基于灰色马尔可夫模型的北京市文化消费预测

为了把握文化消费的未来走向,拉动文化消费增长,使用GM（1,1）模型和马尔可夫模型相结合的灰色马尔可夫模型,对北京市2008—2018年文化消费支出数据进行建模,得到 2019—2023 年的北京市文化消费预测值。结果表明：灰色马尔可夫模型有效改善GM（1,1）模型预测波动数据效果不理想的缺点,提升了模型的预测精度。受疫情影响,2020年北京市文化消费下降35.6%,2021—2023年将呈现持续增长趋势。根据预测结果,对拉动文化消费增长点提出合理建议。     

灰色模型中不同序列长度对模型精度的影响

针对建筑物沉降的特点,在灰色理论的基础上,建立GM（1,1）模型,并采用不同序列长度对来预测建筑物的沉降量,通过对比发现,不同的序列长度对模型的预测精度有着一定的影响。     

基于GM（1，1）模型的江西九江市国内旅游需求短期预测

本文依据2004—2010年江西省九江市国内旅游人数相关数据,建立GM（1,1）模型,对九江市国内旅游需求进行分析和短期预测。通过残差和后验差检验,模型精度较高,预测结果对旅游相关行业制定相关政策有一定的帮助。     

基于GM(1,1)模型的重庆市国内旅客量预测与影响因素分析

本文基于2002—2008年的重庆市国内游旅客数据,利用灰色预测法构建GM（1,1）模型,预测未来重庆市的国内游旅客变化量。认为国内游客量的增加与居民生活水平、闲暇安排、道路交通状况以及自然灾害等因素息息相关。促进重庆市国内旅游发展需对症下药,提高居民收入、改善交通、因时制宜开发旅游线路等措施势在必行。     

基于灰色动态GM（1，1）模型的宿迁农民人均收支预测

本文根据2004～2008年江苏省宿迁市宿迁农民人均纯收入与支出的统计数据,建立灰色动态GM（1,1）模型,利用计算机模拟程序进行实际模型操作,研究在宿迁市经济稳定发展的前提下农民收支情况的时间分布特征。预测结果表明,在对相关影响因素获取信息不完整的情况下,2009、2010、2011年宿迁市农民收支均有快速稳定的增长。最后,文章结合当前政策导向,对预测的发展态势进行了进一步的讨论并提出相应建议。     

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GM（1，1）模型的漳州市花卉销售额预测

对花卉销售额发展趋势进行预测是正确制定花卉产业战略的前提和基础。文章根据灰色系统理论，利用漳州市2004年到2008年花卉销售额的资料，建立了GM（1，1）灰色预测模型，并应用该模型对漳州市花卉销售额进行预测。结果表明，预测模型精确度达到1级，为准确预测花卉销售额提供了一种较为简便可行的分析预测方法。     

组合模型下陕西科技人才需求数量预测

基于陕西省科技人才发展现状,运用统计年鉴动态数据,结合Granger因果关系检验和逐步回归分析构建时间序列-BP神经网络组合预测模型,预测2021—2025年陕西省科技人才需求数量。研究表明：与灰色GM（1,1）模型相比,时间序列模型对规上工业企业工业总产值的预测精度更高;陕西省规上工业企业总产值能够有效预测陕西省科技人才需求数量;陕西省科技人才需求数量将呈指数趋势显著上升,到2025年达26.7万人。以此从关注陕西省重点产业、完善陕西省科技人才管理方案和充分利用陕西省科技人才3个方面提出相关建议,充分激发科技人才创新潜能。     

基于模糊Kano模型的个性化需求研究

为了应对传统客户需求模式在大规模定制领域的不足,同时更好地表达客户的个性化需求,提出基于模糊Kano模型的个性化需求获取方法。通过模糊Kano模型确定客户的需求类型,结合个性化特点确定客户的个性化需求类型,采用1-9标度赋权法和熵权法结合的组合赋权方法确定客户个性化需求的初始权重,引入客户重要度函数和不同需求项的满意度函数对个性化需求权重进行综合修正,最后得到个性化需求的重要度并排序。以冰箱冷藏功能的客户需求分析为实例进行方法验证,有效地确定了个性化需求的权重,并将其按重要度大小排序,为企业对不同的个性化定制需求采取不同的生产策略提供了有效的理论方法。     

基于参数优化的物流需求灰预测研究

在当前大力发展物流业的同时,需要做好物流需求预测,从而为各地科学合理地制定物流发展规划,实现物流系统供需平衡提供重要决策依据。物流系统是典型的灰色系统,文章利用江苏省物流货物周转量历史数据建立新陈代谢GM（1,1）模型群,并对模型参数进行优化,通过对模型群中不同维度的各个模型进行比较,选取其中精度较高的模型对货物周转量进行预测。结果表明模拟与预测效果均很好,模型有较高的应用价值。     

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。     

基于kano模型的通航机场服务质量提升研究

基于Kano模型对影响通用航空机场服务质量的主要因素进行分析和归类.对某通航机场调研资料进行分析,得出提升该机场通航乘客满意程度的关键因素.根据研究成果提出相关对策和建议,对于提升中国通航机场服务质量及其通航短途运输发展水平具有一定参考价值.     

基于灰色马尔科夫模型江苏城镇农产品冷链物流需求量的预测

从江苏省城镇居民农产品冷链物流的需求状况作为研究点.以《江苏统计年鉴》2011-2019年的数据作为样本,选取了鲜菜,猪肉,鱼虾,鲜蛋,鲜奶,瓜果等影响因子,逐步缩小数据筛选范围.运用灰色GM(1,1)模型结合Matlab2017b软件对江苏省城镇居民未来五年冷链的需求量进行预测,预测模型结果表明精度为97.62％,并通过马尔科夫链进行优化,使预测的精度达到98.61％.实验结果给相应的部门提供数据借鉴,以期为促进农产品冷链的供需平衡提供理论支持.     

基于灰色系统模型的达州市农业经济预测

以灰色系统理论为基础对达州农业总产值和相关产业进行灰色关联分析,建立了达州市农业经济的GM(1,1)预测模型,对达州近几年农业经济产值进行预测,与真实值进行对比结果表明,运用灰色系统模型的方法对达州农业经济产值的预测与实际比较接近,最后结合本文对达州市农业经济发展提出了若干政策建议。     

基于灰色系统模型的海南中部国际旅游需求预测

国际旅游需求影响因素众多,加上样本小,数据缺乏,采用常规线性方法与统计方法很难准确加以预测。尝试基于灰色系统理论,建立灰色模型,对海南中部国际旅游市场需求进行预测。     

基于LSM-GM预测的高速公路工程施工进度动态控制

高速公路在促进区域经济发展中发挥着重要的作用。传统的施工进度管理方法不能满足高速公路等线性工程施工建设工期管理的需要,常常导致施工进度管理失控。研究发现,线性计划法有利于提高线状工程施工进度计划和控制的科学性和有效性。通过将GM预测模型与线性计划法优势互补,联合使用,以达到施工进度动态控制的目标,确保施工工期内顺利完成施工任务,从而提高施工单位的市场竞争力。     

中国石灰产业碳排放影响因素分析及趋势预测

基于LMDI模型,以2001—2012年中国经济人口发展及石灰产业碳排放数据为样本,从5个方面对石灰产业的碳排放影响因素进行分解研究。结果表明,技术发展效应、经济增长效应以及人口规模效应是影响石灰产业碳排放量变化的主要因素,且影响趋势有所不同。基于GM(1,1)模型对中国石灰产业未来碳排放量进行预测,2030年排放量预测将达到4.48亿t。基于影响因素分析及碳排放趋势预测结果,从技术创新、政策制定等方面对中国石灰产业的低碳发展提出建议。