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.     

基于小波变换的组合预测模型在南京市GDP预测中的应用

随着南京经济的快速发展,产业结构逐步优化,南京市三次产业未来发展趋势如何?对南京市2000-2015年的GDP数值进行小波变换,对变换后的高频信息用AR模型进行预测,对低频信息用新陈代谢GM(1,1)模型进行预测,两种预测结果组合后可知"十三五"期间南京市GDP及三次产业产值.结果表明,组合模型预测精度更高.在对计算结果进行分析的基础上,科学探讨产业结构转型的路径与对策,旨在给决策部门提供参考.     

基于蚁群算法的灰色组合预测模型

分别利用灰色GM(1,1)模型、GM(1,1)优化模型和新息GM(1,1)模型建立三个单项预测模型,进一步建立了组合灰色预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定.最后给出了一个我国人口数量组合预测模型,计算结果表明,基于蚁群算法的灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于传统组合预测模型.     

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.     

优化的GM(1,1)模型及其在广东省梅毒疫情预测中的应用

提出了一种基于初始值和背景值同时优化的新GM(1,1)模型,利用广东省梅毒年发病率预测作为研究对象,用以验证所提模型的有效性和准确性,通过计算实例验证了优化模型具有较高的预测和模拟精度.     

交通流灰色RBF网络非线性组合预测方法

针对智能交通系统的开发,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和RBF网络非线性组合的短时交通流预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络将两种单一预测方法(灰色GM(1,1)模型和RBF网络)进行了非线性组合.利用实测数据对组合方法进行了仿真实验,结果表明:非线性组合模型的预测准确性高于单独的RBF网络预测的准确性;组合模型发挥了两种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法.     

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.     

基于改进灰色马尔科夫模型成品油消费预测

近年来中国经济放缓,成品油的消费一定程度上受到了抑制,2016年,我国汽柴油表观消费量首次较前年下降.成品油消费税率提高,导致部分成品油生产资本向新能源项目转移.根据GM(1,1)模型和马尔科夫模型时间序列预测的长短期互补,首先用GM(1,1)模型对成品油消费量进行预测,随后利用马尔科夫模型对GM(1,1)预测误差项的状态及状态概率进行预估,采用预测状态与其概率的乘积对GM(1,1)预测值进行修正.结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型误差小,精度高,适于中长期预测.除此之外,组合模型还可以通过增加误差状态划分的个数,以提高模型预测的精度.     

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)模型的改进及其在银行贷款预测中的应用

利用GM(1,1)预测模型,分析中国近年来信贷变化,发现中国信贷规模发展趋势及其信贷结构具有显著的新特征;结合模型的适用条件和预测结果的检验要求,提出了四条思路解决数据缺损导致信息挖掘失真以及如何处理数据中所包含的大量"噪音"等问题,并认为对那些波动较大的数据应采取连续平滑的方法改造原始数据;对于那些有奇异值的原始数据可采用插值法替代它,试验和案例应用印证了改进的模型可以提高预测精度.     

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.     

基于灰色预测模型的新疆肺结核疫情分析

借助灰色系统理论对新疆2004-2010年肺结核发病率进行研究,建立不同维度的静态GM(1,1)模型与动态等维递补灰预测模型对数据进行模拟和预测.针对新疆肺结核疫情发病率数据,探索建立新疆肺结核疫情传播预测模型,为肺结核防治提供科学依据.     

基于改进灰色GM(1,1)模型的新疆人口总量的分析与预测

利用Lagrange插值理论重构了 GM(1,1)预测模型的背景值,以提高改进GM(1,1)模型的预测精度和实效性,进而利用该模型对新疆人口发展态势进行了科学分析与预测.     

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.     

大气环境质量预测与评价的灰色定量刻划模型

本文针对大气环境系统中的灰色性，运用灰色系统理论对大气环境质量进行预测与评价．该理论与方法应用于临川市大气环境质量预测与评价中，结果令人满意．     

基于灰色系统模型的山西省物流需求预测分析

选取山西省2007-2013年的货运周转量、全省生产总值、人均生产总值、进出口总额、公路里程、铁路营业里程、公路载货汽车拥有量等10个影响因素,利用灰色关联分析对影响山西省物流发展的这些影响因素进行分析,结果显示人均生产总值对山西省物流发展的影响力度最大,选取货运周转量为特征因素,人均生产总值为其相关因素,利用灰色预测模型GM(1,2)模型,对山西省未来3年的物流需求进行预测.预测结果显示:模型具有较高的预测精度,对山西省物流的规划和制2发展战略起到参考作用.     

GM(1,1)模型在高校选修课开课规模中的应用

针对多所高校普遍存在的选修课供求比例失衡、课程资源配置不够合理等问题,笔者以浙江某高校的历史选课数据为例,利用GM(1,1)灰色预测模型对高校选修课开课数量及其规模进行了预测,并对比了四种模型的预测误差,结果表明二阶算子作用序列下的预测数据可信度较高,并以此为基础讨论了不同类型选修课布局及课程计划管理.