基于改进GM(1,1)的CPI灰色预测模型

根据我国2008年1至12月份的CPI数据,建立基于改进GM(1,1)的CPI灰色预测模型,并对2009年1月份CPI进行预测。     

芜湖市南陵县农村物流人才需求预测——基于灰色GM(1,1)模型

南陵县作为芜湖市唯一拥有5个电商示范村的县区,农村电商发展一直是其经济发展的重要推动力,而其物流发展落后一直是其电商发展过程中的瓶颈,本文以近5年南陵县物流从业人数为原始数据,建立南陵县农村物流人才需求的GM(1,1)模型,预测未来5年南陵县农村物流人才需求量.结果显示,未来5年里南陵县农村物流人才需求量稳步上升,为当...     

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。     

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。     

我国社会融资规模的预测及对策研究——基于新陈代谢灰色GM(1,1)视角

本文从社会融资规模的具体内涵出发,构建新陈代谢灰色GM(1,1)社会融资规模预测模型,以2006—2010年我国社会融资规模数据为原始数据测试集,对其进行数据拟合,并对2011—2012年社会融资规模进行预测及检验,确定未来五年内我国社会融资规模的预测值,为其发展趋势的合理性判断提供支持,具有现实的指导意义。     

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。     

基于灰色残差GM(1,1)模型的中国铁路货运量预测

铁路货运量预测作为铁路运输生产的基础工作之一,是铁路运输企业制定正确市场营销战略的前提条件。为提高我国铁路货运量的预测精度,适应铁路持续、迅速、健康发展的需要,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的四川省GDP总量预测

本文采用灰色预测GM(1,1)模型对四川省GDP总量进行科学预测。     

河南省建筑业产值预测——基于灰色GM(1,1)模型

文章首先分析了河南省建筑业发展现状;其次运用灰色GM（1,1）模型对2014～2016年河南省建筑业总产值和增加值进行了预测,其结果表明：到2014年～2016年,河南省建筑业总产值和增加值仍将保持年均增长10％以上的发展速度;最后提出了促进河南省建筑业发展的建议.     

基于GM(1,1)灰色系统的网民规模预测分析

互联网是推动一个国家生产力增长的重要决定因素之一。网民人数与结构特征、互联网基础资源、上网条件和网络应用等方面的信息,对国家和企业掌握互联网络发展动态和决策有着十分重要的意义。基于灰色理论GM(1,1)模型,以河北省2006～2010年河北省网民规模的统计数据为基础,对未来几年河北省的网民规模进行预测,从而提供有效的参考信息。     

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。     

基于GM(1,1)模型的农村网民数量预测研究

采用灰色预测的最基本的GM(1,1)模型,根据互联网信息中心发布的我国农村网民的数据信息,对我国农村网民的增长数量和趋势做出预测。以提供农村网民的增长潜力的信息,便于政府对农村的互联网建设做出决策。     

网络购物用户规模预测——基于灰色系统GM(1,1)模型

网络购物由于不受时空限制、交易成本低、传送快捷,因此逐渐成为人们的购物方式。基于灰色理论GM(1,1)模型,以中国2009～2012年每半年的网络购物用户统计数据为基础,对未来几年中国的网络购物用户规模进行预测。     

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)模型的城镇居民恩格尔系数变动预测

目前对恩格尔系数的研究中存在一些不足,大多数研究者是从其形成机制上进行分析,忽视了恩格尔系数的长期性、波动性和影响因素的复杂性。而GM(1,1)模型可以弥补这个不足。本文通过创建我国城镇居民恩格尔系数的GM(1,1)预测模型,研究其长期发展变化的规律。可以看出未来五年我国城镇居民的恩格尔系数将会有一定程度的提高,在40%左右摆动,居民生活水平仍处于由小康向相对富裕转化的阶段。     

基于灰色马尔可夫模型的市场需求预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型,以市场需求预测为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的市场需求的数据列的预测具有一定的准确性和应用性。     

基于灰色GM(1,1)模型的房地产开发价值预测研究

本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。     

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。     

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。     

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.