中国能源消费预测的GM(1,1)模型研究

对能源消费量的准确预测和分析有利于正确的能源发展战略的确定,能源消费量由于数据量少,不确定等特点适合灰色系统预测,选取1997-2006的数据为原始数据,运用GM(1,1)模型和GM(1,1)模型参数估计的加权最小二乘方法对中国能源消费进行预测,并通过残差修正,建立能源消费预测模型。对模型进行误差检验,建立残差模型,再次通过误差检验,得出GM(1,1)模型在预测精度上还有一定缺陷,预测的精度不高,但依旧可以用于能源预测。     

灰色预测GM模型对广东稻米消费需求的预测

本文利用现有广东省稻米消费历史数据和广东省农村及城镇人口数据,结合灰色预测GM(1,1)模型,应用matlab软件得出2016-2025年的广东省农村及城镇人均消费需求量和总量,并相应地提出了建议和措施.     

物流量预测的灰色残差修正模型

采用残差修正GM(1,1)模型建立区域物流量灰色预测模型。通过对某区域物流量预测的实例分析,对比普通GM(1,1)和残差修正GM(1,1)模型的预测结果,证明残差修正GM(1,1)模型在预测物流量时精度高、结果可信。     

灰色预测模型在江苏省GDP预测中的运用分析

从理论和实际应用上探讨灰色系统建模的原理,分析GM(1,1)模型的运用与检验过程。灰色预测模型既是灰色系统理论的重要内容之一,也是预测理论与应用中被广泛使用的一种预测方法,因此,对灰色预测模型的研究具有重要的意义。首先建立一个1978-2009年的江苏省GDP的时间序列数据,然后运用GM(1,1)模型进行预测,检验结果显示GM(1,1)模型能够提供精确的预测。     

基于PLS的组合预测模型及其应用

本文运用组合预测理论,利用偏最小二乘回归方法建立了基于灰色预测模型GM(1,1)、2阶自回归模型AR(2)和龚伯兹曲线模型的组合预测模型,并对农业贷款需求进行了预测。     

灰色改进GM(1,1)模型在保定市FDI预测分析中的应用

FDI即外商直接投资,以保定市2000-2006年FDI数据为基础,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型。改进的GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用改进的GM(1,1)模型预测了保定市2007-2010年FDI,并分析了预测结果。结果符合保定市的实际情况。     

基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

灰色残差修正模型在区域物流量预测中的应用研究

区域物流量预测是区域物流规划和物流基础设施建设的决策依据,也是推动第三方物流企业发展的重要前提。本文讨论了残差修正GM(1,1)模型以及其在区域物流量预测中的应用,模型用多个指数函数的叠加分段描述物流量的预测,克服了传统灰色模型只能描述单调变化过程的缺点。通过对某区域物流量预测的实例分析,对比分析普通GM(1,1)和残差修正GM(1,1)模型的预测结果,表明残差修正GM(1,1)模型在预测区域物流量时精度高、结果可信。     

基于灰色GM(1,1)模型的城市年用电量预测——以珠三角地区某县级市年用电量数据为样本

尝试应用灰色GM(1,1)模型对发达地区城市年用电量进行预测。通过对珠三角发达地区某县级市2005-2012年的年用电量数据进行灰色建模,发现灰色GM(1,1)模型适用于城市年用电量的预测;采用类似方法对珠三角地区SD、SS等县级市2005-2012年的历史年用电量进行预测,预测模型都可以给出高精度的预测结果。     

基于灰色组合模型的河南GDP预测

为解决GM(1,1)预测中存在的历史数据的跳变问题,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了一种新的预测方法:用GM(1,1)模型预测将来可能的数据跳变日期点,对其他非跳变点使用分段线性回归函数进行预测。通过对河南省生产总值的预测,结论显示出此种方法较好地克服GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在现实中达到较好的成效。     

基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型存在精度差的问题,提出采用遗传算法对其进行改进。利用改进的GM(1,1)模型,根据2006年1月至2008年3月共27个月我国居民消费价格指数的统计资料,对2008年1-3月消费价格指数进行了预测,与实际消费价格指数和传统GM(1,1)的计算结果进行比较研究,结果表明改进的模型预测精度高,预测结果好,最后对未来三个月居民消费价格指数进行了预测并进行了分析。     

基于灰色马尔可夫模型的市场需求预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型,以市场需求预测为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的市场需求的数据列的预测具有一定的准确性和应用性。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题.本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值.     

基于GM(1,1)宏观经济预测及相关对比分析

本文基于灰色系统理论,运用相同的国内宏观经济数据,进行了GM(1,1)模型的构建和选择,并与正交尺度网络模型以及BP模型、小波神经网络模型等预测结果进行了对比研究,结果表明,本文所建立的GM(1,1)模型在有效性方面具有一定的优势。最后,本文运用GM(1,1)模型对我国未来5年国内生产总值的发展情况进行了预测,结果表明,在宏观经济环境不变的情况下,未来5年我国国内生产总值能够实现翻番。     

基于ARMA模型和灰色预测模型的短期客流量预测比较研究

分析了城市公交客流特征,提出短期客流量预测的必要性.分别用ARMA模型以及灰色预测GM(1,1)对上海市59路五角场站客流量进行了短期预测,并比较了两种模型的预测精度,提出可行性建议.     

基于黄金分割的股票灰色预测GM(1,1)模型

传统的GM(1,1)模型采用均值作为灰微分方程的背景值,与实际有距离,可以寻找端点的最优组合作为灰微分方程的背景值,以提高预测精度.基于这样的想法,提出了一种用黄金分割方法改进的GM(1,1)模型,实例分析证明了其有效性.     

世界新船订单趋势预测的组合模型应用分析

本文利用趋势移动平均法、灰色系统的GM(1,1)方法和BP神经网络方法的组合模型进行了新船订单趋势的预测。预测结果的对比发现,组合模型能够比单一模型得到更准确的趋势预测结果。     

用遗传算法改进GM(1,1)模型

首先论述了GM(1,1)模型的预测一般过程,根据原始数据序列判断其是否适合用GM(1,1)模型进行拟合与预测;用加速遗传算法代替最小二乘法求微分方程中的参数;并认为初值x(0)(1)的选取对模型的精度有一定的影响,指出传统灰色模型初值选取上的不足,进而提出用加速遗传算法可以提高模型精度的修正初值的构造方法.最后给出了一个具体的算例.     

基于灰色马尔科夫模型的辽宁高校R&D支出预测

文章将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,实现了两者的优势互补,并在辽宁省高校科技经费投资的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立了高校R&D的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在高校R&D的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的房地产开发价值预测研究

本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。