GM(1,1)幂模型求解方法及其解的性质

根据灰色系统信息覆盖的基本原理,给出了GM(1,1)幂模型中参数a的估计方法.讨论了a的不同取值对模型解的影响,对其白化微分方程解的定理进行了补充,并给出了白化微分方程解的优化方法.结果表明,所提出的建模方法更能适应于一类具有饱和状态或发展变化受众多因素影响的波动原始序列,在0＜a＜1且a＞0和a＞1且a＜0两种情形下,GM(1,1)幂模型与灰色Verhulst模型具有相同的极限性质,但模拟预测精度高于灰色Verhulst模型.     

基于灰色GM(1,1)模型的房地产开发价值预测研究

本文针对如何预测房地产开发完成后的价值的问题,应用灰色系统GM(1,1)预测模型,对开发完成后的房地产价值进行预测,并进行实证分析。实证结果表明GM(1,1)模型在房地产未来开发价值预测方面精度较好,能够精确反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价值。     

GM(1,N)模型在收益现值法中的运用

在对消费品的资产价格评估的过程中,用精度较高的残差GM(1,1)模型嵌入GM(1,N)模型对受多自变量影响的未来资产收益进行预测,以获得各行为变量的预测值^xi(n+k)(i=1,2,3…,N),从而预测出受多变量影响的销售收入,并计算出给定条件下的资产评估值。     

改进的GM(1,N)模型在中国消费者信心指数预测中的应用

消费者的信心指数是宏观经济指标体系中的先导性指标,对经济发展趋势有相当的预见性。当前扩大内需是经济工作的重中之重。提前预测2010年消费这信心指数运行状况对把握好宏观调控的节奏、速度,增强消费对经济的拉动具有十分重要的作用。文章对GM(1,N)模型进行了改进,加入了动量项G,以2006-2009年以来消费者月度信心指数为基础,对2010年中国消费者信心指数进行了预测。预测显示中国消费者信心指数处于88-90之间。     

基于logistic模型与Fisher模型的财务预警实证分析——以制造业为例

针对财务预警模型效用的研究,本文从07-09三年间选择了46家我国制造业企业作为建模样本,76家企业作为验证样本,力求使建模及验证样本覆盖大部分制造业子行业.对现今常用财务分析指标筛选并以之分别建立Logistic和Fisher财务预警模型,并使用验证样本对模型进行检验,比较结果后发现Logistic模型预测成功率要大于Fisher模型,两个模型具有互补性.     

灰色GM(1,N)模型在天文仪器制造企业产品研制费用预测中的应用

天文仪器产品不同于一般的工业及生活消费品,通常都是按单订制,因此对产品费用的核算要在产品研制之前与客户达成一致。目前,我国的天文仪器制造企业只能凭经验估算,缺乏定量的费用预测技术。本文采用灰色GM(1,N)模型对天文仪器产品研制费用进行预测,使企业的决策更加科学,从而提高了企业的市场竞争力。     

用遗传算法改进GM(1,1)模型

首先论述了GM(1,1)模型的预测一般过程,根据原始数据序列判断其是否适合用GM(1,1)模型进行拟合与预测;用加速遗传算法代替最小二乘法求微分方程中的参数;并认为初值x(0)(1)的选取对模型的精度有一定的影响,指出传统灰色模型初值选取上的不足,进而提出用加速遗传算法可以提高模型精度的修正初值的构造方法.最后给出了一个具体的算例.     

全国房地产价格的GM(1,1)模型预测研究

根据1998年至2009年的全国房地产平均价格的变化特征,选择GM(1,1)模型的微分方程模型,运用Excel、Matlab等软件对全国房地产平均价格进行数值拟合,并通过检验分析,说明了模型选择的合理性。利用该模型对全国房地产平均价格进行了预测,分析了房地产价格增长的原因及未来发展趋势。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的四川省GDP总量预测

本文采用灰色预测GM(1,1)模型对四川省GDP总量进行科学预测。     

GM(1,1)模型在城镇经济规划中的应用

我国学者邓聚龙教授在1982年3月首次提出"灰色系统理论",GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型。通过利用GM(1,1)模型的j建模机理,对某矿业经济区某几年的经济总量进行估算分析,验证此模型可应用于城镇经济规划。     

基于GM(1,1)模型的城镇居民恩格尔系数变动预测

目前对恩格尔系数的研究中存在一些不足,大多数研究者是从其形成机制上进行分析,忽视了恩格尔系数的长期性、波动性和影响因素的复杂性。而GM(1,1)模型可以弥补这个不足。本文通过创建我国城镇居民恩格尔系数的GM(1,1)预测模型,研究其长期发展变化的规律。可以看出未来五年我国城镇居民的恩格尔系数将会有一定程度的提高,在40%左右摆动,居民生活水平仍处于由小康向相对富裕转化的阶段。     

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。     

中国能源消费预测的GM(1,1)模型研究

对能源消费量的准确预测和分析有利于正确的能源发展战略的确定,能源消费量由于数据量少,不确定等特点适合灰色系统预测,选取1997-2006的数据为原始数据,运用GM(1,1)模型和GM(1,1)模型参数估计的加权最小二乘方法对中国能源消费进行预测,并通过残差修正,建立能源消费预测模型。对模型进行误差检验,建立残差模型,再次通过误差检验,得出GM(1,1)模型在预测精度上还有一定缺陷,预测的精度不高,但依旧可以用于能源预测。     

基于GM(1,1)模型对新疆人口预测以及城市化水平的分析

根据现有人口状况并考虑影响人口发展的各种因素,按照科学的方法可以预测在未来某个时间的人口规模、水平和趋势。通过人口预测可以预测未来经济发展中可能发生的问题,为制定社会经济发展规划及相关政策提供重要信息和参考。根据2000—2013年新疆人口发展的最新统计资料,建立GM(1,1)模型并对乌鲁木齐市未来十年的总人口和城镇人口进行预测,结果表明新疆从目前到2023年期间将进入快速城市化阶段,在保持新疆快速城镇化水平的同时要促进工业化与城市化协调发展。     

一种改进的V-BLAST译码算法

提出了一种改进的V-BLAST译码算法。接收机首先根据特定的准则在整个信号空间中进行搜索并得到一个子集，然后根据最大似然准则从该子集中选取合适的信号矢量作为译码结果。该算法可以取得和最大似然译码算法相近的译码性能，并且具有很低的计算复杂度。     

基于GM(1,1)模型的陕西省电力需求预测

为了预测陕西省未来几年的电力需求量,根据灰色系统理论,利用陕西省1997～2006年10年的电力需求资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对2007～2010年陕西省电力需求量进行动态预测,为陕西省的电力发展提供科学决策依据。     

我国人口可持续发展问题实证研究——基于GM(1,1)模型的建立与预测

本文阐明GM(1,1)模型的基本理论,收集2001年～2007年我国人口时间序列资料,建立人口数量GM(1,1)模型,分析原因,并对未来若干年人口发展趋势进行预测,提出适宜的政策建议。     

基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用

物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根据马尔科夫GM(1,1)模型原理,以近几年的某地物流货运量为研究数据,通过实际应用研究结果可知,该方法预测效果较好,为研究物流发展提供参考。     

基于灰色残差GM(1,1)模型的中国铁路货运量预测

铁路货运量预测作为铁路运输生产的基础工作之一,是铁路运输企业制定正确市场营销战略的前提条件。为提高我国铁路货运量的预测精度,适应铁路持续、迅速、健康发展的需要,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。