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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

零售业节日性商品库存控制模型研究

库存水平的优劣取决于对未来消费者需求的预测,本文在分析零售业节日性商品特点的基础上,提出了利用基于残差修正的GM(1,1)模型实现消费需求预测,并通过实例进行验证,达到了较好的预测效果。     

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。     

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。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

我国居民消费价格指数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,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合2007²011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,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我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。     

物流需求量的灰色系统预测分析

本文首先说明了物流需求预测的重要性,指出了灰色系统预测模型在物流需求预测中的应用价值。根据灰色绝对关联度,分析了相关经济影响因子对物流需求量的影响程度,然后举例说明了考虑相关经济因素对物流需求量影响的GM(1,N)模型系统预测比GM(1,1)模型单变量预测更有效。     

初始值优化的离散灰色预测模型

针对经典GM(1,1)模型的不足,研究了离散GM(1,1)模型选取不同初始迭代点的模拟数据增长率特点.应用最优化技术求解初始迭代点,证明了改进的离散GM(1,1)模型能够完全模拟指数序列.提出了两类分段修正离散GM(1,1)模型,对建模机理进行了证明,并对改进模型进行了推广.结果表明,优化初始迭代点的分段修正离散GM(1,1)模型能够完全拟合分段等比序列.     

家电产品市场销售的预测方法研究

以家电产品销售量常用的预测模型——灰度理论GM(1,1)模型为参照蓝本,根据1996—2009年家电产品年销售数据,探讨修正威布尔模型在家电产品市场销售量的预测作用。根据家电产品销售市场的变化规律,以威布尔累计概率为基础,提出修正威布尔预测模型。通过对1996—2009年家电产品年销售数据的拟合,建立家电销产品年销售量的修正威布尔预测模型,与灰度理论的GM(1,1)模型对比,分析两种预测模型的优劣,分析修正威布尔预测模型在家电产品市场销售量预测的适用性和准确性,为家电销产品售量预测提供全新的预测模型。     

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。     

基于灰色预测模型的江苏物流需求预测

本文根据江苏省物流业历史统计数据,建立了物流需求的GM(1,1)模型,并对江苏未来物流需求规模进行了预测,在一定程度上为江苏物流业发展提供定量依据。     

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。     

基于证据理论和动态组合型神经网络的区域物流需求预测

区域物流量不仅和区域经济有关,也和历史物流量有关,故同时利用影响物流需求的区域经济因素和历史物流量进行预测可行。为此提出动态组合型神经网络融合预测模型,并用广东省的物流统计数据进行检验,证明了预测结果的可信度。     

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。     

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.