基于灰色GM(1,1)模型的广西航空物流预测分析

运用GM(1,1)模型对“十二五”规划期间广西航空市场货邮吞吐量进行了预测,得出“十二五”末广西航空货邮吞吐量将达到15.8万吨.通过预测数据与实际数据对比表明该方法的预测精度较高,有一定的应用价值.     

基于GM(1,1)模型的广西沿海港口吞吐量预测分析

用GM(1,1)模型预测了"十一五"期间广西沿海港口货物吞吐量的增长趋势,得出结论2010年其港口货物吞吐量将达到一亿吨,最后提出实现这一目标的策略。     

基于GM(1,1)模型的物流人才需求量预测分析

本文以河南省物流人才需求量为研究对象,应用灰色GM(1,1)模型对2008-2013六年数据进行分析预测。     

基于GM(1,1)模型的河北省冷链物流需求预测

京津冀一体化不仅促进了河北省经济快速发展,更带动了生鲜产品需求不断上涨。河北省作为京津两地菜篮子,三大优势产业果品、蔬菜、畜牧总产值占农林牧渔业总产值近70%,冷链物流市场潜力巨大。本文以河北省2011-2018年的冷链物流需求量作为原始数据,应用GM(1,1)模型对2019-2023年河北省冷链物流需求量做出预测,以此为河北省冷链物流发展提供数据参考。     

基于灰色GM(1,1)模型的云南花卉物流需求预测

首先对云南花卉物流的现状进行分析,在此基础上以云南花卉的总产值和鲜切花的总产量为切入点,应用灰色GM(1,1)模型对云南省未来五年花卉的总产值和鲜切花的总产量进行预测,预测结果表明:除残差合格检验项的花卉总产值平均相对误差精度为三级外,残差合格检验项的花卉总产量平均相对误差及关联度合格检验和均方差比值合格检验项的精度均为一级标准,可见预测模型检验精度高,可用于对云南花卉的总产量和鲜切花总产量进行预测。预测结果表明未来五年云南花卉对物流的需求将持续增长,现有物流特别是冷链物流要加快发展步伐,才能满足日益扩大的需求。     

基于灰色GM(1,1)模型的辽宁省建筑业发展预测

文章首先分析了辽宁省建筑业发展现状,其次运用灰色GM(1,1)模型对2013~2015年辽宁省建筑业总产值和增加值进行了预测,预测结果表明:到2014年底,建筑业总产值为12 907.0亿元,超过2009年提出做大做强建筑业时预定的万亿元目标产值,增加值将为2 454.6亿元,与预定目标还有一定的差距,最后提出了促进辽宁省建筑业发展的对策建议。     

基于灰色GM(1,1)模型的云南进出口贸易总额预测

云南省地处中国的西南边疆,面向东南亚。在对外贸易方面有极大的地理优势,然而在贸易规模和质量方面都有待发展提高。本文基于1980-2017的云南对外进出口贸易数据,采用灰色GM(1,1)模型对未来云南对外进出口贸易规模进行预测。基于此预测可以为云南未来的对外贸易规划提供必要的参考。     

基于灰色预测GM(1,1)模型的河南省物流经济发展规模实证分析及预测

基于灰色预测GM(1,1)模型,通过对物流业发展的重要社会经济发展指标参数进行分析,利用2006-2011年河南省物流业发展的货运量及构成、社会物流总额及构成等样本数据,分析和研究了影响现代物流业发展的重要因素,并定量预测河南省物流产业2012-2016未来5年的发展规模,根据分析结果提出进一步促进河南省物流业发展的对策建议,对基础设施建设及区域经济发展具有指导意义,为河南省今后的现代物流业发展提供实证依据和可持续发展建议。     

基于灰色GM(1,1)模型的辽宁省建筑业发展预测

文章首先分析了辽宁省建筑业发展现状,其次运用灰色GM(1,1)模型对2013～2015年辽宁省建筑业总产值和增加值进行了预测,预测结果表明:到2014年底,建筑业总产值为12 907.0亿元,超过2009年提出“做大做强建筑业”时预定的万亿元目标产值,增加值将为2454.6亿元,与预定目标还有一定的差距,最后提出了促进辽宁省建筑业发展的对策建议.     

新陈代谢GM(1,1)模型在咸阳物流需求预测中的应用

本文根据咸阳近几年物流需求的发展情况,选取公路货运量作为评价物流发展的指标,利用传统GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型两种方法对未来几年咸阳的货运量进行预测,得出了咸阳物流业在未来几年会有较大发展的结论。为咸阳物流业发展的建设提供决策依据,并给出几点建议。     

基于BP神经网络与GM(1,1)组合的北京市物流需求预测模型

通过分析影响北京市物流需求的相关因素,构建北京市物流需求预测影响因素指标体系。运用BP神经网络和GM(1,1)方法,建立北京市物流需求组合预测模型,选取近20年的统计数据对未来五年的物流需求进行预测,得出物流需求总量及变化规律,并以此提出推进北京市物流业发展的有效途径,为物流系统规划提供合理依据及有效发展途径。     

基于GM(1,1)模型的中国快递行业收入预测分析

针对快递行业的特点,运用GM(1,1)模型对中国2003-2010年快递行业的总收入进行模拟,对模拟结果采用了多种方法进行检验,并对未来几年的中国快递收入进行了预测。结果表明GM(1,1)模型能够很好地模拟中国快递行业收入数据,而且具有较高的模拟精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的河北沿海地区物流需求预测研究

以灰色预测理论为基础,通过不同的原始数据序列构建不同维度的GM(1,1)模型,对其预测精度进行比较;并选取精度最高的模型建立起新陈代谢模型,采用等维灰数递补的动态预测方法,对河北沿海地区"十二五"期间的物流需求进行预测。     

基于灰色模型的动态货值预测分析——以中国钢材价格指数为例

采取灰色模型控制质押货物的风险对促进动态货值融资具有重大意义。基于动态货值的基础,以CSPI中国钢材价格指数作为研究对象,验证了灰色模型在预测中的准确性,同时对2015年的数据进行分析预测,发现了钢材价格在未来两年仍将呈下滑的趋势。     

改进的非等间距GM(1,1)模型的优化

针对传统非等间距GM(1,1)模型的不足,本文分析了传统非等间距GM(1,1)模型的基本原理,分析了传统非等间距GM(1,1)模型与白化方程之间的差异,提出了改进累加序列的方式来优化非等间距GM(1,1)模型,并建立了一种新的累加方式并应用于某大坝沉降。分析了本文中的非等间距GM(1,1)模型与传统非等间距GM(1,1)模型之间的差异。实例表明了改进非等间距GM(1,1)模型精度较高,更适合于工程实例。     

灰色GM(1,1)模型在南京居民消费预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是"部分信息已知,部分信息未知"的"小样本"、"贫信息"不确定性系统。它通过对"部分"已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。GM(1,1)灰色模型是其中应用最为广泛的一个模型。本文以2003～2007年南京地区城市居民消费数据为依据,建立了南京市2003～2007年城市居民人均消费支出的GM(1,1)灰色模型,并应用该模型对南京市城市居民人均消费变化趋势做了预测,预计2009年南京地区城市居民消费为18093元。     

灰色GM(1,1)模型在南京居民消费预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统。它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。GM（1,1）灰色模型是其中应用最为广泛的一个模型。本文以2003-2007年南京地区城市居民消费数据为依据,建立了南京市2003～2007年城市居民人均消费支出的GM（1,1）灰色模型,并应用该模型对南京市城市居民人均消费变化趋势做了预测,预计2009年南京地区城市居民消费为18093元。