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.     

基于残差修正灰色预测模型的北京市道路交通事故预测分析

社会机动车使用量的增加带来的道路交通安全问题日益突出.对北京市道路交通事故预测进行了研究.采用灰色GM(1,1)预测模型对北京市城市道路交通事故进行了预测,并根据预测结果精度等级进行了残差修正,得出了具有科学性的预测结果.此外,通过灰色关联度分析对北京市交通事故的各相关因素进行了比较,为交通管理部门有效地控制交通事故的发生提供参考.     

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.     

基于时间序列与灰色拓扑的春节火灾损失预测

火灾每年给中国带来了巨大的损失,春节期间的火灾损失更是严重.根据1999-2010年春节期间火灾统计资料,火灾四项指标数据具有时序性以及随机波动性、模糊性.运用时间序列与灰色拓扑预测方法相结合预测春节期间火灾发生规律,且预测出未来3年内的火灾发生情况.结果表明,时间序列预测模型的平均绝对误差较小,且所建立的灰色拓扑预测模型的拟合精度都达到"好"的标准.因此,采用时间序列与灰色拓扑预测模型相结合对春节火灾发生情况进行预测,其结果合理可靠,可供理论研究和消防部门做出相应的预防措施参考,以达到有效控制和预防春节火灾的目的.     

灰色预测模型在汇率分析中的应用

首先建立IM（1,1）预测模型,在此基础上再使用马尔科夫预测方法,构造出一种全新的预测方法,应用于汇率的预测与控制中。     

公共聚集场所特大火灾的灰色拓扑预测模型

根据1991年至2006年间中国公共聚集场所火灾统计资料,针对公共聚集场所特大火灾影响因子的不确定性和数据的波动性,运用灰色拓扑预测方法探讨了公共聚集场所特大火灾发生的规律,并建立灰色拓扑预测模型,预测未来5年内火灾发生情况.结果表明,所建立的灰色拓扑预测模型的检验精度都达到"好"的标准.因此采用灰色拓扑预测模型对中国公共聚集场所特大火灾发生情况进行预测结果比较可靠,可供消防部门参考.     

灰色预测模型的应用研究

根据灰色系统预测模型,给出和序列的多个预测方法,结合具体实例,分析各个方法的相对误差,找出相对误差最小的预测模型,从而确定实际问题的具体预测模型,同时总结各个方法的优劣;文中还根据和序列给出积序列、指数和对数序列灰色预测方法.     

基于改进的灰色马尔可夫链模型的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础.灰色预测适合于数据量少和波动小的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.为克服一般灰色马尔可夫链模型运用的转移概率矩阵固定不变而影响预测精度的问题,本文建立了改进的灰色马尔可夫链模型.采用滑动转移概率矩阵方法,去掉最老数据并补充最新数据,从而建立新的一步转移概率矩阵.借助改进的灰色马尔可夫链模型,对全国2002-2004年交通事故10万人口死亡率进行了预测分析.结果表明,改进的灰色马尔可夫链模型比一般灰色马尔可夫链模型的预测范围更准确,预测精度更高.     

中国博士后发展灰色预测模型及其应用

对灰色模型做了进一步的研究,拓广了灰色模型,建立了一个新的、预测精度较高的新灰色预测模型——"对数函数——幂函数变换"模型,并利用此模型对我国博士后研究人员增量做出精度较高的灰色预测.     

一类改进的灰色预测模型及其应用

通过将GM(1,1)模型中的灰色作用量改为动态形式,并利用最小二乘法确定时间响应函数中的常数c以及采用新陈代谢的思想,提出了一种改进的灰色预测模型.实例分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善,从而拓宽了灰色预测模型的适用范围.     

基于灰色马尔科夫模型的中国女子中长跑成绩的预测

以中国女子中长跑年度最好成绩作为原始数据序列利用灰色马尔科夫模型进行建模、预测与分析,意在为中国女子中长跑运动的可持续发展提供参考依据.研究表明:灰色马尔科夫预测模型对中国女子中长跑成绩的预测具有更高的精确度与实用价值;通过对女子中长跑年度最好成绩的预测可知:中国女子中长跑与世界女子的成绩差距呈现出拉大的发展趋势,这将对其各项目的发展带来严峻挑战.     

基于灰色灾变模型的通货紧缩预测

针对未来期间通货紧缩是否存在的分歧以及通货紧缩可能存在的危害性,利用灰色灾变预测模型结合中国通货紧缩的小样本数据,预测未来通货紧缩发生的日期,预测结果显示通货紧缩约在2020年前后出现,预测结果一方面意味着当前应该审慎选择货币政策和财政政策,另一方面在2020年前后应该积极调整货币政策和财政政策,避免通货紧缩的出现可能给经济运行带来的负面性影响.     

基于灰色预测模型的2008北京旅游人口预测分析

在分析北京市统计局2001至2006年入境旅游人口以及国内旅游人口统计数据的基础上,为研究每年同期旅游人数的变化规律,构造以每年3至12月的数据为分量的年数据向量.应用基于双谐样条插值算法对原异常数据进行处理,采用灰色预测模型及回归模型对2008北京旅游人口进行预测分析,得出2008年每月来京旅游人口数量,为政府制定人口相关政策提供参考.     

基于反余弦函数变换的灰色预测模型研究

提出了反余弦函数变换方法,证明了这种变换是级比压缩变换,能够提高序列光滑度,可以保持序列凹凸性,不会增大还原误差,满足数据变换的构造准则.通过具体算例表明,基于反余弦函数变换的GM(1,1)模型的预测精度优于传统GM(1,1)模型和基于幂函数变换的GM(1,1)模型,说明了该变换的有效性.     

基于三角模糊数序列的灰色预测模型

以GM(1,1)模型为代表的灰色预测模型是以精确数序列为基础,难以满足实际需要.为了使灰色模型适应于模糊数序列,具体给出了一种基于三角模糊数序列的建模方法,这种方法也可以实现对二元区间模糊数和梯形模糊数序列的建模.首先由三角模糊数序列得出三个含有等量信息的精确数序列:重心序列、隶属函数的覆盖面积序列和中界点序列,对这三个序列分别建模后,再导出原始三角模糊数序列的三个界点的预测模型.这种建模方法既保持了模糊数的整体性又提高了建模序列的光滑度,提高了预测精度.最后进行了多组随机三角模糊数序列的数据模拟,验证了模型的有效性.     

基于灰色模型的我国研究生教育规模预测

研究型人才的培养是一个国家发展高层次人才的源泉,研究生教育是培养研究型人才的初始阶段,其规模和质量在很大程度上影响着国家未来的经济发展.根据2011-2016年《中国统计年鉴》公布的研究生毕业人数、招生数以及在校学生数,建立研究生规模的灰色模型并进行预测.结果表明,我国研究生毕业人数、招生数和在校人数在未来几年上升趋势明显,我国研究生规模持续扩大.