湖南专利申请量的灰色组合模型预测

针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。     

湖南专利申请量的灰色组合模型预测

针对灰色模型预测效果不佳,对其进行了改进,并对改进前后的灰色模型建立了3种组合模型。结果表明,和传统的灰色模型相比,组合模型预测结果更可靠,可应用于实践中。最后,运用方差倒数法组合模型,对2013年的湖南专利申请量进行了预测。     

灰色模型的预测与应用研究

本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。     

基于灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测研究

物流量预测是物流园区规划和管理的一项重要内容.本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,介绍了灰色模型-马尔可夫链预测物流园区物流量的预测方法,并对某物流园区未来三年的物流量进行预测,结果表明比单纯利用灰色模型进行预测更加准确可靠.     

基于GM(1,1)残差模型的铁路客运量预测

运用灰色GM(1,1)模型,对铁路客运量进行预测,再用GM(1,1)残差模型进行修正,得出精度很高的预测模型,结合实际统计数据对预测结果的精度进行检验。结果显示,GM(1,1)残差模型的预测结果比灰色GM(1,1)模型有更高的预测精度。基于此,对2009~2014年广西壮族自治区铁路客运量进行预测。     

利用灰色线性回归组合模型进行变形监测数据的预测分析

当今,自然灾害频发,环境的监测和治理要求加强对各种工程进行变形监测,及时分析数据,预测发生灾害可能性;本文利用灰色GM(1,1)模型和灰色线性回归模型的对比,说明利用灰色组合模型进行监测数据分析和预测的优越性。     

基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测

通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。     

NGVM模型及其在城市群道路网交通事故预测中的应用

为完善灰色预测模型的理论体系,在灰色Verhulst模型建模机理的基础上,考虑相关因素对系统预测精度的影响,构建了新型灰色Verhulst模型,提出该模型建模参数的计算公式,并给予完整的数学证明。以微积分作为推理工具,得到该模型的时间响应式。通过城市群道路网交通事故预测实例对其建模精度进行验证。计算结果表明新灰色Verhulst模型的有效性。     

基于灰色模型预测通用航空器数量

运用灰色系统预测理论对通用航空运输市场的发展需求进行预测,通过建立灰色预测模型,用GM(1,1)模型预测通用航空飞机数量,并对模型进行了检验。同时,给出预测值与实际值的比较,说明预测精度好,灰色预测方法能够用于预测中国通用航空航空器的发展需求。结果显示,通用航空需求空间巨大,增长潜力十分明显。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测.     

基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测

在传统的灰色预测模型中,传统背景值公式和初始值的选取方法会造成模型产生偏差。通过对背景值公式的改进和初始值选取方法的变化,构造出预测精度更高的灰色模型,即优化GM(1,1),并将优化GM(1,1)与马尔可夫链预测相结合,对我国的铁路货运量进行了预测分析,得出了相应的预测区间及其发生概率。通过理论分析和算例表明,该方法的预测结果比传统灰色模型预测结果更加可靠。     

基于灰色神经网络组合模型的废旧产品回收预测

制造企业对废旧产品进行回收再利用,是节约资源和保护环境的有效方式。由于在产品回收过程中存在诸多不确定性因素,如何对产品回收量进行有效预测是亟待解决的关键问题。本文针对废旧产品回收的特点,将灰色GM（1,1）模型与BP神经网络预测方法结合,构建了灰色神经网络组合预测模型对产品回收量进行预测。该组合模型兼具两种预测方法的优点,预测效果优于各独立模型。案例分析表明了该种预测方法的有效性。     

基于灰色线性回归组合模型的航班起降架次预测研究

基于线性回归模型和灰色预测模型的优缺点,将两种模型相结合,采用灰色线性回归组合模型结合历年的航班起降架次,对未来航班起降架次进行预测.通过对预测结果及实际数据的对比分析,2020年的航班起降架次预测结果与实际数据相比误差较大,其余年份预测结果与实际值误差均小于5％,考虑到疫情对民航的影响,该模型总体上能够较好的对航班起降架次进行预测,预测结果较准确.     

基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测

在传统的灰色预测模型中,传统背景值公式和初始值的选取方法会造成模型产生偏差.通过对背景值公式的改进和初始值选取方法的变化,构造出预测精度更高的灰色模型,即优化GM(1,1),并将优化GM(1,1)与马尔可夫链预测相结合,对我国的铁路货运量进行了预测分析,得出了相应的预测区间及其发生概率.通过理论分析和算例表明.该方法的预测结果比传统灰色模型预测结果更加可靠.     

基于MATLAB的灰色模型对福州港集装箱吞吐量预测研究

文中通过灰色模型对福州港集装箱吞吐量建模,模型在MATLAB环境下通过了拟合检验和预测检验,得出灰色模型应用于福州港集装箱吞吐量的预测是有效可行的,并对2005～2010年福州港的集装箱吞吐量进行预测,为福州市“十一五“期间物流发展规划的制定提供科学依据.     

灰色系统模型的热计量表市场需求预测研究

本文根据热计量表市场的特性,采用灰色系统理论对市场需求进行预测,建立灰色系统GM（1,1）模型,并通过残差检验的方法验证了模型的正确性和较高的精度。基于热计量表行业2006年到2012年的销售量来对未来五年的需求加以预测。     

改进的非等距灰色模型及其在沉降预测中的应用

在残差修正的非等距灰色预测模型的基础上,将传统无偏灰色模型还原为非等距模型时间函数进行原始数据列的预测。在残差修正时用时间函数和组合灰色预测非等距模型进行残差修正,然后将两种残差预测值进行加权得到最终残差,得到最后修正预测值。将预测值与提供的数据列进行比较,表明此方法可以得到较好的预测效果。     

灰色-马尔可夫链模型在股市预测中的应用

用GM(1,1)预测具有良好的精确性和规律性,但对于随机波动性较大的股市行业,它的预测精度比较低,而马尔可夫模型可以克服波动性较大的局限性,弥补灰色模型的不足,因此将两者结合起来对股市进行预测将能提高预测的精度。本文依据上交所20个月末收盘指数预测后四个月的月末收盘指数范围,实证分析表明灰色马尔可夫链模型在股市预测中应用的可行性     

社区矫正人员重新犯罪的灰色动态数列预测与检验模型研究

本文建立了社区矫正人员重新犯罪的灰色动态数列预测模型和灰色动态检验模型体系,并对未来五年的矫正人员重新犯罪数量进行了预测,具有较好的预测效果。