,1)模型.将新模型与多种改进的GM(1,1)模型进行对比,实证结果表明新模型具有很高的模拟预测精度,并且适用于一切上凸序列的建模.     

基于机场货运预测的GM(1,1)建模过程问题分析

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.最后建立GM(1,1)模型预测天津滨海机场货邮吞吐量.     

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.     

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.     

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AR(n)模型的卡尔曼滤波模型

考虑到对于处于不同位置的变形监测点,由于它们所处的位置不同,各种环境因素对它们的影响及影响程度也不同,作者预置数个AR(n)模型,通过计算比较,选择剩余标准差最小的AR(n)模型作为初选模型,再将初选的AR(n)模型的模型参数看作包含有动态噪声的状态向量,建立卡尔曼滤波模型.实例分析表明,采用这种方法能够提高模型的拟合精度和预测精度.     

基于集对分析的“安全-质量-GDP”系统模型

鉴于安全对国家和民众的极端重要性和安全的不确定性,应用系统科学原理和集对分析,把安全、质量、GDP、作为社会经济系统的一个不确定性子系统加以研究,提出基于集对分析的安全-质量-GDP系统(SQGS)模型(SQGM)及其综合评价框架,给出了用集对分析中的联系数表征SQGS特征函数的计算示例,讨论了推广到一般情况的思路,有重要的理论意义和实际应用价值.     

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.     

工程中的PGM(1,1)模型应用

采用PGM(1,1)模型替代GM(1,1)模型完成工程数据的拟合应用,通过实例数据较差比较证明PGM(1,1)模型具有更良好的短数据序列模拟性能.     

单调序列的非齐次GM(1,1)模型

GM(1,1)模型的白化解为齐次指数形式,而一般数据呈非齐次指数形式,存在形式上的差异.本文运用非齐次级比与非齐次指数函数的对应关系,对原始序列中相邻数据做差处理,得到新的序列,将非齐次指数序列转换为齐次指数序列,再建立GM(1,1)模型.实例表明,运用初值优化和非齐次化能提高GM(1,1)模型的精度.     

Empirical Likelihood Inference for AR（p） Model

In this article we study the empirical likelihood inference for AR（p） model. We propose the moment restrictions, by which we get the empirical likelihood estimator of the model parametric, and we also propose an empirical log-likelihood ratio base on this estimator. Our result shows that the EL estimator is asymptotically normal, and the empirical log-likelihood ratio is proved to be asymptotically standard chi-squared.     

A Note on Model (Co)slice Categories

There are various adjunctions between model (co)slice categories. The author gives a proposition to characterize when these adjunctions are Quillen equivalences. As an application, a triangle equivalence between the stable category of a Frobenius category and the homotopy category of a non-pointed model category is given.