基于残差灰色预测模型的用电量预测

为提高用电量的预测精度,适应电力营销需求,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.     

基于GM模型的我国主要海洋产业灰色预测分析

为了更加准确地反映我国主要海洋产业的发展动态,本文以2001～2010年的统计数据为研究基础,采用GM(1,1)灰色系统模型进行实证研究,分别预测了主要海洋产业增加值和主要海洋产业分项增加值,呈现了海洋产业未来的发展趋势.同时,对我国未来10年GDP发展进行了预测,结合我国海洋总产值占GDP比重的发展趋势,研究结果表明,主要海洋产业有着良好的发展态势,对国民经济的贡献将越来越重要.最后,提出了有可能影响预测结果的几点因素.     

修正的GM（1，1）在原煤成本预测中的应用

对传统的GM（1,1）模型进行修正的基础上,结合煤矿生产的实际情况,建立残差修正的GM（1,1）模型,并对A矿在2003-2010年的原煤成本加以预测,提高了预测精度。     

灰色模型在股票价格预测中的应用——以中国石化为例

通过对原始数据进行筛选,将GM(1,1)模型用于股票预测,对交易日收盘价格进行预测,并以中国石化(600028)2012-01-04至2012-12-31的交易数据为例进行了分析。分析结果表明,灰色预测模型的平均预测准确度为98.63%。考虑到股票交易规则,42%的预测数据为有效预测,有效预测的平均预测准确度为99.31%。     

灰色理论在煤炭生产成本预测中的应用研究

煤炭生产成本预测是一个非常复杂的问题 ,这是由煤矿生产的复杂性及生产成本的各组成要素决定的。煤炭生产成本不仅与煤层的赋存条件 ,水文地质情况 ,采煤方法 ,水、火、瓦斯等因素有关 ,而且与煤炭生产管理、组织和矿用材料价格关系密切。正确地进行煤炭生产成本预测对制定成本计划和生产组织 ,从而有效地提高煤炭企业的经济效益是十分有益的。众所周知 ,影响煤炭生产成本的各要素中 ,有的是已知的 ,如煤炭生产组织管理方式、采煤方法等 ,但更多的因素是未知的 ,随着采煤工作面的推进围岩的变化情况 ,水、火、瓦斯的变化情况以及矿用材料价…     

生态环境基础设施项目投融资灰色GM(1,1)预测模型

主要从生态环境基础设施项目分阶段融资需求分析入手,对投融资需求规模预测、适合的投融资渠道选择、具体投融资模式确定等研究.构建了灰色GM(1,1)环境项目融资需求预测模型;以2000-2005年环境基础设施投资总额数据资料,对生态环境基础设施项目融资需求预测模式进行了预测,并对预测结果进行了检验.     

非线性灰色预测模型在房地产投资价格中的应用

房地产价格预测是房地产投资决策必不可少的工作之一。本文用非线性灰色预测模型，对房地产投资价格进行了预测分析。通过实例证明此模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点，在房地产投资价格预测中能取得令人满意的效果。     

基于灰色预测模型的上海市实际利用外资预测

经济预测的模型有很多种,但通常需要大量的统计数据为基础。而灰色预测所需的历史数据少且预测的结果准确性高。基于灰色预测模型作上海市实际利用外资额的预测,预测结果与上海市2002~2008年的统计年鉴数据进行验证,平均误差在2%以内,精确度相对可靠,因而灰色模型预测为该宏观经济预测提供了一种可行性选择。     

基于灰色预测模型的浙江省城乡居民生活负荷中期预测

电力负荷中期预测是未来3~5年的负荷预测,是制定电力发展规划的基础和重要组成部分,其目的是为合理地安排电源和电网建设进度提供宏观决策的依据,使电力建设满足国民经济增长和人民生活水平提高的需要。电力系统中期负荷预测及中期负荷模型的确定对决定电力系统的运行方式及优化调度计划具有非常重要的意义。为此,文章结合相关文献的研究,通过灰色预测方法的使用及其特点的分析,利用有关软件对浙江省2013~2018年的城乡居民中期电力负荷做了预测,并给出了相应结果。     

区域创新系统中政策收益的灰色评价模型研究

运用灰色系统理论,从经济的角度出发,建立政策经济收益的灰色评价模型--灰色系统GM(1,1)模型和改进的灰色多项式模型,对区域创新系统中政府政策的影响进行定量研究.并以河北省为例进行实证分析.     

基于模糊数学和灰色系统理论的太湖流域水质研究

为推动长三角区域可持续发展,本文基于模糊数学和灰色系统理论,选取太湖流域为长三角水域的显著性代表.根据描述水质的重要指标,比较分析2009—2018年入湖污染负荷,结果表明这段时间水环境质量持续改善,综合治理成效明显;并以此预测2022—2028年流域水质健康状况,以风险防治决策辅之,为进一步优化治理提供参考依据.     

灰色预测模型在矿区生态重建投资中的应用

矿产资源开发在为国家提供大量能源与原材料、创造巨大物质财富、为国民经济的快速增长提供巨大能源保障、为矿区人民提供脱贫致富机遇的同时,也给矿区带来了严重的环境破坏与污染。由于矿产资源开发利用导致的环境污染和破坏非常明显,所以对矿区环境污染及其防治的研究成为矿区生态研究中最早开展的领域之一。其过程经历了从最初关注矿产资源开发与生态环境保护研究,逐渐发展到矿区生态环境的恢复治理研究。     

基于灰色线性回归组合模型的物流需求预测研究

灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证.最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测.     

灰色模型的优化及其在沉降数据分析中的应用

本文利用Matlab根据灰色系统理论建立GM模型对变形数据进行分析预测进一步探讨了灰色模型参数的优化、累加生成次数对模型精度的影响、模型处理变形数据的跨度,并利用Matlab语言编写了变形数据处理程序实现了变形预测模型的建模和预测。     

灰色神经网络在轴承故障预测中的应用

为提高旋转机械中滚动轴承故障预测的精度,提出灰色神经网络预测模型。利用训练样本数据,使用灰色神经网络模型完成训练过程;基于已训练好的模型对未来时间点的运行状态进行拟合,实现轴承的故障趋势预测。相比采用单一的BP神经网络预测模型,该组合模型具有较高的精度,对轴承故障趋势预测有一定的现实意义。     

改进GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用

基于灰色系统理论建立的一阶单变量GM(1,1)模型在滑坡变形预测中应用广泛,但是对高增长指数型滑坡变形时间序列的适应性较差。通过GM(1,1)模型建模原理分析表明,等权生成背景值是影响模型预测精度的主要因素之一。基于此,本文采用自动寻优定权法重新构造背景值,建立基于最佳权重构造背景值的改进GM(1,1)模型,并根据滑坡监测资料建立滑坡变形预测的传统GM(1,1)模型和重构背景值的改进GM(1,1)模型。结果表明,改进GM(1,1)模型对高增长指数型滑坡变形时间序列建模具有更高的拟合与预测精度,可用于滑坡变形短期预测预报。     

灰色预测模型及其在故障预测中的应用

灰色系统理论属于系统科学,它提供了在贫信息情况下求解系统问题的新途径。一个运行的设备实际上是一个灰色系统,由于其复杂、多变,很难甚至不可能获取完备的信息,这时,灰色系统模型就显现出突出的优越性。本文论及的灰色系统方法,是进行故障诊断的一种新方法。依此法,在对设备运行状态进行定性分析基础上,充分运用灰色模型技术进行量化研究,对设备故障的劣化程度及趋势进行预测,以求设备运行于最佳状态。通过对某一大型空气压缩机轴向止推轴承     

基于灰色系统理论的中原地区物流预测模型探析

中原地区的区位优势,促进了该区域物流产业的快速发展.为使物流产业走上科学、可持续发展轨道,必须重视和有效发挥科学规划和准确预测的作用.本文借助灰色系统理论,通过对中原地区一些原始数据的分析,建立了一系列数学模型.并通过所建模型对该区域的物流规划给出了科学地预测,为早日完成这一朝阳产业向支柱产业的演进提出了建设性意见.