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。     

基于熵权灰色组合预测模型的区域能源需求预测研究

本文在充分考虑传统GM(1,1)模型所存在缺陷的基础上,结合灰色预测模型的最新理论成果,提出了基于GM(1,1)模型,新陈代谢模型,离散DGM模型三种灰色预测模型的组合预测模型,采用熵值法来确定组合预测模型中各单项方法的权重,并以湖北省为例,对湖北省2001-2010年能源需求总量进行实证研究,结果表明基于灰色组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法的精度,证明了该模型用于区域能源需求预测的科学性和有效性,在此基础上对2011-2015年湖北省能源需求进行了预测。     

基于IOWA算子的组合预测模型在物流需求预测中的应用

根据2000~2009年宁波市物流需求的数据,采用灰色GM 1,,1,模型和一元线性回归模型进行组合优化,建立了基于诱导有序加权平均(IOWA)算子的物流需求量组合预测模型。结果表明基于IOWA算子的组合预测模型能有效提高预测精度,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010~2013年宁波市物流需求作出预测。     

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。     

档案利用需求的灰色预测方法适用性对比研究

档案利用需求预测是档案管理的重要环节之一。根据档案利用的时序历史统计数据,利用GM(1,1)模型、DGM(1,1)模型和OLS模型构建了GM-DGM-OLS档案利用需求预测模型,并选取预测有效度方法测算了各模型的权重。采用重庆市长寿区档案馆2014年档案利用数据作为研究样本,分别将各单一预测模型的结果进行了对比分析,同时测度出组合模型的预测结果。对比发现,DGM(1,1)模型在档案利用需求预测中呈现出高精度的特征,而组合预测模型的精度虽然弱于DGM(1,1)模型,但要高于GM(1,1)与OLS模型。因此,在档案利用需求预测实际运用中,建议选用DGM(1,1)与GM-DGM-OLS模型。     

区域物流通道容量预测研究

将偏最小二乘回归模型与灰色GM(1,1)校正模型进行有机结合,建立组合预测模型,取得了令人满意的预测精度,为区域物流通道容量预测提供了一种新的思路和方法。     

区域物流通道容量预测研究

将偏最小二乘回归模型与灰色GM(1,1)校正模型进行有机结合,建立组合预测模型,取得了令人满意的预测精度,为区域物流通道容量预测提供了一种新的思路和方法.     

基于贝叶斯组合模型的物流需求预测及分析

为克服单一预测方法假设条件及适用范围存在局限性的不足,以贝叶斯概率模型为基础,建立了基于GM(1,1)和多元线性回归模型的贝叶斯组合预测模型,各模型权重能够根据前期预测误差进行自适应调整,以保证预测精度.以北京市2009-2013年物流需求预测为例进行实例分析,结果表明贝叶斯组合预测模型的平均预测误差为0.95%,模型具有良好的自适应性和动态调整性,预测精度较高,可应用于物流需求预测研究.     

福州市物流需求预测方法及应用研究

通过对福州市物流发展水平和主要经济影响指标因素进行相关分析,找出与物流发展水平关联度较大的经济影响指标,选取一元线性回归预测法、弹性系数分析法、灰色预测模型法和加权组合预测方法对福州市物流需求量进行预测,并对各方法建立科学可操作性的预测模型,为福州市物流规划提供定量依据。预测结果显示,2030年福州市物流需求相比2014年将有159%的增长。     

基于灰色预测模型的物流需求分析

以灰色理论和灰色预测模型中的GM(1,1)模型的原理与方法为基础,运用GM(1,1)模型和MATLAB程序,以河南省为例,对物流需求进行分析预测。     

基于灰色预测模型的物流需求分析

以灰色理论和灰色预测模型中的GM(1,1)模型的原理与方法为基础,运用GM(1,1)模型和MATLAB程序,以河南省为例,对物流需求进行分析预测.     

基于灰色模型的临沂市物流需求预测

为了在深度和广度上扩展物流产业、规划建设物流园区,根据临沂市物流业发展现状,运用灰色预测模型,充分考虑了GM(1,1)模型自身的特点和适用范围,以临沂市2006-2011年的货运量和社会商品零售总额为依据,预测了2012-2015年的物流需求量,并根据临沂市物流业发展的实际情况和经济发展情况,对GM(1,1)模型的预测结果进行了分析,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义.     

基于GM(1,1)模型的物流人才需求量预测分析

本文以河南省物流人才需求量为研究对象,应用灰色GM(1,1)模型对2008-2013六年数据进行分析预测。     

镇江市物流需求量的灰色预测

物流需求量是决定物流产业发展政策和物流园区规划建设的重要因素,对于制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。本文运用灰色系统理论,建立了镇江市物流需求量的灰色预测模型——GM（1,1）模型,并对镇江市今后5年的物流需求量进行了预测,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据。     

基于IOWA算子的灰色—多项式组合模型在武汉市物流需求预测中的应用

针对2002～2009年武汉市物流需求的数据,采用灰色GM 1,1模型和多项式拟合模型两种单项预测模型对数据进行建模预测。并结合组合预测理论,采用基于IOWA算子的组合预测模型进行预测,结果表明基于诱导有序加权平均算子的组合预测模型的预测精度明显高于两种单项预测方法,说明了该方法用于物流需求预测的可行性和有效性,并在此基础上对2010～2012年的武汉市物流需求作出预测。     

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。     

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。     

基于灰色理论的铜陵市原煤需求预测分析

根据灰色系统理论,结合铜陵市2001-2007年原煤消费量的数据,建立铜陵市原煤消费量数列的灰色预测模型,运用灰色预测GM(1,1)模型及matlab工具预测铜陵市2008-2015年的原煤消费需求量,并对预测结果予以分析.     

基于灰色预测模型的广西物流需求预测

本文运用灰色GM（1,1）预测模型理论,根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。     

浅议土地利用规划学中人口模型预测教学设计

基于《土地利用规划学》中人口模型预测内容的教学,依据宿州市的人口数据进行一元线性回归、多元线性回归及灰色系统GM(1,1)预测模型的教学案例设计,结果表明,进行案例设计教学提高了学生的实践动手能力和教学效果。