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.     

对背景值优化的新GM(1,1)模型

为了提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,考虑对模型的初始条件x(1)(n)增加扰动因素β,把x(1)(n)+β作为模型的新初始条件,并对模型的背景值进行优化,从而得到了一种改进的GM(1,1)模型.还通过实例验证了新建模型比原有模型提高了拟合的效果及预测的精度.     

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.     

基于离散指数函数优化GM(1,1)模型的再优化

分析了基于离散指数函数优化的GM(1,1)模型虽然大幅度提高建模的精度,但在构造新背景值过程中仍存在误差的原因,并针对此原因提出了进一步优化此背景值的方法,从而再次提高了建模的精度.经过严格理论验证该模型具有白化指数重合性,所以既适合用于低增长指数序列建模,也适合用于高增长指数序列建模.同时通过大量的数据模拟,并与原GM(1,1)模型及其基于离散指数函数优化的模型对比,发现本文优化的GM(1,1)新模型有非常高的模拟精度和预测精度.     

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.     

基于灰色预测模型的广州市城镇生活垃圾清运量预测

基于灰色预测理论,分别用GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)模型和新陈代谢GM (1,1)模型对广州市2015-2019年城镇生活垃圾清运量数据进行建模、检验和比较,结果表明新陈代谢GM(1,1)模型预测精度最高.预测2020-2024年广州市城镇生活垃圾清运量仍呈现长的趋势,在2024年将会突破1000万吨.     

基于粒子群优化的分数阶PFGM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

针对传统的灰色预测模型对建筑物沉降预测精度不高、拟合数据较差的问题,在传统的GM(1,1)模型基础上提出了分数阶建模的思想,采用粒子群优化算法求解最优分数阶次,建立基于粒子群优化的分数阶PFGM(1,1)模型.实例计算表明,分数阶FGM(1,1)模型可以提高建筑物沉降的预测精度,通过粒子群优化算法选取最优阶次可以进一步提高预测精度和误差检验等级.由此可见,基于粒子群优化的分数阶PFGM(1,1)模型对建筑物的沉降控制有着重要的指导作用.     

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.     

灰色预测模型的优化及应用

针对GM(1,1)模型在不同初始条件下预测精度不同的问题,在同一准则下,给出了两种不同初始条件下GM(1,1)优化模型的预测公式.在此基础上,证明出在同一准则下两种优化模型的模拟预测值相等,且都能获得较高的模拟预测精度.最后选取2006-2011年河南省城镇居民人均收入实际值为依据,建立GM(1,1)优化模型,并预测出2012、2013年河南省城镇居民人均收入,为相关决策部门提供了理论依据.     

基于GM(1,1)模型群的高速铁路路基沉降预测研究

路基沉降控制是高速铁路建设的重要问题之一.以京沪高速铁路为例,采用GM(1,1)模型、新信息CM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型组成的模型群对施工期路基的沉降变形值进行了预测分析,结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型更适于施工期高速铁路路基沉降预测.