多元曲线漂移模型与曲线预测

本文通过观察商业公司的销售曲线、证券市场的价格曲线等曲线族,提炼出多元非参数回归曲线漂移模型。它是一种多元自建模型,其中每一条曲线都可以建立一个多元非参数回归方程,并借助于参数与一条参考曲线联结成一个曲线族。本文研究了如何综合使用多元核函数、投影寻踪回归、交叉核实等方法来拟合这样的曲线族并进行曲线预测。     

人口城市化水平的统计预测分析

人口城市化水平的发展趋势 ,受长期变化、周期变化和随机变化等诸多因素的影响。作者采用R S的统计检验方法 ,选用趋势项、周期项和随机项综合集成定量分析人口城市化的发展状况 ,检验结果证明综合集成预测模型的拟合误差比单一模型计算的误差小。     

中国农业预测中的灰色模型

一、问题的提出农业是我国国民经济的基础。把握农业生产的发展方向,制定正确的农业经济政策是我国经济长期稳定增长的一个基本保证。为使农业生产计划和农业经济政策的制定进一步科学化,对与农业生产紧密相关的一些重要参数指标进行定量分析和预测方面的研究是十分必要的。     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测.预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义.     

使用灰色模型预测股票价格走势

股票价格的未来走向是投资者们十分关心的问题,它关系着人们的切身利益,而灰色预测刚好能解决这一难题,能最大限度地预测股票走向,为投资者们提供有价值的信息,因此选择有效的数据使用GM(1,1)模型对股票价格走向进行预测,制作曲线图,可以清楚明了地为人们展示股票的未来走向。     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测。预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义。     

工程造价预测的灰色-卡尔曼滤波模型

对于工程建设者来说,准确进行工程造价预测决定着投标成败以及在工程实施过程中能否盈利的关键。利用同一公司过去几年承建同类工程的资料,建立灰色GM（1,1）模型,同时,采用卡尔曼序贯滤波算法减弱数据序列的随机性。通过实例仿真结果表明,该方法比传统灰色模型具有更好的预测效果,具有使用价值。     

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。     

基于改进灰色模型电力负荷预测

随着电力市场的推进,负荷预测已成为保证电网稳定运行的基础,电力负荷预测在电力系统规划中的重要性和迫切性越来越受到高度重视。然而,基于电力系统的复杂性,保证预测的准确性是电力企业负荷预测工作的关键。传统的GM(1,1)模型在实际应用中存在很多缺点和局限性,本文从初始条件处理和初值的选取方面进行了改进:对原始输入数据的处理,运用了指数加权法,对初值的处理,利用预测值和实际值的欧氏距离最小化的方法来确定的连续变化微分方程时间响应函数中的参数c值来代替x(1)(1)作为初值。通过实例分析得出本文中的改进取得了较好的效果。     

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。     

基于灰色残差模型的我国财政收入预测

为提高我国财政收入的预测精度,更好地实现财政收入的资源配置、收入再分配和宏观经济调控的职能,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型预测我国财政收入,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

铁路客流量的预测对于铁路交通业具有重要的实际意义,本文探讨应用灰色预测方法来预测铁路客流量的方法,并且通过对我国2007-2009年铁路客运量预测的实证分析,证明了此方法的可行性,并且检验了此方法的精确度,为准确预测铁路客流量提供了一种简便可行的分析预测方法。     

基于BP神经网络的城市化水平预测方法研究

我国城市化水平一般是指居住在城市的人口占总人口的比例,它反映一个地区城市发展的水平,也反映了该地区国民经济整体发展水平。而城市化水平作为衡量一个国家和地区城市化的指标,城市化水平预测是将定性问题用定量结果表示出来,对其研究成为科学评价我国城市化水平的重要课题。经济发展水平与城市化水平的关系最为密切,其中关系的数学模型主要分为这三种类型,分别为线性关系、对数曲线关系和Logistic曲线关系,本文以广州市的人均GDP作为自变量,城镇人口比重数据作为因变量用这三种模型进行拟合分析,结果发现线性关系的拟合效果,最后利用BP神经网络预测结果与线性回归结果进行对比,得出BP神经网络的预测效果最好。     

基于灰色预测国内航班延误模型研究

本文从动态演化的视角,研究了有关航班延误的国内外文献,认为影响我国航班延误因素有以下几点:航空公司自身原因、流量控制、天气原因和其他不确定因素。了解到航班延误程度与航班总量成正比。基于灰色预测模型,建立了我国航班延误总量和航班延误因素的时间数列GM(1,1)模型,经检验模型的预测精度可靠,依据所求模型,计算出了2014-2018年的航班总量,预测该时间内航班延误因素的比重,用于预防航班延误等突发状况,从而减少航空公司的损失和旅客们因等待而浪费的时间。     

利用灰色模型预测四川高等教育在校学生数

本文运用GM(1,1)模型对四川区域高等教育在校学生数预测,结果表明,该模型在四川区域高等教育在校学生数的预测中取得良好的效果,并通过了后验差检验。     

基于灰色马尔科夫模型的上海港集装箱吞吐量预测

为了准确有效地对港口集装箱吞吐量进行预测,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和马尔科夫链模型相结合的灰色马尔科夫模型,以上海港2003～2017年集装箱吞吐量数据为研究对象进行预测计算,得到2018～2022年的吞吐量预测值。结果表明:灰色马尔科夫模型能弥补单一灰色GM(1,1)模型对波动性较大数据预测精度不高的不足,使平均相对误差由0.07216下降到0.02188,模型的预测精度有了明显的提升,适用于中长期的预测。     

基于灰色马尔科夫模型的道路施工期交通量预测

针对城市道路施工期,交通量历史数据少的特点,建立灰色马尔科夫交通预测模型,并以崇川路由西向东断面的交通量数据为例进行研究。结果表明,此模型相比于传统的GM1,1模型预测交通量具有更高的预测精准度,能够更好地研究道路施工期交通量的发展趋势。