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[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋诗泉 刘思峰
传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢阳
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢阳
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李志超 刘升
文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
韩静 王舒鸿 杨力
回归分析的一项基本要求是需要多组数据,但在很多情况下这一要求并不能得到满足,有时为取得庞大的数据量而增加成本,造成不必要的浪费。基于此,文章利用灰色预测将少量的数据量扩展为可做回归模型的数据,从而发掘事物之间的内部规律,给决策作出参考。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
孙建丰 向小东
灰色线性回归组合模型是在GM(1,1)模型和线性回归模型基础上建立的一种隐型灰色组合模型,考虑到该模型在泛化能力方面存在不稳定现象,本文借鉴灰色线性回归组合模型的建模思想,提出了一种相应的改进算法,并通过实例对其进行了验证。最后,本文以改进模型对福建省未来几年的物流需求进行了预测。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
吴卢荣
本文将GM（1，1）与回归模型有机地结合起来，建立的中国营林产值灰色回归组合预测模型，综合利用两者提供的不同的有用信息，改善了单一模型的局限性，提高了模型的预测精度，减少了预测误差，使预测效果更佳。
[期刊] 统计与决策
[作者]
阿布力孜·布力布力 张新国
文章运用灰色预测理论构建灰色模型GM(1,1)与线性回归的组合模型,以某超市12个月的奶粉销售量为例,用前10个月的数据计算模型参数,用后2个月的数据进行精度检验,以此对该超市在奶粉领域的销售预测,同时引申至超市未来一年的其它商品销售量进行预测。研究表明,该组合模型改善了原线性回归模型中没有指数增长趋势和基本灰色预测模型中没有线性因素的不足,和单一模型相比,预测精度更高,预测结果更为可靠,具有较高的实际应用价值,也为超市商品销售量预测研究提供了新的途径。
关键词：
灰色模型 线性回归 超市 商品销售量
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李培哲
基于灰色关联法和灰色聚类法诊断、解决多重共线问题;利用GM(1,1)模型对原始数据序列进行修正,降低随机波动的干扰;据修正变量数据建立灰色多元线性回归模型,并将其运用于具体实例取得满意的预测效果。该模型对处理数据贫乏、波动较大的样本效果显著。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓利 王泽江
文章针对传统物流需求单一预测方法的缺陷,选择并改进灰色系统与神经网络的组合模型,构建煤炭物流需求预测系统,结合2000~2012年间的相关统计信息,进行改进后的灰色神经网络预测模型检验,预测结果显示:该模型具有较高的预测精度,满足煤炭物流需求预测要求,对于应用于复杂非线性系统具有可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
严静
成本预测和控制是企业管理中关键问题。文章综合考虑企业运营成本统计方面的不确定性因素,基于预测精度较高的改进灰色预测模型,提出了一种不确定性环境下的成本预测模型,能有效提高企业运营成本预测精度。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
杨树果 王新利
物流需求预测是物流活动的战略性和规划性决策的基础。影响物流需求的各因素间存在多重相关性,在利用传统的最小二乘法进行多元逐步回归时,预测结果往往与实际不符,预测效果很不理想。采用偏最小二乘回归建立物流需求预测模型,能克服变量间多重相关性的影响;同时,各影响因素的变化也表现出随机性的特征,采用灰色预测模型对各影响因素进行预测,能够克服参数的非线性干扰以及人为因素的影响;将两种模型耦合进行物流需求的预测,充分利用了二者的优点,可进一步提高预测的精度,使预测更加趋于合理。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋辉
文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明:该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。
关键词：
灰色模型 支持向量回归 在线预测
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