黑龙江省经济适用住房价格预测

经济适用住房越来越成为广大人民群众关注的焦点。通过采用灰色系统理论中的灰色预测方法并建立灰色预测供给模型．对影响黑龙江省经济适用住房供给的因素进行定量化分析,进行价格预测。其结论是：黑龙江省降低经济适用房的价格势在必行;灰色预测模型具有较好的预测精度．预测结果可信;这种方法在房地产业具有较好的应用前景。     

灰色线性回归组合模型在黑龙江煤炭物流需求预测中应用

黑龙江省是煤炭资源大省,煤炭需求量的快速增长对物流体系提出了更高的发展要求。利用灰色线性回归组合模型对黑龙江2006-2011年煤炭消费进行预量的结果与实际消费相对吻合,表明此模型具有较好的预测能力,可以证明对今后一个时期预测的可行性。黑龙江省应根据煤炭物流需求量做出相应的应对对策,应加强煤炭生产,优化能源消费结构,加强黑龙江煤炭国际运输通道建设,建立黑龙江煤炭物流基地,满足经济社会快速发展的需要。     

基于改进灰色模型的物流成本预测研究

物流成本的正确预测有助于合理分配现有资源,提升物流成本效益。为了克服传统灰色模型预测精度低的缺陷,通过引入将阶跃函数改进传统灰色模型,提升灰色模型预测精度。利用历年我国物流总费用数据,对未来年物流成本和灰色预测模型的精度进行预测,将预测结果与简单平均法、移动平均法、指数平滑法和传统灰色模型进行比较,验证模型的合理性和有效性。     

灰色神经网络在股价预测中的应用

本文在深入了解股价的可预测性和研究各种股价预测的方法的基础上,探讨利用BP神经网络和灰色模型进行股价预测。以二者为基础,将BP神经网络和灰色模型预测模型的优点结合,提出灰色神经网络模型。该模型将灰色模型的预测值作为BP神经网络的输入变量,而以实际值作为输出变量对神经网络进行训练。     

基于GM（1，1）的黑龙江省公路运输量预测研究

公路建设具有建设周期长,显现效益滞后的特点,因此做好公路运输规划,保证规划的前瞻性,是保证公路建设效益及早发挥的重要条件。而交通运输量的预测是进行运输规划的重要依据。本文以黑龙江省为实证对象,利用灰色预测方法,进行“十二五”期间的黑龙江省公路运输量预测,以分析黑龙江省公路建设的前瞻性。     

基于改进灰色模型在电力负荷预测中的应用

在电力负荷预测中,灰色GM(1,1)模型比较有效,但在实践中由于电力负荷情况的复杂性和多样性,改模型还是存在一点的问题,比如,预测误差较大,精度不能满足要求.为满足电力事业的发展,对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度.     

基于灰色预测的误差调整模型在保定市房价预测中的应用

除了各期房价历史数据,各对应期市场上其他因素(如地价、人均收入、居住指数、人口等)的变化,对房价的高低也有一定的影响。本文将灰色与多元预测模型相结合,从纵横两个方向对房价进行预测。即利用灰色模型进行基本预测的基础上,再对误差值利用多元模型进行调整,使预测结果精确度更高。     

河南省国内旅游客源灰色预测模型研究

基于灰色系统理论,以河南省2000年-2007年国内旅游客源统计资料为原始数据,建构了河南省国内旅游客源的GM(1,1)灰色预测动态模型并进行了模型精度检验模型预测结果与历史数据吻合很好,进而利用该模型对河南省2008年-2010年的国内旅游客流量进行了预测分析,为河南国内游客数量的预测和合理规划客源市场提供了科学的依据。     

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。     

基于初始条件优化的GM(1.1)模型在黑龙江省GDP预测中的应用

鉴于GDP是衡量一个地区经济发展程度的重要指标,若能对该地区的GDP的未来趋势做出尽可能精确的预测,则对该地区未来经济发展政策的制定和实施都有着积极的作用。从减少预测误差为出发点,利用对传统GM(1. 1)预测模型初始条件的选择进行优化,建立了预测精度改善的基于初始条件优化的GM(1. 1)模型,并利用优化的GM(1. 1)模型结合黑龙江省近些年的GDP数据对黑龙江省未来几年的GDP发展趋势进行了预测,并依据预测结果提出了黑龙江省经济发展的建议。     

基于灰色模型的旅游流量预测方法探讨——以河北省为例

灰色预测模型GM(1,1)是一种旅游流量预测模型,本文根据2000年～2005年河北省海外游客量的统计数据,利用灰色模型对河北省2010年前的海外游客量进行了预测。通过分析,灰色预测模型具有较高的建模精度,预测方法和结果对旅游地规划具有一定的参考作用。     

基于灰色预测模型的山东省公路货运量预测分析

文章论述了灰色预测模型在公路货运量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,与目前常规货运量预测理论和模型相比,可有效处理小样本、贫信息的不确定系统,并在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。应用灰色系统中的GM(1,1)模型对1999-2010年山东省公路货运量进行分析和研究,通过运行预测模型并与原历史数据进行比较,确认预测模型准确度较高;最后以此预测模型对山东省2012—2017年的公路货运量进行了预测。     

中长期电力负荷预测理论研究

本文首先分析了电力负荷理论中的主成分回归理论与灰色预测理论,其次利用优选组合预测模型,形成中长期电力负荷预测理论模型。优选组合预测模型比主成分回归理论模型与灰色预测理论模型具有更高的精度。     

基于灰色理论的一手房成交量预测及其综合分析

房地产成交量受多种因素影响,既有宏观因素,又有微观因素;既有确定性因素又有不确定性因素.文中运用灰色理论原理,把广州市十区一手房成交量看作一个灰色系统,以2009年上半年作为时间数据系列,建立灰色GM(1,1)预测模型,利用Matlab软件对一手房成交量未来走势进行预测,并对所建模型进行残差检验,相对误差、精度、后验差比值均为一级.因此,可以运用所建模型对一手房成交量进行预测.从模型预测的结果看,成交量在未来呈上升趋势.     

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。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题.本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值.     

灰色神经网络的建模原理及应用

所谓灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来,对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。本文将灰色预测与神经网络预测方法相结合,提出了预测宏观经济指标的新方法,实例表明此种组合模型的精度较高。给出了一般灰色神经网络模型GNNM(1,1),该模型具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性,并给出了相应的学习算法,然后通过示例说明模型的可行性。     

基于二次插值组合灰色预测模型的房价预测

房价问题涉及多方群体的利益,因此对房价预测具有一定的现实意义和理论研究价值。预测模型的核心问题是预测精确度,本文分别从利用二次lagrange插值法得到新的背景值,通过残差预测调整误差,进行多次等维递推以及组合灰色模型等多个方面对灰色模型进行了改进,使精确度得到了提高。并以保定市为实例,验证了该房价预测模型的高精确度和实用性。     

基于灰色理论的江苏软件产业发展规模的预测研究

软件产业发展规模预测对制定产业发展政策和促进产业结构优化调整具有重要意义。灰色系统预测模型以"小样本"、"贫信息"为研究对象,具有弱化序列随机性,挖掘系统演化规律独特作用的优势。因而结合江苏软件产业发展规模与现状,利用灰色系统模型对软件产业发展规模进行预测,预测效果良好。