引入优化因子的GM（1,1）模型及其在旅游客源预测中的应用

在灰色GM(1,1)预测模型中引入优化因子,通过优化因子的选择使预测结果与原始数据的平均相对误差最小,以提高预测精度.将引入优化因子的GM(1,1)模型应用于中国入境旅游客源的预测并与传统的GM(1,1)模型及文献中的改进方法相比较,结果表明引入优化因子的GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

灰色预测模型在房地产投资预测中的应用

本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型检验.通过对合肥地区近年来房地产开发投资数据的分析,建立了GM(1,1)模型,经模型检验,该预测模型可靠,分析结果具有一定的参考价值.     

组合优化理论在中国经济增长预测中的应用

文章采用灰色预测的GM(1,1)、变参数BGM(1,1)两种模型与BP神经网络进行组合优化,对中国GDP的增长做出预测分析,建立了灰色神经网络的GDP预测模型。组合优化模型提高了拟合和预测精度,是经济发展趋势进行预测分析的有效方法,有利于决策者制定相关的经济政策,进行宏观管理和控制。     

基于残差GM(1,1)模型的医院门诊人次的预测

门诊量分析是门诊医疗服务流程管理的起点,文章通过对延安市洛川县医院2009-2016年就诊量数据建立GM(1,1)以及基于模型修正的残差GM(1,1)模型,对预测精度进行对比,发现修正的残差GM(1,1)模型有效提高模型预测精度,并给出未来短期内的预测值.     

基于灰色预测和神经网络的人口预测

人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明：NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。     

灰色预测理论在房地产投资决策中的应用

预测是房地产投资决策的重要工作之一。文章在分析GM(1,1)模型和灰色马尔可夫预测模型两种灰色预测模型的基础上,结合实例对房地产价格和开发量进行预测,并取得了比较理想的结果。旨在提高房地产投资决策的科学性。     

中国三次产业部门投入产出直接消耗系数预测研究

以1987年、1992年、1997年、2002年和2007年中国三次产业部门投入产出直接消耗系数矩阵中相应元素为基础研究时间序列,且以相应的弱化算子为原始时间序列数据,分别构建灰色GM(1,1)模型并据其预测2012年中国三次产业部门投入产出直接消耗系数;再将2012年中国三次产业部门投入产出直接消耗系数的实际值与预测值进行比较,以确定预测误差;最后,重新构建GM(1,1)"新陈代谢"模型,并预测2017年中国三次产业部门投入产出直接消耗系数。研究表明:两次构建的GM(1,1)模型均达到一级预测精度标准;2012年中国三次产业部门投入产出直接消耗系数预测的平均相对误差为10.92%。     

灰色GM(1,1)模型在综合医院业务收支预测中的应用

基于灰色GM(1,1)模型,对综合医院的业务收入和业务支出进行预测,从而为推进公立医院改革,理顺医院补偿机制等提供有效的参考依据。分析结果表明,灰色GM(1,1)模型能较好地预测医院业务收支的发展趋势,具有较强的实用性。     

广州市用电量预测模型比较研究

采用灰色模型GM(1,1)等5种方法对2004—2018年广州市用电量作拟合检验并优选应用模型,结果表明:(1)拟合月度用电量时,气温预测法、灰色模型GM(1,1)、随机季节模型和组合预测法的平均相对误差分别为5.44%、3.47%、2.94%和2.45%;拟合年度用电量时,气温预测法、灰色模型GM(1,1)、随机季节模型、人均用电预测法和组合预测法平均相对误差分别为1.87%、2.22%、1.09%、2.36%和1.05%;从拟合精度角度看,灰色模型和随机季节模型较理想,气温预测法和人均用电量法均较差,组合预测法集成各模型优势,效果最佳。(2)运用组合预测法得出2019年、2020年和2021年广州市各月用电量分别平均同比增长3.65%、4.72%和4.65%,年用电量则分别同比增长5.12%、5.18%和5.12%,可用于广州市电网负荷管理。(3)提高预测精度要求更细的用电量和人口统计数据,需要各部门加强数据上报和沟通机制。     

灰色verhulst模型在长春市人口预测中的应用

本文介绍了灰色系统模型在人口预测中的应用,并针对传统灰色GM(1,1)模型在长期人12预测中所存在的问题,提出了利用灰色系统中的verhulst模型可以较好地进行长期人口预测.并利用这两种模型分别对长春市未来人口总量进行了预测,对比所得结果发现,verhulst模型相对更适于进行中长期的人口预测.     

基于GM(1,1)的武汉市物流需求预测研究

伴随着改革开放政策的深入发展,武汉市的社会经济发展异常迅速,运输业也得到很大的发展,公路、铁路以及航空货物运输的发展也面临着重大的挑战,因此,本文对武汉市物流需求预测进行研究,首先分析了武汉市当前的物流需求现状,内容涉及公路、铁路及航空货运量等方面;然后介绍了灰色预测中的GM(1,1)模型;最后结合武汉市当地经济发展情况、统计年鉴中获得的货运量数据以及其它数据以及GM(1,1)模型的优点,运用GM(1,1)模型对武汉市的货运量进行预测,并提出如何发展武汉市物流业的措施和对策.     

基于灰色模型的杭州宋城主题公园游客数量和经济收入预测研究

主题公园游客数量和经济收入是体现主题公园发展状况的重要因素,对其预测可以为政府和企业今后开展工作提供依据。但由于收集的数据少而不全等问题会影响最后的预测结果,选择一个合适的预测模型尤其重要。用GM(1,1)灰色模型对主题公园进行游客数量和旅游收入预测,可以有效解决信息少而不全等问题,如果模型的拟合精度较高,则获得的结果具有较高的可靠性。选取2007—2012年杭州宋城主题公园游客数量、旅游总收入为两大考量指标,在论证GM(1,1)模型适用的基础上,预测今后四年(2013—2016年)杭州宋城主题公园游客数量以及经济收入情况,所得结论对各个领域的时间序列预测都有一定的借鉴与参考价值。     

运用GM(1,1)模型预测开放式基金经济增加值的实证分析

开放式基金在我国起步较晚但发展迅速,许多问题需要进行深入探讨,尤其是对开放武基金估值问题的研究对基金投资者和基金管理者都具有重要的理论和现实意义.采用经济增加值(EVA)折现的方法评估开放武基金价值比其他传统价值评估方法具有更多的优点,而这一方法的关键问题是准确地预测未来经济增加值.本文运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对随机选取的三只开放式基金未来经济增加值做了预测研究及残差检验.实证分析表明,运用GM(1,1)模型预测开放武基金经济增加值具有较高的精确度.     

金融机构贷款灰色预测GM(1,1)模型研究

在市场经济条件下,研究金融机构贷款发展趋势具有重要意义。应用灰色系统理论与灰色预测方法,从金融机构贷款未来发展趋势预测出发,构建金融机构贷款灰色预测GM(1,1)模型,对山西省2011~2020年金融机构人民币各项贷款进行了预测分析,并对预测结果进行实际还原验证。预测结果较为满意,可供相关金融机构和经济部门决策时参考。     

基于灰色系统模型的城乡建设用地规模预测——以常德市鼎城区为例

土地利用总体规划是区域性的综合规划,为地方性的经济发展提供科学和法律依据.建设用地的有效供给是地方经济发展基础,建设用地需求量预测是土地利用总体规划编制的核心,也是土地利用管理的依据.为了切实搞好常德市鼎城区的土地利用总体规划,使之更具有前瞻性、可操作性,必须切合实际地搞好建设用地需求规模和布局的预测.采用灰色系统模型,通过灰色关联度分析,建设用地发展与GDP、总人口、市镇人口、社会固定资产投资、人均GDP、第二产业产值、第三产业产值密切相关.基于这些因子,采用灰色系统模型法、建立GM(1,1)灰色模型,进行了2010年和2020年的城乡建设用地规模的预测.GM(1,1)模型可以进行长期预测,但预测仅反映一种趋势,综合考虑驱动因素的灰色线性组合模型更具有预测的可靠性.利用GM(1,1)模型和线性模型组合,进行城乡建设用地规模预测,可为土地利用总体规划提供可靠的保证.     

GM(1,1)模型预测我国石油需求量

传统的资源需求预测方法有类比法、外推法和因果分析方法等,但已有的预测结果精确度均较低。运用灰色系统理论建立石油需求量预测GM(1,1)模型,从对我国石油需求预测的结果来看,与历史需求值较为符合,可靠性较高。并利用该模型对未来5年的石油需求量进行了预测。     

基于GM(1,1)模型的重庆市人口老龄化趋势预测与分析

研究人口老龄化问题对城市经济健康及可持续发展具有重要意义;论文以重庆市老龄人口为研究对象,应用GM(1,1)模型对该市的老龄人口增长趋势进行预测.首先构建了重庆市人口老龄化的GM(1,1)动态预测模型,然后研究了该模型的误差检验方法,最后在此基础上对重庆市老龄人口的增长趋势进行了预测.预测结果表明:重庆市老龄人口在2019年将突破400万,这表明重庆市老龄人口在未来五年将以稳定速度的快速增长,将会导致重庆市老龄人口比重逐渐上升,当局必须全面铺开二胎政策来处理好人口老龄化和经济发展的关系,从而增进社会的协调发展.     

离散灰色模型在科技人才资源预测中的应用

根据统计资料,应用离散灰色预测模型对中国未来科技人才资源的发展趋势进行了预测和研究,发现对比传统的GM(1,1)预测模型,离散灰色模型具有更高的拟合精度。     

灰色GM（1,N）模型在广东海洋经济预测中的应用

本文选取六个影响海洋经济快速发展的生产和需求因素,应用灰色系统理论建立了广东海洋经济GM（1,N）预测模型,并选择了线性回归、三次指数平滑和灰色GM（1,1）三种不同模型对六个影响因素指标进行预测,从而提高了预测模型的可靠性,为海洋经济定量预测分析提供了一种有效方法。从预测结果看,模型具有较高的拟合精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的四川省物流需求预测

以四川省2011-2015年的货运量数据为基础,根据灰色系统理论建立灰色GM(1,1)模型,对四川省未来五年的货运量进行预测.最后用残差检验和后验差检验的方式对预测结果进行检验,进一步证明预测结果的可信性.