上海市社会总抚养比的预测分析——基于最小二乘法的改进GM（1,1）模型

上海市社会总抚养比受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此文章提出了基于最小二乘法的改进GM（1,1）模型.首先文章介绍了普通GM（1,1）模型的建立方法与步骤;接着通过采用最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,加强其规律性从而建立新的GM（1,1）模型;最后结合2007-2011年上海市社会总抚养比数据建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年上海市社会总抚养比,便于该市对未来经济的发展宏观调控.结果表明该预测方法是合理可行的,为其他相关预测提供了理论依据.     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国蔬菜产量预测中的应用研究

从2011年起,蔬菜产量和产值均超过粮食,已跃居成为中国的第一大农产品,其生产状况影响全国市场的稳定.蔬菜产量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型,应用灰色系统预测理论对我国未来几年内蔬菜产量进行了短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次结合2009至2013年我国蔬菜产量数据建立预测模型;最后经过误差检验并使用2014年数据对模型可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国蔬菜产量将持续增加,该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来蔬菜产品市场进行宏观调控,维持市场平衡,避免价格波动风险.     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国猪肉产量预测中的应用研究

猪肉产量受诸多因素影响,因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1,1)模型;然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性,建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型;最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控,维持猪肉市场平衡,避免猪肉价格波动风险.     

上海未来短期客运量的预测分析——基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型

客运量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.采用基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型,对上海市的客运量进行短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立改进的新GM(1,1)模型;其次结合2005-201.4年数据建立预测模型;最后使用2014年数据对模型可靠性进行验证.结果表明该预测方法精度高误差小,改进的模型预测结果更加接近实际值.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于上海市对未来交通运输的宏观调控.     

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.     

GM(1,1)模型在粮食产量预测中的应用

本文根据灰色系统理论，利用安徽省１９８８—１９９５年粮食产量资料，运用ＧＭ（１，１）灰色预测模型方法，对“九五”期间安徽省粮食产量进行动态预测，为实现“九五”规划中的粮食产量提供科学的理论依据．     

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.     

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.     

应用PSO-改进GM(1,1)模型预测油田产量

准确预测油田产量对油田开发调整部署有重要意义.依据油田产量变化特征与油田产量数据丰富的特点,引入产量变化系数修正传统灰色模型,并运用中心差商改进了传统灰导数离散过程,减小灰导数离散误差,再结合PSO算法,最终建立了PSO-改进GM(1,1)模型.运用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测,对比传统灰色模型与PSO-改进GM(1,1)模型的产量预测结果可知,与传统灰色模型预测结果相比,应用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测具有更高的准确性.     

GM(1,1)的改进及其在经济发展预测中的应用

针对传统GM(1,1)在模型参数绝对值较大时参数求解精度较差的问题,采用免疫进化算法对其参数求解方法进行改进,然后将改进后的GM(1,1)应用到四川省的经济发展指标预测,并和采用传统GM(1,1)所得的预测结果进行了对照.结果表明,采用免疫进化算法对GM(1,1)参数求解方法的改进是有效的,改进后的GM(1,1)对四川省的经济发展指标预测结果比传统GM(1,1)的预测结果有明显改进。     

GM(1,1)改进模型及其应用

根据 GM( 1 ,1 )灰色模型的指数特性 ,通过在区间上求积分给出了关于背景值的一个比较确切的计算公式 ,讨论了由此建立的 GM( 1 ,1 )改进模型的适用范围和预测精度 .结果表明改进模型比原 GM( 1 ,1 )模型适用性要强、模拟和预测精度要高 ,不仅适用于低增长序列、也适用于高增长序列 ,不仅适用于短期预测 ,同样也适用于中、长期预测     

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.     

火灾损失预测的改进GM(1,1)模型

本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考.     

基于改进GM(1,1)模型的新疆煤炭消费预测

科学地预测煤炭消费量可为煤炭生产、进口、消费提供可靠的理论依据,建立了1998-2015年新疆煤炭消费的非线性回归的GM(1,1)模型,并预测了2016-2030年的值.研究表明:改进GM(1,1)模型的预测效果良好,新疆煤炭消费量在2016-2030年将持续出现增长趋势,但增速有所下降.     

GM(1,1)模型的改进及应用

随着经济的飞速发展,对经济的预测已经是必要的手段,本文选择灰色预测模型来预测经济的发展.然而,传统的GM(1,1)模型存在一些不足,往往在数据之间变化很大时得不到理想的结果,预测精度不高.首先对GM(1,1)模型做了简单的介绍,然后通过改进初始值的光滑度和背景值的取值优化模型,最后运用改进的GM(1,1)模型预测兰州市未来几年的经济发展,从预测结果看到在2020年兰州市的全民生产总值将达到6000亿.     

基于残差修正的GM(1,1)模型在水质预测中的应用研究

将基于残差修正的GM(1,1)模型应用到永定河流域官厅水库出口断面的水质预测中,对常规污染物COD,DO,NH_3-N的浓度值进行趋势预测并对预测结果进行后验差检验.结果表明,与传统的GM(1,1)模型相比,残差修正的GM(1,1)模型能够有效提高预测精度.     

GM(1,1)模型在大开间图书馆流量预测中的应用

首次将GM(1,1)模型用于预测大开间图书馆的书本流量.详细阐述了GM(1,1)模型的建立,及其对大开间图书馆借阅流量的预测.预测结果与真实情况具有良好的一致性,可信度较高.这一工作将对大开间图书馆的借阅量评估起到良好的指导作用,同时也是图书馆设计以及其馆藏量评估的重要参照.     

灰色GM(1,1)模型的改进及其应用

本文在实践的基础上,突破了灰数学中dt=1的限制,根据实际应用的需要,利用最小二乘法的基本原理和灰色GM(1,1)模型的合理内核,重新构造了灰数学的GM(1,1)模型。结合油田的实际问题给出了应用实例,验证了本文所述方法。最后简单讨论了灰色GM(1,1)模型的数学基础。     

修正的GM(1,1)残差模型在原煤销售量预测中的应用

本论研究的是提高灰色预测模型的一种方法。首先建立主模型进行预测，得到残差序列，然后对残差序列建模，对主模型进行修正，得到修正的GM(1，1)模型。将模型应用到原煤销售量的预测中，其精度明显提高。     

基于残差修正GM(1,1)模型的火灾事故预测

为掌握火灾发生、发展的规律,针对火灾事故的特点,根据灰色理论,建立了我国火灾起数及死亡人数的GM(1,1)预测模型.由于火灾起数的波动性较大,运用残差变化规律,对所建立的GM(1,1)预测模型进行了修正,得到残差修正GM(1,1)预测模型,应用该模型对火灾起数进行预测,使预测精度达到了一级.预测结果可以为消防安全管理部门的决策提供科学的依据.