基于灰色系统模型的城乡建设用地规模预测——以常德市鼎城区为例

土地利用总体规划是区域性的综合规划,为地方性的经济发展提供科学和法律依据.建设用地的有效供给是地方经济发展基础,建设用地需求量预测是土地利用总体规划编制的核心,也是土地利用管理的依据.为了切实搞好常德市鼎城区的土地利用总体规划,使之更具有前瞻性、可操作性,必须切合实际地搞好建设用地需求规模和布局的预测.采用灰色系统模型,通过灰色关联度分析,建设用地发展与GDP、总人口、市镇人口、社会固定资产投资、人均GDP、第二产业产值、第三产业产值密切相关.基于这些因子,采用灰色系统模型法、建立GM(1,1)灰色模型,进行了2010年和2020年的城乡建设用地规模的预测.GM(1,1)模型可以进行长期预测,但预测仅反映一种趋势,综合考虑驱动因素的灰色线性组合模型更具有预测的可靠性.利用GM(1,1)模型和线性模型组合,进行城乡建设用地规模预测,可为土地利用总体规划提供可靠的保证.     

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。     

整治换马甲的“红顶中介”刻不容缓

最近一次的国务院党组会议强调,要消除行政审批灰色地带,整治红顶中介。记者近日在多地调查发现,随着各级政府部门加速简政放权,一大批审批事项被取消或下放。然而,一些拥有特殊利益关系的红顶中介机构却悄然换马甲。(1月22日新华网)政府简政放权,意在将改革红利还之于民。可红顶中介出现,让审批权限变成了灰色钱袋。戴市场的帽子、拿政府的鞭子、收企业的票子、供官员兼职的位子,通过形形色色的手续、关卡、资质、认证,红顶中介们     

基于组合权的灰色关联分析在供电企业营销效果综合评价中的应用

在供电企业电力营销效果综合评价中,客观赋权法体现了指标的信息量,而主观赋权法体现了指标的价值量,综合评价应当体现二者的统一.针对电力营销效果评价,提出了基于组合权的灰色关联分析方法.对传统的灰色关联法进行改进,将该方法用于供电企业电力营销效果评价,得到了较好的结果.     

基于钻石模型的福建省生态农业竞争力研究

本文尝试运用钻石模型剖析福建省生态农业的竞争力,并在此基础上结合灰色关联度分析法对福建省与其他华东诸省生态农业的竞争力进行比较,研究结果显示：相对而言,福建省生态农业的总体竞争力水平较低,仅在高级生产要素及机遇方面具有一定优势,我们应从优化生产要素、拉动需求和拓宽政策导向等方面来提升福建省生态农业竞争力。     

基于灰色关联度分析的军队第三方物流企业评估分析

正确选择评价第三方物流企业。是军队运用第三方物流的前提。通过灰色关联度分析给出了军队选择第三方物流企业的一种简便易行的办法．有效降低了军队在选择运用第三方物流上的风险,并举例说明该方法的可行性和准确性。     

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。     

改革开放以来我国贸易条件的变动分析与预测

随着我国近几年来经济高速增长,产业结构的不断优化升级,在国际贸易问题上也遇到了许多新的问题。本文将以我国近年来我国制成品贸易以及我国商品贸易条件为研究对象,分析现阶段我国制成品贸易受商品贸易条件恶化和收入贸易条件变化改善的影响,同时对未来两年的商品贸易条件和收入贸易条件以及制成品的出口变动情况进行分析与预测。     

江苏省大学生就业率预测分析

利用灰色系统理论建立了大学生就业率动态预测模型,结合江苏省就业率的统计数据对2003—2008年的就业率进行了模拟,并对结果进行了精度检验,结果表明,模型模拟精度高。最后,用此模型对江苏省未来5年的就业率进行了预测,并对就业形势进行了分析。     

基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。