基于灰色系统模型的我国进出口贸易总额发展趋势预测

我国进出口贸易总额预测方法很多,大多较为繁琐,利用灰色系统中的GM(1,1)模型,对我国2010、2015、2020年进出口贸易总额进行预测讨论,为涉及到我国进出口贸易总额的相关问题决策提供参考。     

基于加性模型与灰色预测的加权预测法对我国CPI的预测

C2GS2型加性DEA模型可预测有效输出,因而可用来研究数列变化的上界。本文通过采用C2GS2型加性DEA模型GM(1,1)模型、以及对数列变化下界的研究,用加权法对我国CPI进行预测,预测结果较为准确。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度。预测实例表明:PGNN 的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的。更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性。对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用。     

股票的并联型灰色神经网络PGNN预测方法研究

提出了一种改进的灰色预测GM(1,1)模型,在此基础上构建了一种并联型灰色神经网络PGNN股票预测方法,该方法可以充分利用灰色预测少数据建模和神经网络精度可控的特性,发挥两者的优势,从而进一步提高了预测精度.预测实例表明:PGNN的平均相对误差最小,其他指标介于GM和BP之间,显示了PGNN的预测性能是非劣的.更为重要的是,在实际预测时,我们事先不知道哪个模型最优,因此使用PGNN可减小盲目性.对于其他方面的预测应用也具有借鉴作用.     

基于灰色预测模型的江苏物流需求预测

本文根据江苏省物流业历史统计数据,建立了物流需求的GM(1,1)模型,并对江苏未来物流需求规模进行了预测,在一定程度上为江苏物流业发展提供定量依据。     

基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型存在精度差的问题,提出采用遗传算法对其进行改进。利用改进的GM(1,1)模型,根据2006年1月至2008年3月共27个月我国居民消费价格指数的统计资料,对2008年1-3月消费价格指数进行了预测,与实际消费价格指数和传统GM(1,1)的计算结果进行比较研究,结果表明改进的模型预测精度高,预测结果好,最后对未来三个月居民消费价格指数进行了预测并进行了分析。     

基于灰色预测系统的南京市人口老龄化预测

本文以南京市人口整体为研究对象,从南京市统计局中获取2010—2016年老龄人口数据进行分析,并且根据灰色系统模型GM(1,1)的建模机理,建立灰色预测模型,对未来6年的南京市人口老龄化情况进行预测.     

基于灰色马尔可夫模型的市场需求预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型,以市场需求预测为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的市场需求的数据列的预测具有一定的准确性和应用性。     

基于灰色预测的中国电信人力资源分析

电信重组和小灵通退网对中国电信的人力资源结构造成了巨大的影响,未来的人力资源规划面临着巨大的挑战,人力资源需求的预测为挑战的第一步。文中利用灰色预测GM(1,1)模型对电信人力资源需求进行预测,未来三年中国电信人力资源需求仍属于增长趋势,而针对电信合同用工零增长的战略,提出了提高劳动生产率和扩大辅助外包用工范围两点意见。     

灰色预测在股票预测中的应用

对股票价格的预测,直接影响投资者的投资决策,与投资者的经济利益密切相关。股票市场特有的波动性和不确定性,给股票的预测带来困难。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统,应用于股市预测的探索已经取得一定成就。     

基于灰色模型的河南生鲜农产品冷链物流需求量预测

居民生活水平的提高,对健康食品的追求,加快了冷链物流的需求量的增长速度。利用灰色模型研究河南生鲜农产品冷链物流需求量变化情况,可为政府及企业制定合理的战略规划提供依据。首先基于2007-2016年河南省生鲜农产品冷链物流需求量的数据,建立GM(1,1)模型,其次经检验,模型精确度高,为优秀等级,以此预测了2017-2026年的需求量,发现需求量的模拟值成明显的上升趋势,最后就冷链物流市场如何应对需求的变化的问题,从技术、平台、渠道、人才、政策等方面给出相关建议。     

GM(1,1)在商品销量预测上的运用

作为极具发展潜力的新兴产业,现代物流业建立先进可靠的需求预测模型,对物流配送方案设计、节省物流成本都起着至关重要的作用。考虑到销量预测数据采集过程中数据变化性很大,不可能采集到较多的数据来进行预测,本文将少数据模型GM(1,1)模型应用到商品销售预测上,从而为物流配送系统中合理的配送提供有力的建议。     

我国城市居民电子废弃物回收发展前景预测——基于GM(1,1)及灰色残差模型

随着我国经济迅速发展,城市居民耐用消费品拥有量逐年上升,成为城市矿产主要来源之一,这为电子废弃物的回收奠定了坚实的基础。本文运用GM(1,1)及灰色残差模型,结合我国1990~2011年数据预测未来5年居民家电拥有量及报废量,衡量我国城市矿产近期发展前景并分析实证结果,提出相应建议。     

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。     

物流量预测的灰色残差修正模型

采用残差修正GM(1,1)模型建立区域物流量灰色预测模型。通过对某区域物流量预测的实例分析,对比普通GM(1,1)和残差修正GM(1,1)模型的预测结果,证明残差修正GM(1,1)模型在预测物流量时精度高、结果可信。     

基于灰色新陈代谢模型的新疆城乡居民收入分析与预测

改革开放以来,新疆经济得到快速发展,居民生活水平明显提高,经济建设成就显著.但与此同时,新疆城乡居民的收入差距也在不断拉大,正日益成为制约新疆经济社会协调发展的一大障碍.以2004年-2008年新疆城乡居民收入数据为基础,利用灰色新陈代谢模型对新疆城乡居民的收入及其差距进行了预测,以期为缩小二者差距及制定新一轮的经济政策提供科学的决策依据.     

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。     

网络购物用户规模预测——基于灰色系统GM(1,1)模型

网络购物由于不受时空限制、交易成本低、传送快捷,因此逐渐成为人们的购物方式。基于灰色理论GM(1,1)模型,以中国2009～2012年每半年的网络购物用户统计数据为基础,对未来几年中国的网络购物用户规模进行预测。     

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。     

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。