奶类消费需求组合预测——基于指数平滑法和灰色模型

为了合理预测奶类消费需求量,建立了三次指数平滑和灰色模型两种单项预测模型。鉴于单预测模项型的局限性,提出了以预测偏差平方和(方差)最小为最优化准则的组合预测模型。分析比较表明,组合预测模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,能避免各单项预测模型的局限。该组合模型对未来短期的奶类消费需求的预测具有一定的参考价值。     

基于组合模型的我国税收收入预测分析

本文在ARIMA和GM(1,1)模型基础上,利用我国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国税收收入的预测.所得结果误差优于两个模型的分别预测,表明组合预测模型在税收收入数据的预测中更有优势.最后据此组合预测模型对2009年中国税收收入进行了预测分析.     

中国大陆赴香港旅游预测模型

旅游人数预测是旅游业经济分析和发展战略规划中的关键问题。本研究选择适当的方法建立中国大陆到香港旅游预测模型，为制定香港旅游战略规划提供决策依据。首先建立包括六个因素预测理论模型，然后用神经网络、移动平均、时间序列平滑模型和多元回归方法建立旅游定量预测模型，结果显示神经网络模型优于其他三种模型。     

灰色预测模型的研究及其应用——基于上海市货运总量的分析

本文主要对灰色理论以及灰色预测方法和具体建立模型进行具体描述。实证分析选取1996～2011年上海市货运总量的统计数据,运用灰色预测方法中的GM（1,1）模型,建立上海市货运总量发展趋势的预测模型,以相对误差为评判标准,对灰色预测模型的有效性进行讨论。     

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。     

组合预测法在我国汽车市场需求预测中的应用

组合预测理论是对同一个预测对象采用不同的单项预测模型,并对各个单项模型施以适当权重。因而,利用多个单项预测模型有效组合更多有用的信息资源,使组合预测模型具有较高的预测精度和预测稳定性,能比较合理地描述系统的客观现实。依据中国民用汽车保有量1985-2003年的历史数据及汽车市场需求系统的复杂特性,分别采用灰色系统、多元回归、三次指数平滑方法建立单项预测模型。根据组合预测理论建立中国汽车市场需求组合预测模型;运用组合预测模型对我国汽车市场的未来需求进行了预测。     

基于PLS的组合预测模型及其应用

本文运用组合预测理论,利用偏最小二乘回归方法建立了基于灰色预测模型GM(1,1)、2阶自回归模型AR(2)和龚伯兹曲线模型的组合预测模型,并对农业贷款需求进行了预测。     

人民币兑美元汇率混沌动力学预测模型

应用混沌理论对人民币兑美元汇率系统进行建模及预测。建立了两个混沌动力学模型,即人民币兑美元汇率的日收益序列预测模型和人民币兑美元的日汇率序列预测模型。实证结果表明,两个模型的预测结果都好于均值模型的预测。其中,前者的预测均方根误差比较大,而后者的预测均方根误差非常小,表明两个模型中,后者更适合于人民币兑美元汇率的预测。     

基于模糊处理和遗传优化的小波神经网络股指区间预测

文章基于模糊粒化和遗传算法优化的小波神经网络,建立了一种新型股指区间预测模型。并对上证指数开盘数据进行实证检验,预测结果表明模型预测结果比较准确,模型具有较高的预测精度,误差率较小。文章建立的股指预测模型对探究中国股票市场波动趋势有一定意义,同时也为投资者进行股市投资提供一种投资参考。     

安徽省道路旅游客运车辆需求量预测分析

本文分别采用指数函数曲线预测模型、灰色简单预测模型和多元线性回归的一般模型预测安徽旅游人数,依据三种方法预测结果的加权平均数,预测了安徽道路旅游客运车辆需求量,为道路旅游客运体系的建立,能够提供科学的决策依据。     

试论银行存贷款余额灰色预测模型研究

本文作者通过在银行工作中对某支行的年末存贷款余额进行分析研究中,从经济系统的灰色预测模型入手,系统分析了灰色预测模型在银行存贷款余额预测中的理论依据和模型建立过程,提出了建立银行存贷款余额预测系统的具体方法,并对实际预测结果进行了分析与讨论。     

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。     

基于神经网络的通货膨胀预测模型研究

本文采用神经网络的方法,利用消费者物价指数、工业增加值和货币供给等数据,分别以BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络建立通货膨胀预测模型.三个模型预测结果表明,采用神经网络方法建立的模型能够较好地预测通货膨胀的变动.通过比较BP神经网络和Elman神经网络预测结果可以看出,带有反馈机制的神经网络模型预测性能优于一般神经网络模型.     

我国果酒需求量组合模型预测研究

果酒是保健类酒,市场潜力巨大。对重庆永川果酒的需求量进行预测,揭示变化规律和发展趋势。运用组合预测模型确定预测的权系数,将常用预测模型有机结合起来,建立果酒需求量组合结构模型,并通过实例分析证实。     

基于灰色LM-BP神经网络对第三产业综合指数的预测

第三产业发展趋势的预测对于国家或地方政府制定宏观政策有着重要的意义。为更加准确地进行第三产业的预测,从多角度选取指标,利用信息墒理论合成综合指标,建立灰色LM-BP神经网络对其进行预测,实证分析灰色LM-BP神经网络比单一的灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型拟合和预测能力要好,说明了模型适应成都第三产业发展趋势的预测。     

基于非节假日Elman神经网络的电力负荷短期预测

为降低节假日对预测工作的影响,将剔除法定节假日后的样本作为预测样本。以最大相对误差、平均绝对误差以及均方根误差作为模型的衡量指标,通过建立广义回归神经网络、小波神经网络与Elman神经网络预测模型对预测样本进行预测,最后仿真结果表明Elman神经网络预测模型能更好地提高预测精度。     

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。     

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。     

我国铁路货运量的组合预测

在二次指数平滑、一元回归、自回归、灰色预测四种模型的基础上采用方差倒数法定权的方式建立组合预测模型,对全国铁路货运量进行预测,并对预测结果进行误差分析。预测结果表明,组合预测较单一模型预测更具优越性。     

基于灰色马尔可夫链的企业盈利额预测

灰色马尔可夫模型预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,并能针对较短的时间序列数据建模计算。介绍了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的建模方法,并将灰色马尔可夫链模型应用于某企业盈利分析预测。分析表明,该模型具有较强的适用性。