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基于灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
物流量预测是物流园区规划和管理的一项重要内容.本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,介绍了灰色模型-马尔可夫链预测物流园区物流量的预测方法,并对某物流园区未来三年的物流量进行预测,结果表明比单纯利用灰色模型进行预测更加准确可靠. 相似文献
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针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。 相似文献
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针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。 相似文献
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灰色模型的预测与应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
吴秉坚 《数量经济技术经济研究》1995,(11):46-48
本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。 相似文献
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本文应用预测技术中的指数平滑法,灰色模型预测法对港口吞吐量的预测进行建模分析,验证比较,并提出了修正灰色模型预测吞吐量的方法。通过比较分析,认为改进型灰色模型对吞吐量的方法,通过比较分析,认为改进型灰色模型对吞吐量的预测是一种拟合精度较高,预测较符合实际的方法,适用于港口吞吐量的短期预测。 相似文献
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针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。 相似文献
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文中通过灰色模型对福州港集装箱吞吐量建模,模型在MATLAB环境下通过了拟合检验和预测检验,得出灰色模型应用于福州港集装箱吞吐量的预测是有效可行的,并对2005~2010年福州港的集装箱吞吐量进行预测,为福州市“十一五“期间物流发展规划的制定提供科学依据. 相似文献
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本文尝试用灰色模型对相对数进行分解运算,并与传统的回归预测方法进行比较。一方面对高职学生的就业率进行预测,另一方面对灰色模型在相对数进行分解预算的准确性进行评价。 相似文献
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运营成本预测是物流企业制定企业发展战略的基础。文章基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数,对物流企业运营成本进行预测。选用P物流企业2000—2009年的运营成本实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年物流企业运营成本。预测结果表明,组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步预测物流企业2013—2017年运营成本,为成本预测及相关领域提供理论及方法借鉴。 相似文献
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针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测. 相似文献
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利用居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务人格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。本文提出了适合预测我国居民消费价格指数变动趋势的灰色模型,并对2002、2003年的变化趋势进行了预测,所得结果与实际数据基本相符合的。 相似文献
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水泥土搅拌桩复合地基承载力的灰色预测 总被引:3,自引:0,他引:3
详细阐述灰色模型的建立及调整过程,利用复合地基沉降实测数据,根据灰色系统理论,建立(1,1)模型,可模拟复合地基的P~s曲线,预测地基沉降的发展趋势,分析水泥土搅拌桩复合地基的承载性能。 相似文献
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针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测。以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度。通过2005-2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度。 相似文献
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针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测.以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度.通过2005 -2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度. 相似文献
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基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测 总被引:2,自引:1,他引:1
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。 相似文献