基于GM(1,1)模型的重庆市国内旅客量预测与影响因素分析

本文基于2002—2008年的重庆市国内游旅客数据,利用灰色预测法构建GM（1,1）模型,预测未来重庆市的国内游旅客变化量。认为国内游客量的增加与居民生活水平、闲暇安排、道路交通状况以及自然灾害等因素息息相关。促进重庆市国内旅游发展需对症下药,提高居民收入、改善交通、因时制宜开发旅游线路等措施势在必行。     

基于GM（1，1）模型的漳州市花卉销售额预测

对花卉销售额发展趋势进行预测是正确制定花卉产业战略的前提和基础。文章根据灰色系统理论，利用漳州市2004年到2008年花卉销售额的资料，建立了GM（1，1）灰色预测模型，并应用该模型对漳州市花卉销售额进行预测。结果表明，预测模型精确度达到1级，为准确预测花卉销售额提供了一种较为简便可行的分析预测方法。     

基于灰色系统理论GM（1,1）模型的林芝旅游市场规模预测

旅游业是西藏林芝市的支柱产业,对林芝旅游市场规模进行预测具有重要的意义。基于2009-2016年林芝市旅游接待人数数据资料,利用灰色系统理论GM（1,1）模型对林芝市十三五期间旅游市场规模进行预测,并对其进行了残差检验、关联度检验和后验差检验,检验结果显示建立的GM（1,1）模型具有较高的精度,可以进行实际预测。预测结果表明林芝未来几年旅游业市场规模将呈现持续稳定增长的趋势。     

新能源视域下河北省能源消费需求预测——基于GM（1，1）灰色模型分析

衡量未来发展不再单一考量经济指标,而是要实现经济效益、社会效益、生态效益的共赢局面。以新能源逐渐取代常规能源业已成为世界能源发展的大趋势。在此背景下,基于河北省能源消费状况,笔者利用GM（1,1）灰色预测模型对2003-2010年河北省的能源消费总量和能源消费结构进行预测,得出预测结果,并在分析预测结果的基础上,从更新观念、政策引导、技术创新、重视农村区位发展四个层面对河北省未来能源规划和新能源发展提出了若干思考。     

基于灰色动态GM（1，1）模型的宿迁农民人均收支预测

本文根据2004～2008年江苏省宿迁市宿迁农民人均纯收入与支出的统计数据,建立灰色动态GM（1,1）模型,利用计算机模拟程序进行实际模型操作,研究在宿迁市经济稳定发展的前提下农民收支情况的时间分布特征。预测结果表明,在对相关影响因素获取信息不完整的情况下,2009、2010、2011年宿迁市农民收支均有快速稳定的增长。最后,文章结合当前政策导向,对预测的发展态势进行了进一步的讨论并提出相应建议。     

基于背景值优化的新灰色GOM（1，1）模型

本文对GOM（1，1）模型的背景值构造进行了研究。基于一次反向累加序列的指数特性和背景值的几何意义，提出了一种重构GOM（1，1）模型背景值的优化方法。实例表明：对于非负单调下降序列的预测，本文改进的GOM（1，1）模型比GM（1，1）模型模拟和预测的精度高。     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

青海省物流需求规模预测的实证分析

运用灰色GM（1,1）预测模型,选取货运量为指标,根据统计数据建立了青海省铁路和公路物流需求规模模型,并对青海省十二五期间的物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为青海省物流业发展提供定量依据。     

基于灰色马尔可夫模型的北京市文化消费预测

为了把握文化消费的未来走向,拉动文化消费增长,使用GM（1,1）模型和马尔可夫模型相结合的灰色马尔可夫模型,对北京市2008—2018年文化消费支出数据进行建模,得到 2019—2023 年的北京市文化消费预测值。结果表明：灰色马尔可夫模型有效改善GM（1,1）模型预测波动数据效果不理想的缺点,提升了模型的预测精度。受疫情影响,2020年北京市文化消费下降35.6%,2021—2023年将呈现持续增长趋势。根据预测结果,对拉动文化消费增长点提出合理建议。     

基于参数优化的物流需求灰预测研究

在当前大力发展物流业的同时,需要做好物流需求预测,从而为各地科学合理地制定物流发展规划,实现物流系统供需平衡提供重要决策依据。物流系统是典型的灰色系统,文章利用江苏省物流货物周转量历史数据建立新陈代谢GM（1,1）模型群,并对模型参数进行优化,通过对模型群中不同维度的各个模型进行比较,选取其中精度较高的模型对货物周转量进行预测。结果表明模拟与预测效果均很好,模型有较高的应用价值。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的深圳市生产总值的预测

城市经济对一个国家和地区的发展起着龙头引领作用,生产总值则是衡量经济实力的一个重要标准。通过对一个城市生产总值的精确预测,可以为城市未来提供经济决策服务。文章以灰色理论GM(1,1)模型为基础,有效地结合马尔科夫模型的预测优点,对深圳市2006～2016生产总值进行了预测研究。依据相对残差、平均相对误差和归一化误差这三个评价指标,表明灰色马尔科夫模型预测的结果可以与原始序列很好的拟合,预测精度较高,预测结果可靠,能够为深圳市未来的经济决策提供参考依据。     

改进的灰色预测GM(1,1)模型的MATLAB实现

灰色系统理论中的灰色预测理论已得到了广泛的应用,文章简单介绍了改进的灰色预测GM(1,1)模型,使用MATLAB语言给出了建立模型的算法程序,为高效地利用MATLAB强大的科学计算功能解决一些GM(1,1)模型预测等数据处理问题提供了方便。     

组合模型下陕西科技人才需求数量预测

基于陕西省科技人才发展现状,运用统计年鉴动态数据,结合Granger因果关系检验和逐步回归分析构建时间序列-BP神经网络组合预测模型,预测2021—2025年陕西省科技人才需求数量。研究表明：与灰色GM（1,1）模型相比,时间序列模型对规上工业企业工业总产值的预测精度更高;陕西省规上工业企业总产值能够有效预测陕西省科技人才需求数量;陕西省科技人才需求数量将呈指数趋势显著上升,到2025年达26.7万人。以此从关注陕西省重点产业、完善陕西省科技人才管理方案和充分利用陕西省科技人才3个方面提出相关建议,充分激发科技人才创新潜能。     

基于GM（1，1）的四川生猪及猪肉生产预测分析

在四川生猪养殖及猪肉生产现状进行分析的基础上,利用1989—2006年度四川省生猪和猪肉相关数据,运用GM（1,1）建立了生产模型并进行了预测。最后提出了加强四川生猪生产的对策和建议。     

基于Kano模型视角的民航服务质量动态预测研究

针对传统Kano模型对质量要素定量化研究的缺陷以及分类准则上的模糊性,提出应用相似度理论量化改进的Kano模型。并基于灰色度理论的GM（1,1）模型和马尔可夫链稳态理论,对评价模型中质量要素的Kano模型分类结果进行动态预测分析。通过对民航服务数据的实证分析,验证了两种模型的适用性。     

基于GM（1，1）模型的中国制造业总量的预测研究

文章通过灰色预测的GM（1,1）模型,对中国制造业总量做了预测分析,针对预测结果给出建议。     

赣深高铁开通对河源旅游业发展的影响预测——基于GM（1,1）模型

为了探究赣深高铁对河源文旅产业产生的影响,利用GM（1,1）灰色预测模型,对赣深高铁开通后河源5年内的旅游数据进行预测,并选取与河源条件类似的5个已开通高铁城市（潮州、汕尾、云浮、韶关、龙岩）的旅游增长率进行调节,用高铁通车对5市旅游影响的平均水平作为调整因素,对上一步灰色模型所预测出来的数据进行调整,最终得到研究结果。根据研究结果,针对河源市旅游产业发展情况给出对策和建议。     

基于改进GM(1,1)模型的居民消费价格指数的预测

由于居民消费价格指数受多方面因素的影响,单纯地采用GM(1,1)模型无法准确地进行预测,因此,文章提出改进GM(1,1)模型。首先,以2009~2013年居民消费价格指数为基础,通过建立普通GM(1,1)模型对2009~2013年居民消费价格指数进行模拟,发现模拟值与真实值之间存在差异较大;其次,基于普通GM(1,1)模型对残差进行修正,求解得到改进后的GM(1,1)模型,并对改进后模型进行可行性验证;最后,根据求解得出的改进GM(1,1)模型,对未来几年居民消费价格指数进行预测。结果表明,该预测方法是可行的,为其他相关预测提供了一种理论依据。     

灰色模型中不同序列长度对模型精度的影响

针对建筑物沉降的特点,在灰色理论的基础上,建立GM（1,1）模型,并采用不同序列长度对来预测建筑物的沉降量,通过对比发现,不同的序列长度对模型的预测精度有着一定的影响。     

基于混合模型的陕西省旅游市场需求预测

目前,旅游预测主要采用基于传统研究方法或神经网络技术的单项预测方法.为提高旅游需求预测的精度,文章提出一种基于BP神经网络和ARIMA 混合模型的游客量预洲方法.该方法能够同时考虑旅游统计数据的线性和非线性规律.以陕西省接待入境游客人数为例,采用本文提出的混合模型对其进行了综合分析与预测,预测结果表明混合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的.