基于GM(1,1)宏观经济预测及相关对比分析

本文基于灰色系统理论,运用相同的国内宏观经济数据,进行了GM(1,1)模型的构建和选择,并与正交尺度网络模型以及BP模型、小波神经网络模型等预测结果进行了对比研究,结果表明,本文所建立的GM(1,1)模型在有效性方面具有一定的优势。最后,本文运用GM(1,1)模型对我国未来5年国内生产总值的发展情况进行了预测,结果表明,在宏观经济环境不变的情况下,未来5年我国国内生产总值能够实现翻番。     

世界新船订单趋势预测的组合模型应用分析

本文利用趋势移动平均法、灰色系统的GM(1,1)方法和BP神经网络方法的组合模型进行了新船订单趋势的预测。预测结果的对比发现,组合模型能够比单一模型得到更准确的趋势预测结果。     

灰色改进GM(1,1)模型在保定市FDI预测分析中的应用

FDI即外商直接投资,以保定市2000-2006年FDI数据为基础,运用灰色系统理论,建立了常规GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型。改进的GM(1,1)模型优于常规GM(1,1)模型,其精度更高。应用改进的GM(1,1)模型预测了保定市2007-2010年FDI,并分析了预测结果。结果符合保定市的实际情况。     

基于PLS的组合预测模型及其应用

本文运用组合预测理论,利用偏最小二乘回归方法建立了基于灰色预测模型GM(1,1)、2阶自回归模型AR(2)和龚伯兹曲线模型的组合预测模型,并对农业贷款需求进行了预测。     

中国能源消费预测的GM(1,1)模型研究

对能源消费量的准确预测和分析有利于正确的能源发展战略的确定,能源消费量由于数据量少,不确定等特点适合灰色系统预测,选取1997-2006的数据为原始数据,运用GM(1,1)模型和GM(1,1)模型参数估计的加权最小二乘方法对中国能源消费进行预测,并通过残差修正,建立能源消费预测模型。对模型进行误差检验,建立残差模型,再次通过误差检验,得出GM(1,1)模型在预测精度上还有一定缺陷,预测的精度不高,但依旧可以用于能源预测。     

基于组合模型的我国税收收入预测分析

本文在ARIMA和GM(1,1)模型基础上,利用我国经济发展数据建立一个组合预测模型,并把它应用于我国税收收入的预测.所得结果误差优于两个模型的分别预测,表明组合预测模型在税收收入数据的预测中更有优势.最后据此组合预测模型对2009年中国税收收入进行了预测分析.     

我国社会消费品零售总额的预测分析——基于最小二乘法的改进GM(1,1)模型

我国社会消费品零售总额受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于最小二乘法的改进GM(1,1)模型,首先介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着通过采用最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,加强其规律性从而建立新的GM(1,1)模型;最后结合2007²011年我国社会消费品零售总额数据建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国社会消费品零售总额,便于我国对未来社会消费品宏观调控。结果表明该预测方法是合理可行的,为其他相关预测提供了理论依据。     

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。     

经济管理中常用预测模型的应用及比较分析

本文研究了经济预测中常用的逐步回归分析模型、偏最小二乘回归分析模型,BP神经网络分析模型,灰色预测GM(1,1)模型和组合预测模型在经济预测中的应用,比较了他们的优缺点,便于管理者在实际应用时对模型进行选择.     

我国人口可持续发展问题实证研究——基于GM(1,1)模型的建立与预测

本文阐明GM(1,1)模型的基本理论,收集2001年～2007年我国人口时间序列资料,建立人口数量GM(1,1)模型,分析原因,并对未来若干年人口发展趋势进行预测,提出适宜的政策建议。     

黑龙江省入境旅游客源灰色预测模型

本文通过对近几年来黑龙江省国际旅游游客数量的统计数据分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立GM（1,1）灰色预测动态模型,进而利用该模型对黑龙江省2006—2011年的入境旅游游客量进行了预测分析。     

浙江省水产品冷链物流需求预测

根据浙江省农产品冷链物流的发展现状确定预测指标，从传统的GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)选取合适的模型对2010—2019年浙江省水产品的冷链物流需求量进行趋势预测及精度检验。结果表明，新陈代谢GM(1,1)优于其他两种模型，利用该模型得到的预测结果对浙江省水产品冷链物流相关的建设投入具有可靠的参考价值。     

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。     

粮食最低收购价的合理定价模型北大核心

为分析粮食最低收购价是否具有合理性,以2006年~2015年小麦最低收购价相关数据为样本,建立超效率DEA模型,得到小麦最低收购价的合理定价范围为每公斤1.36元~2.50元。同时根据超效率DEA模型的超效率值,对"十二五"期间国家公布的小麦最低收购价进行了合理性评价。基于影响小麦最低收购价的6项指标数据,利用Matlab软件,分别建立Elman神经网络预测模型和灰色预测GM(1,1)模型,得出了2017年小麦最低收购价的合理范围。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

我国居民消费价格指数受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合2007²011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。     

基于灰色组合模型的河南GDP预测

为解决GM(1,1)预测中存在的历史数据的跳变问题,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了一种新的预测方法:用GM(1,1)模型预测将来可能的数据跳变日期点,对其他非跳变点使用分段线性回归函数进行预测。通过对河南省生产总值的预测,结论显示出此种方法较好地克服GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,在现实中达到较好的成效。     

零售业节日性商品库存控制模型研究

库存水平的优劣取决于对未来消费者需求的预测,本文在分析零售业节日性商品特点的基础上,提出了利用基于残差修正的GM(1,1)模型实现消费需求预测,并通过实例进行验证,达到了较好的预测效果。     

基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测研究与应用

物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根据马尔科夫GM(1,1)模型原理,以近几年的某地物流货运量为研究数据,通过实际应用研究结果可知,该方法预测效果较好,为研究物流发展提供参考。     

河南省国内旅游客源灰色预测模型研究

基于灰色系统理论,以河南省2000年-2007年国内旅游客源统计资料为原始数据,建构了河南省国内旅游客源的GM(1,1)灰色预测动态模型并进行了模型精度检验模型预测结果与历史数据吻合很好,进而利用该模型对河南省2008年-2010年的国内旅游客流量进行了预测分析,为河南国内游客数量的预测和合理规划客源市场提供了科学的依据。