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。     

我国铁矿石现货市场短期价格预测研究

由于铁矿石市场自身的变化复杂,影响因素众多,而且不少因素的影响性还有待探讨.在分析我国铁矿石现货市场现状基础上.运用灰色关联度模型对各影响因素进行了选取,从中选取出与铁矿石现货价格最为相关的航运价格、进口数量、长协价格四个要素作为预测的控制变量,并使用BP神经网络模型对我国铁矿石现货市场进行短期的验证性预测,取得了良好的效果.     

灰色预测模型的研究及其应用——基于上海市货运总量的分析

本文主要对灰色理论以及灰色预测方法和具体建立模型进行具体描述。实证分析选取1996～2011年上海市货运总量的统计数据,运用灰色预测方法中的GM（1,1）模型,建立上海市货运总量发展趋势的预测模型,以相对误差为评判标准,对灰色预测模型的有效性进行讨论。     

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GM(1,1)模型的重庆市五大功能区人口老龄化预测

本文通过建立灰色GM(1,1)模型,借助Matlab软件编程计算和检验,对重庆市五大功能区2015年~2020年60岁及以上老年人口进行预测。预测结果表明:2015年~2020年间重庆市五大功能区60岁及以上老年人口数不断增长,2020年将逼近900万人,说明重庆未来养老形势异常严峻。模型精度检验表明模型精度为一级,模型预测结果可靠性高、可信度强,模型适合人口中长期预测。     

基于灰色系统理论的电子商务人才需求预测

本文依据相关资料数据,运用灰色系统理论研究了宁波市2001-2007年电子商务人才需求量的变化规律,建立了宁波市电子商务人才需求预测的灰色模型,并对宁波市未来5年电子商务人才需求总量进行了预测分析,为人才管理和培养决策提供科学依据和参考.     

基于灰色BP神经网络的企业财务风险预警研究——以H公司为例

企业在整个生产经营过程中不可避免地会面临财务风险，风险的准确预警能够帮助企业提前做好防范措施，降低风险的影响。为了提高企业财务风险预警的准确性，本文提出了一种基于灰色预测与BP神经网络的组合预测模型，能够互补并发挥两者各自的优点。以H公司2014年-2021年的财务报表数据为样本，构建灰色BP神经网络组合模型，并进行实例验证分析。结果表明：相较于单一的灰色模型，组合模型的平均相对误差更小，也即预测准确性更高。     

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.     

基于ARIMA模型对湖北省第三产业产值的预测

第三产业影响着我国社会经济的稳定持续发展，对未来经济增长的准确预测具有重要意义。以湖北省第三产业为例，利用1980-2006年的第三产业总量数据为基础，运用ARIMA模型进行第三产值的预测，并且对原始数据进行拟合，得出误差在5％以内普遍可用的计算表式。     

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。     

南岳旅游地客源预测模型及其对比研究

采用灰色模型对南岳景区旅游客源市场进行了定量分析,并与直线趋势模型和指数趋势模型进行了比较,发现处于成熟期的旅游地客源预测用灰色模型具有较高精度,预测方法对南岳旅游地客源市场预测具有一定参考价值。     

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。     

组合预测方法在苯乙烯价格预测中的应用研究

苯乙烯是国民经济发展中重要的基础石化产品,其价格影响因素复杂,波动较大。本文基于灰色预测和指数平滑预测的基本理论,提出了一种新的基于灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的线性加权平均的组合预测方法,并以2010年1月到9月的苯乙烯周平均价格作为历史数据,对2010年10月的4个周平均价格进行了组合预测。结果表明,预测误差大大减小,预测精度显著提高。     

基于改进GM模型的港口集装箱吞吐量预测研究

针对预测过程中常常遇到的冲击扰动问题,根据灰色系统理论的新息优先原理,在运用序列算子成功构造灰色序列基础上,提出了以xi(1)(n)为初始条件的新陈代谢GM(1,1)模型。通过对芜湖港集装箱吞吐量预测结果表明,该模型明显提高了预测精度,得到合理的预测值。     

基于灰色GM(1,1)模型的江苏省物流量预测

物流量的预测对于政府制定宏观物流举措起到至关重要的作用。灰色在建立区域物流规模预测的灰色马尔可夫模型的基础上,以江苏统计年鉴公布的江苏省2006年~2012年货物周转量的统计数据为依据,对其2013~2015年的物流规模进行预测。与灰色GM(1,1)方法相比,灰色马尔可夫链模型对区域物流规模的预测更加科学合理。     

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。     

基于ARMA模型和灰色预测模型的短期客流量预测比较研究

分析了城市公交客流特征,提出短期客流量预测的必要性.分别用ARMA模型以及灰色预测GM(1,1)对上海市59路五角场站客流量进行了短期预测,并比较了两种模型的预测精度,提出可行性建议.     

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。     

基于灰色系统理论的重庆市天然气消费预测

运用灰色系统理论,以1990年-2004年重庆市天然气消费量为基础数据,经过样本数据处理、级比、级比界区检验,构建了重庆市天然气消费量灰色系统预测GM(1,1)模型。采用残差来判断其预测精确度,对1990年至2004年间重庆天然气消费量进行预测和可信度检验,实践检验结果表明:该方法精确度达到97%以上。同时,运用此方法预测了未来10年重庆市天然气消费将呈快速增长趋势,到2015年重庆市天然气消费量将突破628万吨标准煤。