基于GM（1，1）模型对房地产投资额的预测研究——来自四川省成都市的经验证据

针对房地产开发投资额样本数据少、受各种因素影响具有不确定性的特点,运用灰色理论中应用最为广泛的GM（1,1）模型,以2004年以来成都房地产开发投资额的年统计数据为样本,对成都2009年的房地产开发投资额进行拟合。实证分析过程中通过弱化缓冲序列算子的作用．调整了样本数据的增长速度,实证结果表明GM（1,1）模型在房地产开发投资额预测方面精度较好。能够用该GM（1,1）模型对成都未来的房地产开发投资额进行预测分析,为政府、投资者、消费者的决策提供参考意见。     

组合预测模型在期货预测中的应用——基于灰色关联度

基于传统的GM（1,1）灰色预测模型,为了综合运用新老信息,采用等维递补的方法得到单个灰色预测模型,然后基于改进的灰色关联度这一相关性指标来确定权重,提出了一种组合预测模型.应用该模型对菜粕期货价格进行预测,预测结果表明该模型是有效的.     

湖北省粮食产量灰色关联分析与预测

根据2003-2009年湖北省的粮食统计资料,运用灰色方法对影响粮食生产的诸人文因素进行灰色关联分析,并运用GM（1,1）模型对未来几年的粮食总产量进行预测。分析结果表明,8个主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中粮食播种面积、有效灌溉面积、第一产业从业人数、粮食单产和化肥施用量是影响湖北省粮食总产量的5个重要的因子;预测结果则表明,未来几年湖北省的粮食总产量将持续上升,湖北省人均粮食产量也同样呈上升趋势,这将为湖北省农业的可持续发展提供参考。     

河南省第三产业发展影响因素分析及对策研究

本文通过灰色系统理论中的关联分析方法和GM（1,1）模型,对河南省第三产业发展的影响因素进行了关联分析,并在发展趋势预测的基础上,进行了趋势关联分析,揭示了河南第三产业及影响因素的动态发展趋势。研究结果明确了河南省第三产业发展可依赖的主要因素,从而为河南第三产业发展水平提升、科学决策提供了理论依据。     

重庆市人口预测与发展趋势分析

人口与经济、社会的发展具有密切的关系,科学的预测未来人口的发展趋势,有利于制定合理的人口政策,促进人口、经济、社会的协调可持续发展。基于重庆市1999-2018年的总人口数据,采用线性回归模型、马尔萨斯模型、灰色系统模型GM(1,1)对重庆市2019-2036年的人口规模发展趋势进行预测及分析,研究结果表明:线性回归模型预测的人口规模最小,马尔萨斯模型预测的人口规模居中,灰色系统模型GM(1,1)预测的人口规模最大,取三种模型预测结果的平均值作为最终的预测结果,并结合其经济、社会发展的状况,提出合理的人口发展战略,力图实现人口、经济、社会的协调可持续发展。     

广西城乡收入差距变化趋势预测

本文以广西统计年鉴2000-2010年城乡收入差距时间序列数据为依据,运用灰色GM（1,1）模型对其发展趋势进行了短期预测得出城乡收入差距会进一步拉大的结论并在此基础上提出了相关的政策建议。     

基于改进SVC的金融时间序列预测简

针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机（WSVM）进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机（RWSVM）的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。     

房价指数变化趋势分析及预测

分析了在次贷危机和2010年房产新政对中国房地产市场的双重影响下,房地产价格指数的变化趋势,指出2008年之前房价非理性上涨和目前相对平稳的原因。同时运用GM（1,1）模型对次贷危机、房产新政后和没有次贷危机、房产新政情况下未来价格走势进行预测的对比。     

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GM（1,1）的河北省“十二五”时期棉花需求预测研究

应用灰色系统理论中的核心GM（1,1）模型,对河北省＂十二五＂期间的棉纱产量进行预测,并以此为依据,推算出河北省＂十二五＂时期的棉花需求量。同时指出了研究中存在的问题以及进一步研究的方向。     

基于时间序列的物流产业增值预测模型分析

根据1978-2009年的统计数据,首先将我国物流产业增值与我国GDP进行回归分析,然后将我国物流产业增值进行时间序列的四种方法的建模。通过以上五种模型的建立,以2010-2012年的统计数据作为检验数据验证预测效果,依据真实值与预测值的误差百分比进行最优模型的选取,最终选择ARMA（p,q）模型为最优模型,并用该模型对我国2013-2015年的物流产业增值进行定量预测。最终将预测结果结合定性分析进行修正,使预测值更具有现实意义。     

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。     

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。     

基于新陈代谢GM（1，1）模型的居民消费价格指数预测

影响居民消费价格指数的因素很多.一般的回归模型难以全面涵盖这些因素并预测其未来走势,而运用新陈代谢GM(1,1)模型对未来我国居民消费价格指教进行预测的结果表明.在2009年~2015年间我国CPI年平均涨幅为3.75%,超过3%的警戒线,我国将长期处于温和通胀阶段.使用新陈代谢GM(1,1)模型预测的CPI未来走势还较为精确.     

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。     

艾滋病预测模型及其应用研究——基于灰色系统理论

艾滋病传播模型属于传染病经典模型中的SI模型,为避免运用SI模型运算出现预测结果与客观实际有较大偏差,基于灰色系统理论建立了艾滋病预测的灰色GM(1,1)模型,并依据我国从2005到2009年有关艾滋病传播的相关统计数据,应用该模型预测了未来两年我国艾滋病病毒感染者人数、艾滋病患者人数及艾滋病死亡人数,得到了切合实际的结果。     

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。     

基于支持向量回归的人才需求结构预测

支持向量回归是基于小样本统计理论的一种非线性建模技术,而成分数据则是社会经济领域经常遇到的一种数据类型。本文针对成分数据预测的特点,提出了一种基于支持向量回归的成分数据预测方法。该模型被用于广东省江门市“十一五”人才规划项目,取得了较好的应用效果。