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。     

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。     

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)模型的重庆市五大功能区人口老龄化预测

本文通过建立灰色GM(1,1)模型,借助Matlab软件编程计算和检验,对重庆市五大功能区2015年~2020年60岁及以上老年人口进行预测。预测结果表明:2015年~2020年间重庆市五大功能区60岁及以上老年人口数不断增长,2020年将逼近900万人,说明重庆未来养老形势异常严峻。模型精度检验表明模型精度为一级,模型预测结果可靠性高、可信度强,模型适合人口中长期预测。     

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。     

我国人口可持续发展问题实证研究——基于GM(1,1)模型的建立与预测

本文阐明GM(1,1)模型的基本理论,收集2001年～2007年我国人口时间序列资料,建立人口数量GM(1,1)模型,分析原因,并对未来若干年人口发展趋势进行预测,提出适宜的政策建议。     

基于灰色系统理论的重庆市天然气消费预测

运用灰色系统理论,以1990年-2004年重庆市天然气消费量为基础数据,经过样本数据处理、级比、级比界区检验,构建了重庆市天然气消费量灰色系统预测GM(1,1)模型。采用残差来判断其预测精确度,对1990年至2004年间重庆天然气消费量进行预测和可信度检验,实践检验结果表明:该方法精确度达到97%以上。同时,运用此方法预测了未来10年重庆市天然气消费将呈快速增长趋势,到2015年重庆市天然气消费量将突破628万吨标准煤。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

公路交通运输量GM-Markov综合预测模型研究

为了提高公路交通运输量的预测精度,在介绍一般模型的基础上,建立了GM-Markov预测模型,它是将灰色预测方法与Markov预测模型优化组合,用灰色预测模型GM(1,1)预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用Markov模型预测各数据在总体趋势下的随机波动性变化,得到随机时间序列数据趋势预测模型的解。通过公路货运量的实际数据进行了验证,结果表明:GM-Markov预测模型既能预测参数随机数据序列的总体趋势,又能适应波动性较大的随机序列变化,其预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。     

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。     

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。     

河南省国内旅游客源灰色预测模型研究

基于灰色系统理论,以河南省2000年-2007年国内旅游客源统计资料为原始数据,建构了河南省国内旅游客源的GM(1,1)灰色预测动态模型并进行了模型精度检验模型预测结果与历史数据吻合很好,进而利用该模型对河南省2008年-2010年的国内旅游客流量进行了预测分析,为河南国内游客数量的预测和合理规划客源市场提供了科学的依据。