上海市2017-2020年GDP预测研究——基于改进的GM(1,1)模型北大核心CSSCISSCI

GDP是衡量一个国家(地区)在一定时期内的宏观经济综合表现的重要指标之一,对GDP做出科学正确的预测,可以为相关部门提供科学的决策依据,具有非常良好的实际应用价值。为了尽可能地降低GM(1,1)模型的预测误差,提高模型的预测效果,文章构建了基于对初始值进行数据转换以及对背景值改进的新GM(1,1)模型,并应用到我国上海市的GDP预测中。建模结果表明:改进的GM(1,1)模型不仅适合于GDP预测,而且具有非常明显的预测精度优势。最后利用改进的GM(1,1)模型来预测上海市2017-2020年的GDP。预测结果表明,未来几年上海市经济将保持年均7%的增长率平稳健康发展。     

基于灰色系统理论的中国房地产市场预测模型改进研究

本文在灰色系统理论的基础上建立GM(1,1)模型,并对该模型进行了改进,利用GM(1,1)模型的预测数据和原始数据的比例建立函数关系,构造递减序列。用加入递减序列的改进GM(1,1)模型对我国房地产市场进行了预测,结果显示改进的GM(1,1)模型预测结果更准确,与实际结果更接近,误差也更小,更适合于房地产市场的走势预测。     

基于GM(1,1)灰色模型的湖南省粮食产量预测研究

通过对湖南省2000～2008年湖南省粮食产量数据进行分析,建立GM(1,1)灰色系统预测模型,运用灰色预测方法对湖南省2009至2013年的粮食产量进行预测。结果表明,湖南省未来几年内粮食产量呈不断上升趋势,并且模型具有较高的精度。     

改进的灰色预测GM(1,1)模型的MATLAB实现

灰色系统理论中的灰色预测理论已得到了广泛的应用,文章简单介绍了改进的灰色预测GM(1,1)模型,使用MATLAB语言给出了建立模型的算法程序,为高效地利用MATLAB强大的科学计算功能解决一些GM(1,1)模型预测等数据处理问题提供了方便。     

基于GM（1,1）模型群的重庆货运量预测研究

货运量是货运市场体系中的重要统计指标,预测货运量发展趋势是制定货运发展战略的前提和基础。文章根据重庆市货运发展状况,收集了重庆2001-2011年货运量的数据,采用GM(1,1)模型群对重庆市货运量进行模拟、预测。经过模型精度检验,最后选择等维灰数递补GM(1,1)模型对未来四年内的重庆货运量进行预测。     

中国物价走势分析及其宏观调控

正确预测物价及其走势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文首先对居民消费结构、居民消费价格分类指数及居民消费价格指数的走势进行了分析;其次,综合考虑影响价格变化的各种因素,运用偏最小二乘回归方法与BP神经网络模型对2005年的居民消费价格指数等进行了模拟与预测;最后,基于模型提出了中国下一阶段宏观调控的对策建议。模型表明,中国物价走势已从货币控制为主,转为宏观经济变量结构性控制为主。本文力图通过对物价走势的分析与预测,为政府的宏观决策提供定量化的参考依据。     

基于灰色系统理论GM（1,1）模型的林芝旅游市场规模预测

旅游业是西藏林芝市的支柱产业,对林芝旅游市场规模进行预测具有重要的意义。基于2009-2016年林芝市旅游接待人数数据资料,利用灰色系统理论GM（1,1）模型对林芝市十三五期间旅游市场规模进行预测,并对其进行了残差检验、关联度检验和后验差检验,检验结果显示建立的GM（1,1）模型具有较高的精度,可以进行实际预测。预测结果表明林芝未来几年旅游业市场规模将呈现持续稳定增长的趋势。     

基于灰色-ARIMA耦合模型的中国发电量短期预测

针对国内发电量的持续增长现象,基于中国2012—2021年的发电量数据,使用新陈代谢GM(1,1)模型与阻尼趋势模型耦合所得的灰色- ARIMA耦合模型,对中国2022—2030年的短期发电量进行预测。比较新陈代谢GM(1,1)、传统GM(1,1)与新信息GM(1,1) 模型的试验结果,将误差平方和最小的模型与ARIMA模型耦合,引入时间序列分析来拟合发电量,构建等权的灰色-ARIMA耦合预测模型,得到2022—2030年发电量的可靠耦合预测数据,具有一定的鲁棒性。为我国制定新能源措施和发展规划,实现碳中和、碳达峰及可持续发展具有重要的借鉴意义。     

探讨城市大气环境质量评价中的应用

根据乌鲁木齐市2006～2009年大气环境中3种污染物（可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮）的监测值,对乌鲁木齐市大气环境进行现状评价并采用灰色系统模型GM（1,1）对大气环境质量进行中短期预测。现状评价结果表明：乌鲁木齐市大气环境质量良好,可吸入颗粒物已经成为影响乌鲁木齐市大气环境质量的首要污染物。灰色系统模型GM（1,1）中短期预测结果表明：未来几年乌鲁木齐大气中可吸入颗粒物浓度与二氧化硫浓度呈下降趋势,二氧化氮浓度却呈上升趋势。     

基于BP神经网络与灰色预测理论的人口死亡率预测

根据2013年《福建统计年鉴》上收集到的资料,运用GM(1,1)模型以及MATLAB构建3层BP神经网络结构模型,分别对福建省人口死亡率进行建模预测。结果表明:BP神经网络预测人口死亡率拟合结果优于GM(1,1)模型,最小相对误差率为1.05%,最大相对误差率为3.75%,平均相对误差率为2.54%,拟合结果显示模型可靠。BP神经网络非线性结构系统,具有预测精度高,可行性强的特点,表明BP神经网络可用于未来人口规模预测,为福建省经济社会发展战略与规划,调整人口结构,制定合理的人口决策提供参考。     

人口抚养比变化趋势研究

文章选取我国1990~2014年的少儿抚养比和老年抚养比调查数据进行研究,通过比较ARIMA模型、多项式模型、GM(1,1)灰色预测模型以及指数增长模型四种模型,选出最佳预测模型为GM(1,1)模型。研究结果表明:2025年左右我国的老年抚养比和少儿抚养比将会达到相等;从GM(1,1)模型关于总抚养的预测结果来看,总抚养大致保持在30%左右。针对我国正在和将要面临的抚养现状,须做好应对措施,增强开发人力资源力度,充分挖掘和利用我国潜在的人口红利,促进我国经济又快又好的发展。鼓励和支持青年人生育二孩,缓解我国低生育率低抚养比的现状。     

基于GIS内蒙古人口情景模拟

本文是通过GIS和GM(1,1)灰色模型对2011～2015年内蒙古101个旗县(区)的人口进行预测,并对内蒙古2015年人口密度分布进行模拟.从模拟结果来看,人口密度最高值由2010年的28219人km2增加到2015年的29439人/km2.     

基于灰色马尔可夫模型的住宅工程造价预测研究

为快速准确地获得住宅工程造价时间序列变化的内在规律,提高住宅工程造价预测效果,将灰色GM(1,1)预测方法和马尔可夫概率转移方法有效结合起来,建立灰色马尔可夫模型对住宅工程造价进行预测,并应用该模型对成都市住宅工程造价实例进行预测分析,其预测结果与实际值吻合较好,表明所建立的该预测模型是可行的,在住宅工程造价预测中具有推广应用价值。     

售后服务数据的有效利用

文章通过对大量售后服务数据的分析,建立基于传统GM(1,1)的退后GM(1,1)模型和Weibull分布模型,找出表中的不合理数据,提出制表建议,并对横向和纵向的未来数据进行预测,最后对质量管理方面的决策和生产组织运送方面提出一些想法。     

一种对指数增长年度用电量的组合预测方法

为有效预测呈指数增长的年度用电量,本文选用了指数函数法、GM(1,1)灰色模型和多元线性回归模型来对年度用电量进行拟合外推预测。通过运用这些方法预测北京年度用电量和对预测结果进行比较分析得到,GM(1,1)灰色模型的实际预测结果往往偏大,指数函数法预测结果可能偏小,而多元线性回归模型虽然考虑了其他因素影响但在实际预测指数增长负荷时参考意义较小。因此,最终选择合适的权重加权组合以上模型得到最终预测值,预测精度较高。     

试析丁克家庭与中国人口的关系

文章利用三个模型对中国丁克家庭数量和总人口数量分别进行预测:利用灰色系统GM(1,1)模型预测"丁克家庭"户数;在丁克家庭基础上用修正的马尔萨斯模型预测我国人口总数;利用VAR模型对教育水平与丁克家庭户数的关系,最后得出相关结论.     

生态城市建设中社会发展水平预测分析——以包头市为例

生态城市中的社会发展水平不仅是衡量物质和精神文明发展的重要标志,也是体现城市和谐发展的最终目的。如何因地制宜、统筹兼顾地进行社会发展水平评价,并对其发展趋势进行科学合理的预测,是生态城市建设亟待解决的一项重大课题。本研究在建立社会发展指标体系的基础上,采用GM(1,1)模型,利用2003—2012年10年数据对2014—2018年包头市生态城市建设中社会发展各项指标以及社会总体状况进行预测。结果表明,在没有其他因素变化的情况下,包头市在城市硬件设施建设方面将会发展良好,预测水平较高;但社会"软件"和"心件"方面发展水平不甚理想。同时,GM(1,1)模型能够很好地拟合生态城市中社会发展各指数变化情况,适合预测社会发展各项指标,预测结果良好。     

基于灰色预测模型的宁夏现代服务业人才需求预测

运用灰色GM(1,1)模型,以宁夏2006~2017年第一、二、三产业相关数据为基础,结合宁夏产业发展实际状况,建立了灰色预测模型,对宁夏2017~2021未来五年产业发展就业总人数和现代服务业就业人数进行预测,在一定程度上为宁夏现代服务业人才规划和培养提供定量依据。     

消费者价格指数的预测——基于ARIMA模型的实证分析

通货膨胀是影响经济平稳性增长的一个关键性变量,CPI是衡量通货膨胀的一个重要的经济指标。本文通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别以及ADF平稳性检验,建立ARIMA模型对我国CPI进行短期估计。实证分析结果表明ARIMA(12,1,12)模型对我国2010年每月的消费者价格指数(CPI)提供了较好的预测,对政府宏观政策的实施提供依据。     

基于等维新息灰色马尔可夫模型的河南旅游总收入预测

以河南省旅游总收入为对象进行研究,选取2005—2018年的旅游总收入数据作为研究样本,在GM(1,1)模型的基础上,用马尔可夫理论和等维新息的思想加以修正,建立了等维新息灰色马尔可夫模型。结果表明,等维新息灰色马尔可夫模型比传统的GM（1,1）模型和灰色马尔可夫模型的预测精度要高,达到了94.735%,可用来进行旅游总收入的预测,从而为有关部门制定政策提供参考。