基于灰色预测GM（1,1）模型下的甘肃省平凉市物流量预测

区域物流量预测是地区物流产业发展和物流园区规划建设重点考虑的因素之一。本文结合平凉市的实际情况,运用灰色系统理论建立物流需求量的灰色预测GM（1,1）模型,并对平凉市2002~2012年的物流需求量进行预测,从而确定平凉市未来几年的物流需求量。     

基于灰色系统模型的物流中心货运需求量预测

货运需求量的预测成为物流中心一项重要的工作内容。本文提出了基于灰色系统理论的物流中心货运需求预测方法,通过模型的计算和检验可望得到较满意的预测数据,借此探索一条新的货运需求预测方法。     

浙江省水产品冷链物流需求预测

根据浙江省农产品冷链物流的发展现状确定预测指标，从传统的GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)选取合适的模型对2010—2019年浙江省水产品的冷链物流需求量进行趋势预测及精度检验。结果表明，新陈代谢GM(1,1)优于其他两种模型，利用该模型得到的预测结果对浙江省水产品冷链物流相关的建设投入具有可靠的参考价值。     

基于DAPSO-UGM(1,1)模型的物流需求预测

物流需求预测的准确性对我国的经济发展具有重要作用。为提高物流需求的预测精度,文章利用动态自适应粒子群优化算法(DAPSO)优化无偏灰色预测模型[UGM(1,1)]参数,构建DAPSO-UGM(1,1)模型预测物流需求。以我国物流需求为例,证明了DAPSO-UGM(1,1)模型的有效性,并预测了未来我国的物流需求,为物流需求预测提供了新的方法。     

基于灰色模型的河南生鲜农产品冷链物流需求量预测

居民生活水平的提高,对健康食品的追求,加快了冷链物流的需求量的增长速度。利用灰色模型研究河南生鲜农产品冷链物流需求量变化情况,可为政府及企业制定合理的战略规划提供依据。首先基于2007-2016年河南省生鲜农产品冷链物流需求量的数据,建立GM(1,1)模型,其次经检验,模型精确度高,为优秀等级,以此预测了2017-2026年的需求量,发现需求量的模拟值成明显的上升趋势,最后就冷链物流市场如何应对需求的变化的问题,从技术、平台、渠道、人才、政策等方面给出相关建议。     

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。     

金融支持下A省经济增长的趋势预测分析

本文以金融规模、金融效率以及金融结构作为衡量金融支持程度的量化指标,基于灰色系统理论,采用相对关联度分析确定影响A省经济增长的主要因素,发现选取的三个指标均与A省生产总值间呈强关联关系,适合作为GM(1,N)模型的相关因子;最后,利用主要影响因子构建GM(1,N)灰色预测模型,对A省经济增长的趋势进行预测,通过模型预测得到未来5年生产总值,且发现年均增长率约为6.3%。     

基于灰色GM(1,1)模型的江苏省物流量预测

物流量的预测对于政府制定宏观物流举措起到至关重要的作用。灰色在建立区域物流规模预测的灰色马尔可夫模型的基础上,以江苏统计年鉴公布的江苏省2006年~2012年货物周转量的统计数据为依据,对其2013~2015年的物流规模进行预测。与灰色GM(1,1)方法相比,灰色马尔可夫链模型对区域物流规模的预测更加科学合理。     

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。     

基于灰色模型与BP神经网络的青岛旅游需求预测模型

本文主要研究青岛市旅游需求预测的有关问题。本文首先对搜集的数据进行无量纲化处理,利用主成分分析得到影响旅游需求的主成分,以旅游人口建立GM(1,1)模型,进而将模型推广到GM(1,N)模型,并进行残差检验确保其可靠性;其次,对影响旅游需求的因素进行GM(1,1)灰度预测,并利用预测数据建立BP神经网络模型对GM(1,1)模型进行优化改进,最后,分析得到运用BP神经网络模型进行预测的结果更为准确。     

基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用

物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根据马尔科夫GM(1,1)模型原理,以近几年的某地物流货运量为研究数据,通过实际应用研究结果可知,该方法预测效果较好,为研究物流发展提供参考。     

重庆市人口预测与发展趋势分析

人口与经济、社会的发展具有密切的关系,科学的预测未来人口的发展趋势,有利于制定合理的人口政策,促进人口、经济、社会的协调可持续发展。基于重庆市1999-2018年的总人口数据,采用线性回归模型、马尔萨斯模型、灰色系统模型GM(1,1)对重庆市2019-2036年的人口规模发展趋势进行预测及分析,研究结果表明:线性回归模型预测的人口规模最小,马尔萨斯模型预测的人口规模居中,灰色系统模型GM(1,1)预测的人口规模最大,取三种模型预测结果的平均值作为最终的预测结果,并结合其经济、社会发展的状况,提出合理的人口发展战略,力图实现人口、经济、社会的协调可持续发展。     

2008北京奥运食品冷链物流需求预测分析

本文认为,对奥运食品冷链物流需求进行预测分析,可在一定程度上减少冷链物流在实际运作中的不确定性,为奥运食品冷链物流的系统规划和实际运作提供参考。冷链物流需求预测主要预测居住在奥运村的各类人员和国内外观众(需求主体)对冷冻冷藏食品(需求客体)的需求所引发的冷链物流需求量。文章首先预测需求主体数量,然后结合人均食品消耗量预测冷冻冷藏食品的总需求量,最后根据单位设施设备的能力,预测食品冷链物流需求量。预测结果表明,奥运会期间食品冷链物流的需求量将成倍增加,而目前多数生产企业自有冷藏车数量较少,不足以应对奥运会带来的对冷藏车需求的增加。因此,北京市及相关奥运餐饮服务提供商应考虑是购买冷藏车还是与第三方物流公司合作进行配送。同时鉴于奥运需求只是短时间内的需求,政府和企业既要考虑到奥运会期间的需求,更要考虑到奥运会之后的经济效益。     

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。     

基于灰色系统模型的西部县域产业结构分析——以陕西省渭南地区为例

县域经济是西部经济的核心。本文以陕西省渭南地区为例,利用灰色系统模型,对其境内的十县市三次产业分别进行分析,并使用灰色GM(1,1)预测模型,对其县域产业结构的变化趋势进行预测。     

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。     

基于灰色系统模型的我国进出口贸易总额发展趋势预测

我国进出口贸易总额预测方法很多,大多较为繁琐,利用灰色系统中的GM(1,1)模型,对我国2010、2015、2020年进出口贸易总额进行预测讨论,为涉及到我国进出口贸易总额的相关问题决策提供参考。     

艾滋病预测模型及其应用研究——基于灰色系统理论

艾滋病传播模型属于传染病经典模型中的SI模型,为避免运用SI模型运算出现预测结果与客观实际有较大偏差,基于灰色系统理论建立了艾滋病预测的灰色GM(1,1)模型,并依据我国从2005到2009年有关艾滋病传播的相关统计数据,应用该模型预测了未来两年我国艾滋病病毒感染者人数、艾滋病患者人数及艾滋病死亡人数,得到了切合实际的结果。     

灰色预测模型在商务谈判中的应用

商务谈判中,谈判对手价格让步幅度的预测将直接影响企业的切身经济利益,因而对预测的准确性要求较高.本文拟尝试将灰色系统理论应用于价格谈判中,建立GM(1,1)灰色预测模型,该模型采用了白化灰导数背景值的方法建立微分方程模型,具有建模方法简单、操作性强的特点,适用于"少数据"、"贫信息"的系统研究,符合价格谈判的特点和规律.本文运用实例说明该模型具有较高的预测精度和应用价值,以期为相关理论研究提供参考.