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。     

云南省特色农业发展的灰色系统分析

本文采用灰色系统关联分析法对云南省的特色农业现状进行分析,运用GM（1,1）模型对云南省特色农业的未来进行预测,动态反应了云南省特色农业发展状况,在此基础上为农业经济的可持续发展提出了有参考价值的建议。     

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Kano模型视角的民航服务质量动态预测研究

针对传统Kano模型对质量要素定量化研究的缺陷以及分类准则上的模糊性,提出应用相似度理论量化改进的Kano模型。并基于灰色度理论的GM（1,1）模型和马尔可夫链稳态理论,对评价模型中质量要素的Kano模型分类结果进行动态预测分析。通过对民航服务数据的实证分析,验证了两种模型的适用性。     

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。     

新能源视域下河北省能源消费需求预测——基于GM（1，1）灰色模型分析

衡量未来发展不再单一考量经济指标,而是要实现经济效益、社会效益、生态效益的共赢局面。以新能源逐渐取代常规能源业已成为世界能源发展的大趋势。在此背景下,基于河北省能源消费状况,笔者利用GM（1,1）灰色预测模型对2003-2010年河北省的能源消费总量和能源消费结构进行预测,得出预测结果,并在分析预测结果的基础上,从更新观念、政策引导、技术创新、重视农村区位发展四个层面对河北省未来能源规划和新能源发展提出了若干思考。     

基于背景值优化的新灰色GOM（1，1）模型

本文对GOM（1,1）模型的背景值构造进行了研究。基于一次反向累加序列的指数特性和背景值的几何意义,提出了一种重构GOM（1,1）模型背景值的优化方法。实例表明：对于非负单调下降序列的预测,本文改进的GOM（1,1）模型比GM（1,1）模型模拟和预测的精度高。     

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。     

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。     

福建省农民消费结构及趋势分析

立足于福建省农民消费结构数据,运用灰色系统理论中GM（1,1）和关联分析方法,对福建省农民消费结构及消费趋势进行定量分析。研究发现：1995-2009年福建省农民人均纯收入对生活消费支出结构各个构成因素影响大小依次为：r家庭设备〉r衣着〉r食品〉r居住〉r文教娱乐〉r医疗保健〉r其他商品〉r交通通讯;2010—2013年农民人均纯收入对生活消费支出结构各个构成因素影响大小依次为：r食品〉r其他商品〉r文教娱乐〉r衣着〉r医疗保健〉r交通通讯〉r居住〉r家庭设备。在此分析基础上,提出促进福建农村居民消费增长的相关建议。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的深圳市生产总值的预测

城市经济对一个国家和地区的发展起着龙头引领作用,生产总值则是衡量经济实力的一个重要标准。通过对一个城市生产总值的精确预测,可以为城市未来提供经济决策服务。文章以灰色理论GM(1,1)模型为基础,有效地结合马尔科夫模型的预测优点,对深圳市2006～2016生产总值进行了预测研究。依据相对残差、平均相对误差和归一化误差这三个评价指标,表明灰色马尔科夫模型预测的结果可以与原始序列很好的拟合,预测精度较高,预测结果可靠,能够为深圳市未来的经济决策提供参考依据。     

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。     

基于优化后灰色模型的库玛拉克河年径流量预测分析

传统灰色模型(GM(1,1))缺乏振荡性,灰色拓扑模型缺乏趋势性.本文以新疆库玛拉克河协合拉水文站1993-2019年径流量实测数据为基础,采用优化GM(1,1)对该河流2020-2029年径流量进行预测.模型预测结果平均误差为0.98亿m3,相对误差为2.1％,优于传统GM(1,1)(相对误差9.1％).研究结果对流...     

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。     

基于灰色预测模型的港口集装箱吞吐量预测——以武汉港为例

以武汉港集装箱吞吐量的历史数据为依据,利用灰色预测模型科学预测未来武汉港的集装箱吞吐量。针对经典G（1,1）模型在构造过程中的缺陷进行修改,构造了修正后的G（1,1）模型,减少了原有模型的误差,提高了预测的精度。通过实例探讨了修正的G（1,1）模型在港口吞吐量方面的预测,同时验证了灰色预测模型的有效性和实用性。     

山西省旅游市场规模预测——基于灰色系统理论的分析

随着经济社会转型跨越式的发展,山西省对第三产业尤其是旅游行业的发展给予高度重视。文章基于山西省2005—2012年国内外旅游接待人数的数据资料,利用灰色系统GM(1,1)预测模型对山西省未来五年的旅游市场规模进行预测并对其进行了残差检验、后验差检验和小误差概率检验。预测结果表明山西省未来几年旅游业总体市场规模仍然保持快速增长的趋势。最后根据预测结果对山西省旅游业的发展提出了相应的建议。     

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。     

灰色系统方法在山东省城市化水平研究中的应用

文章基于灰色系统理论,以1990-2008年山东省城市化水平为原始数据,建立GM(1,1)灰色预测模型,对山东省未来的城市化水平进行动态预测,为山东省以后的经济发展、城市建设等提供了依据.     

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究

本文采用西宁市1999-2008年社会经济统计数据,以灰色系统理论为基础,运用灰色关联分析方法对影响西宁市商品房价格的相关因素进行了分析,并利用GM(1,1)模型对西宁市商品房价格进行了预测。结果表明:竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素,未来5年西宁市商品房价格将呈上涨趋势。