湖南专利申请量的灰色组合模型预测

针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。     

组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM(1,1)组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM(1,1)模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM(1,1)模型,最后利用线性回归模型、DGM(1,1)模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析

在线性回归与GM（1,1）组合模型对物流需求量预测,可取得优于单方法预测效果的前提下,将线性回归法运用到与DGM（1,1）模型进行组合,检测该组合灰色预测模型对物流需求量预测效果。通过对国内2001-2012年物流需求量历史数据的分析,发现组合灰色预测模型的预测效果优于线性回归模型,但低于DGM（1,1）模型,最后利用线性回归模型、DGM（1,1）模型、简单平均组合模型和组合灰色预测模型对国内2013-2017的物流需求量进行了有效预测。     

基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

利用灰色线性回归组合模型进行变形监测数据的预测分析

当今,自然灾害频发,环境的监测和治理要求加强对各种工程进行变形监测,及时分析数据,预测发生灾害可能性;本文利用灰色GM(1,1)模型和灰色线性回归模型的对比,说明利用灰色组合模型进行监测数据分析和预测的优越性。     

基于小波的灰色动态组合模型及其在变形预测中的应用

针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据列拟合较差,预测精度低的缺点,提出了基于小波理论的灰色动态组合模型,结合实测数据的研究表明,该模型预测精度远高于单一的灰色模型。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。     

基于组合灰色预测模型的物流企业运营成本预测

运营成本预测是物流企业制定企业发展战略的基础。文章基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数,对物流企业运营成本进行预测。选用P物流企业2000—2009年的运营成本实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年物流企业运营成本。预测结果表明,组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步预测物流企业2013—2017年运营成本,为成本预测及相关领域提供理论及方法借鉴。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测.     

基于BP神经网络的灰色组合预测

本文主要从建模机制方面考虑,采用灰色新陈代谢模型,新初值模型,改进离散灰色模型,对我国人口进行建模,结果表明,这三个模型都能提高模型的预测精度。最后,针对单一模型的预测方法都会存在某些不足,本文从数据挖掘角度出发,引入BP神经网络,对上面GM（1,1）的改进模型,进行组合预测,并用实例证明了这一模型的可行性。     

组合模型在公路客运量预测中的应用

针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测。以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度。通过2005-2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度。     

组合模型在公路客运量预测中的应用

针对公路客运量预测问题,在建立灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的基础上,利用最优加权系数法建立组合模型来对客运量进行预测.以此来避免单一模型的不足,从而提高模型的预测精度.通过2005 -2009年安顺到贵阳的贵黄高速客运量模型的检验,证明组合模型是合理、可行的,并且具有较高的预测精度.     

灰色预测模型的改进在城市需水量预测中的应用

阐述灰色预测模型计算步骤及其改进方法,将改进灰色预测方法应用到石河子市城市需水预测的实例研究中,通过对预测结果的分析,发现改进模型的模拟精度更高,预测结果可为石河子市用水规划和宏观调控提供参考。     

最优组合预测在四川省人才需求预测中的应用

本文依据相关资料数据,构建灰色GM(1,1)模型和二元线性回归模型,分别对四川省2005-2015年从业人才需求进行预测,然后使用二模型最优组合预测对预测结果进行修正。在此基础上,提出了实现预测目标的策略建议,为四川省人才培养决策提供参考。     

变权组合模型在货运量预测中的应用

文章采用变权组合模型对货运量进行预测.首先阐述了变权组合预测模型的基本原理,构建出以每个样本点处误差绝对值最小为原则的变权组合模型,并对求解过程进行一些改进;然后分别选择单项模型、定权组合预测模型以及变权组合预测模型预测上海市2002～2013年货运量,再对变权组合预测模型的预测精度进行检验;最后运用该模型预测上海市未来5年货运量.     

徐州市人口特点及发展趋势的预测研究

笔者运用logistic曲线模型、GM（1,1）模型、灰色Verhulst模型对徐州市人口发展趋势预测,并根据各种预测结果采用最小化方差进行权重分配,建立徐州市人口发展的组合预测模型,以求为区域人口调控政策、人口的合理再分布以及人口结构的优化指明方向。     

基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测

在传统的灰色预测模型中,传统背景值公式和初始值的选取方法会造成模型产生偏差。通过对背景值公式的改进和初始值选取方法的变化,构造出预测精度更高的灰色模型,即优化GM(1,1),并将优化GM(1,1)与马尔可夫链预测相结合,对我国的铁路货运量进行了预测分析,得出了相应的预测区间及其发生概率。通过理论分析和算例表明,该方法的预测结果比传统灰色模型预测结果更加可靠。     

基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测

在传统的灰色预测模型中,传统背景值公式和初始值的选取方法会造成模型产生偏差.通过对背景值公式的改进和初始值选取方法的变化,构造出预测精度更高的灰色模型,即优化GM(1,1),并将优化GM(1,1)与马尔可夫链预测相结合,对我国的铁路货运量进行了预测分析,得出了相应的预测区间及其发生概率.通过理论分析和算例表明.该方法的预测结果比传统灰色模型预测结果更加可靠.     

基于灰色线性回归组合模型的航班起降架次预测研究

基于线性回归模型和灰色预测模型的优缺点,将两种模型相结合,采用灰色线性回归组合模型结合历年的航班起降架次,对未来航班起降架次进行预测.通过对预测结果及实际数据的对比分析,2020年的航班起降架次预测结果与实际数据相比误差较大,其余年份预测结果与实际值误差均小于5％,考虑到疫情对民航的影响,该模型总体上能够较好的对航班起降架次进行预测,预测结果较准确.     

改进的非等距灰色模型及其在沉降预测中的应用

在残差修正的非等距灰色预测模型的基础上,将传统无偏灰色模型还原为非等距模型时间函数进行原始数据列的预测。在残差修正时用时间函数和组合灰色预测非等距模型进行残差修正,然后将两种残差预测值进行加权得到最终残差,得到最后修正预测值。将预测值与提供的数据列进行比较,表明此方法可以得到较好的预测效果。