牡丹江旅游人数预测研究的灰色动态数学模型

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市近6年来的旅游人数为例,对其未来几年的旅游人数进行了科学预测,得到了牡丹江旅游人数的规律,从而可为相应的决策部门提供科学依据.     

基于灰色模型的广西海洋经济增加值预测研究

灰色预测模型具有对数据要求不高,却对中短期预测精度较高、效果较好的特点,其应用范围十分广泛.根据2010-2014年广西海洋经济相关数据,建立广西海洋经济增加值的灰色模型并进行检验,证明了模型可用,并对广西海洋经济增加值进行了预测.通过对比预测值与初始值数据,发现海洋科研教育管理服务业增加值与广西海洋生产增加值增长并不相匹配,增加值增加速度慢于广西海洋生产增加值,说明了广西在吸引海洋经济人才、资金、技术等时,对相应的海洋科研教育管理服务业的重视不够;同时,海洋矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋生物医药、海洋电力业、海水利用业比重占主要海洋产业增加值比重非常小,无论是绝对数量,还是相对比例,都与广西海洋经济快速发展态势不相匹配,最后给出了结论与建议.     

基于灰色灾变理论的云南省干旱气候预测研究

应用灰色灾变理论对1950-2013年云南省的干旱数据进行研究,并建立GM(1,1)模型,预测2014-2030年云南省可能出现干旱的年份,为政府、农业、水利等部门的规划决策提供科学的依据,通过相对误差和后验差检验模型的有效性.     

基于灰色模型的广东高技能物流人才供需预测研究

以广东省为个案,分析传统物流产业转型升级背景下高技能物流人才供需现状.根据2008-2014年广东高技能物流人才供需数据,建立广东高技能物流人才供需量的灰色模型并进行检验,证明模型可用,并对广东高技能物流人才供需量进行预测.研究结果表明:高技能物流人才供给量远远低于市场需求量,供需严重不均衡,人才缺口相差悬殊.这说明广东传统物流产业转型升级导致的结构性人才短缺问题十分突出,同时也反映高校和企业在高技能物流人才培养方面滞后,最后提出相应的对策.     

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.     

中国碳排放灰色预测

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题.预测中国未来碳排放有助于实现2020年的碳减排目标.选取2002-2009年中国碳排放数据,通过灰色GM(1,1)模型,对中国碳排放进行了短期预测.模型检验结果表明:预测精度为二级,关联度、均方差比值和小误差概率均为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过三十二亿吨碳,"十二五"期间二氧化碳减排形势严峻.针对研究结果,提出发展低碳经济,提高能源效率和发展非化石能源来降低碳排放的策略.     

加权累加生成的GM(1,1)模型及其应用

根据灰色系统理论中的新信息优先原理知新信息对认知的作用大于老信息的作用,而传统的累加生成没有体现原始数据中新信息的重要性.针对这一问题提出了加权累加生成的概念,并对加权累加生成在单调性、灰指数规律、凸性等方面的性质进行了研究,得到加权累加生成序列具有单调递增性,具有较强的指数规律,并具有下凸性,然后建立了基于加权累加生成的GM(1,1)模型.通过具体算例的计算表明,加权累加生成的GM(1,1)模型的模拟和预测精度比传统的GM(1,1)模型模拟和预测精度高,从而说明了该法的有效性.     

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.     

灰色系统理论在粮食产量预测中的应用

应用灰色系统理论的基本原理,建立灰色预测模型,并以2010-2015年甘肃省的粮食产量为统计资料,运用GM(1,1)模型进行预测,取得了较好的预测效果.     

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.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

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GM-ES-GASVR组合模型的丽江国内旅游需求预测

构建适合于预测丽江国内旅游需求的预测模型,对推动丽江旅游业的发展具有重要意义.研究发现灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑模型与GA-SVR模型都适用于预测丽江国内旅游需求,且GA-SVR模型为这三个单项模型中的最优模型.在此基础上,利用变权方法建立GM-ES-GASVR组合预测模型.通过对拟合与测试结果的对比分析,表明GM-ES-GASVR变权组合预测模型比单一模型的拟合与测试效果都有较大改善.     

灰色预测模型在石油化工原料价格预测中的应用

以2012年9月至2013年8月某化工原料(CB原料)的周平均市场价格数据为研究对象,应用灰色预测理论,建立GM(1,1)预测模型,预测了2013年9至11月共三个月12组该化工原料的周市场价格数据,从定量分析角度研究了其市场价格的变化呈增加趋势,并对模型的灵敏性进行了分析,研究结果可辅助石化企业在采购化工原料过程中提供采购决策.     

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.     

日本落叶松生长的经验方程与灰色GM(1，1)模型研究

对日本落叶松三测树因子采用了5个经验方程和灰色GM(1,1)模型进行研究,经验方程中选中了柯列尔式,柯列尔式的各测树因子的残差平方和均小于GM(1,1)的残差平方和.     

基于函数arccos(px+q)变换的灰色预测模型研究

借助于函数变换理论和灰色系统建模理论,并结合反余弦函数和线性函数的特点,提出了反余弦函数和线性函数相结合的变换方法并建立了一个改进的GM(1,1)模型.证明了这种变换一方面能提高序列的光滑比并压缩序列的级比;另一方面可以使还原误差减小.具体算例结果表明,经过反余弦函数和线性函数相结合建立的改进GM(1,1)模型的拟合精度优于传统GM(1,1)模型和基于反余弦函数变换的GM(1,1)模型的拟合精度.