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。     

我国铁路货运量的组合预测

在二次指数平滑、一元回归、自回归、灰色预测四种模型的基础上采用方差倒数法定权的方式建立组合预测模型,对全国铁路货运量进行预测,并对预测结果进行误差分析。预测结果表明,组合预测较单一模型预测更具优越性。     

灰色马尔科夫模型在短期电价预测中的应用

准确的电价预测可以为电力市场参与者进行电价交易时提供指导，便于其制定有效的交易策略，降低交易的不确定性造成的损失与风险。本文结合灰色预测理论与马尔科夫链预测理论，阐述了灰色马尔科夫预测模型的原理与建模方法，为短期电价预测提供了参考。     

上海港口货物吞呈量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征。选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。     

上海港口货物吞吐量的组合预测

本文以港口货物吞吐量为预测对象,根据港口物流系统的特点及模型特征,选择灰色预测模型、回归模型作为单项预测模型对上述对象分别进行模拟、预测,然后运用组合预测方法预测出上海港口货物吞吐量的未来发展状况,得到了较好的效果。     

几种电力负荷预测方法及其比较

在电力改革进一步深入和电力市场逐步形成、电力企业自主经营和自负盈亏的今天,电力负荷预测工作已变得越来越重要了。科技发展为电力负荷预测提供了各种理论和方法,如趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等。本文结合现在的实际状况,对这些方法中的几个方法的适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面进行了分析、比较。     

组合预测法在我国汽车市场需求预测中的应用

组合预测理论是对同一个预测对象采用不同的单项预测模型,并对各个单项模型施以适当权重。因而,利用多个单项预测模型有效组合更多有用的信息资源,使组合预测模型具有较高的预测精度和预测稳定性,能比较合理地描述系统的客观现实。依据中国民用汽车保有量1985-2003年的历史数据及汽车市场需求系统的复杂特性,分别采用灰色系统、多元回归、三次指数平滑方法建立单项预测模型。根据组合预测理论建立中国汽车市场需求组合预测模型;运用组合预测模型对我国汽车市场的未来需求进行了预测。     

基于GM(1,1)模型的陕西省电力需求预测

为了预测陕西省未来几年的电力需求量,根据灰色系统理论,利用陕西省1997～2006年10年的电力需求资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对2007～2010年陕西省电力需求量进行动态预测,为陕西省的电力发展提供科学决策依据。     

基于GM（1，1）模型的陕西省电力需求预测

为了预测陕西省未来几年的电力需求量，根据灰色系统理论，利用陕西省1997-2006年10年的电力需求资料，运用GM（1，1）灰色预测模型方法，对2007-2010年陕西省电力需求量进行动态预测，为陕西省的电力发展提供科学决策依据。     

基于二次插值组合灰色预测模型的房价预测

房价问题涉及多方群体的利益,因此对房价预测具有一定的现实意义和理论研究价值。预测模型的核心问题是预测精确度,本文分别从利用二次lagrange插值法得到新的背景值,通过残差预测调整误差,进行多次等维递推以及组合灰色模型等多个方面对灰色模型进行了改进,使精确度得到了提高。并以保定市为实例,验证了该房价预测模型的高精确度和实用性。     

基于灰色预测和支持向量机的销售预测模型研究

随着市场经济和经济全球化的发展,顾客的需求日益多样化、个性化。企业只有做出准确的销售预测才能做出更科学的决策,以在残酷的市场竞争中能获得有利的竞争优势。本文在研究大量文献的基础上,根据各种销售预测方法的特点,提出了基于灰色预测和支持向量回归机的组合预测模型。此方法不仅能够提高预测精度,而且能够较好反映经济预测中的短期和长期的变化规律。最后,本文对天津市石油销量预测进行了实证研究,所得结果的预测误差的统计分析表明了这种组合预测方法的优势所在。     

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.     

环渤海动力煤价格指数预测研究

环渤海动力煤价格指数素有"煤炭价格风向标"之称。本文运用EMD-ARMA组合预测模型对环渤海动力煤价格指数进行预测,通过与ARIMA、神经网络和灰色预测三种方法预测结果的比较,得出EMD-ARMA组合预测模型预测精度更高,更适合预测环渤海动力煤价格指数。最后基于研究结论,提出了促进我国煤炭行业稳定发展的对策建议。     

基于灰色预测理论的库存预测模型研究

通过工业工程常用的QFD方法,识别导致库存积压的根本原因,根据历史数据的特点采用更为有效的灰色预测理论建立短期预测模型即灰色预测模型,通过该模型预测可以有效的减少预测值与实际值之间的差异,从而适量采购,降低库存以提高库存管理的运营效率。     

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。     

RFID技术发展趋势预测研究

针对射频信号自动识别(RFID)技术发展受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,本文提出了灰色动态模型对射频信号自动识别(RFID)技术发展趋势进行预测,在此基础上构造了灰色神经网络组合预测模型。该模型避免了变权组合预测模型的主观与繁琐,能有效地将灰色预测弱化数据序列波动性的优点和神经网络较强的非线性适应能力相融合。算例结果表明该方法的可行性和有效性,预测精度也得到了改善。     

中国石油消费的组合预测

石油消费预测有助于提高石油生产、进口及消费的合理性,进而实现合理规划.鉴于石油消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国石油消费的历史数据,将VAR模型与灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,实证分析得出了更为精确的预测值,由此得出此模型可以作为能源消费量预测的有效参考工具.     

基于灰色预测模型的山东省公路货运量预测分析

文章论述了灰色预测模型在公路货运量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,与目前常规货运量预测理论和模型相比,可有效处理小样本、贫信息的不确定系统,并在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。应用灰色系统中的GM(1,1)模型对1999-2010年山东省公路货运量进行分析和研究,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对山东省2012—2017年的公路货运量进行了预测。     

灰色关联度极大化组合预测模型在区域人才需求预测中的应用

本文根据灰色关联分析的基本思想,以灰色关联度最大为组合预测模型权系数的确定准则,适合于历史资料稀少的情况。该方法运用到区域人才需求预测中,可取得良好的预测效果。     

安徽省道路旅游客运车辆需求量预测分析

本文分别采用指数函数曲线预测模型、灰色简单预测模型和多元线性回归的一般模型预测安徽旅游人数,依据三种方法预测结果的加权平均数,预测了安徽道路旅游客运车辆需求量,为道路旅游客运体系的建立,能够提供科学的决策依据。