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[期刊] 统计与决策  [作者] 李卫国  张爱琴  
本文基于灰色系统理论,提出一种非平稳时间序列预测模型的建模方法。该方法首先利用灰色系统模型提取时间序列的趋势项;然后利用样本周期图拟合周期项;最后对去掉趋势项和周期项的序列建立模型,从而完成非平稳时间序列的总体建模。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王惠珍  
文章基于对原时间序列进行加速平移、几何平均变换,形成累加法的新序列建立改进后GM(1,1)模型,并基于残差值、相对误差判断预测精度,结果显示,经改进后的GM(1,1)灰色预测模型,有助于削减企业原始数据波动对项目成本预测结果的干扰,基于随机震荡序列构建的改进GM(1,1)灰色模型提升了企业成本预测的精度,随着企业开采工程项目的逐步口占,利用改进后GM(1,1)比对拟合曲线进行相应成本预测及控制,具有更理想的统计效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 饶从军  
在经济管理预测的实际问题中常常会遇到这类问题,即当某个经济系统受到外界环境或外部因素的影响的时候,
[期刊] 统计与决策  [作者] 平海  罗国强  
文章运用灰色系统理论,建立了物料采购的灰色预测模型,较详细地叙述了建模过程。以某集团的原材料采购业务为例,从以销售预测决定物料采购的角度出发,在对原料经销业务进行库存分析的基础上,利用原料经销的历史数据对未来时期的销售量进行预测,从对物料需求的预测结果来看,对历史实际值拟合的比较好,表明了模型具有较高的可靠性和实用性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱强  
灰色系统理论主要研究信息不完全、系统内部要素与要素之间不确定性以及系统内部要素与系统外部关系,对于在信息不完全基础上、基于经济规律基本要求发生和实施的大多数经济行为和经济现象,特别是对于经济行为和经济现象定量化研究具有指导意义。文章根据灰色关联分析、GM模型分析、灰过程方法研究方法,结合经济现象和行为特点以及经济规律的基本要求,从灰色系统理论对于经济研究的基本意义、灰色经济模型建构机理、典型模型分析开展了研究。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨世娟  卢维学  方辉平  
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨世娟  卢维学  方辉平  
影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 吴敬  王晓军  
一、引言长期以来,福建省的水泥一直处于供不应求的状况。1986年水泥产量321.76万吨,消费量366~(95)万吨,短缺达45万吨,供需矛盾十分突出,它已成为制约福建省国民经济发展的重要因素之一。本文试验图应用灰色系统理论,建立 GM(1.1)预测模型,对福建省的水泥费量进行预测,从而为制订发展规划提供科学依据。灰色系统理论是1982年提出的,它是控制论的观点和方法延伸到社会、经济系统的产物,是自动控制论与运筹学相结合的数学方法。建立灰色系统预测模型(GREY MODE
[期刊] 统计与决策  [作者] 王泽旻,潘红  
一、基本理论与方法 灰色系统建模的思想是直接将时间序列转化为微分方程,从而建立起抽象系统发展的动态模型,对于原始序列X(t),t=0,1,2,……,N;最常用的预测模型是GM(1,1)模型:
[期刊] 工业技术经济  [作者] 张凤荣  金俊武  
利用灰色系统理论建立物流货物量预测的GM(1,1)模型,并用模型对吉林省未来5—10年物流货物量作出预测。预测结果表明,灰色预测模型能很好模拟宏观物流系统的物流货物量,尽量发挥作为白信息的时间数据的作用,为探索宏观物流系统提供了很好的分析方法。
[期刊] 会计之友  [作者] 李恩平  卞永峰  
山西省正处于转型跨越的关键时期,政府不断调整产业结构,大力发展第三产业,而旅游业产业贡献率居第三产业首位。文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,运用灰色系统GM(1,1)模型对山西省2006—2011年旅游业收入的数据进行分析,预测未来几年山西省旅游收入状况,为山西旅游业发展提供重要的政策依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 孙峰  
文章对传统的随机振荡序列的直线喇叭带预测模型提出了疑问,分析了产生随机振荡序列的主要原因;采用平均弱化缓冲算子弱化随机振荡序列的峰值,将随机序列取值带由直线喇叭带转换成指数包络带;根据弱化后的数据序列峰值所连直线计算新序列,求出了该序列GM(1,1)模型的发展系数和灰色作用量,并进一步计算包络带的上缘点和下缘点;对上缘点和下缘点序列再次使用GM(1,1)模型,得到了随机振荡序列预测区间的上限、下限及基本预测值。
[期刊] 林业科学  [作者] 傅泽强  孙启宏  蔡运龙  戴尔阜  
依据灰色系统建模的基本理论 ,在系统分析内蒙古大兴安岭林区森林火灾发生规律的基础上 ,建立了森林火灾高火险及重灾年景灰色灾变GM(1,1)预测模型。模型模拟检验精度达到I级水平 ,发展系数 -α小于 0 3,可用于该地区森林火灾灾变中长期预测。预测结果显示 ,2 0 0 1~ 2 0 10年间 ,该林区将出现 3个森林火灾高火险年 ,5个森林火灾重灾年 ,二者出现的间隔期均为 2~ 3a ,平均相对精度达 98%以上 ;预测 2 0 0 7年将是高火险、重灾年份 ,前者预测精度为 98 0 5 % ,后者预测精度为 99 78%。
[期刊] 上海海洋大学学报  [作者] 张畅  陈新军  
利用1995—2014年日本中央水产研究所提供的澳洲鲐(Scomber australasicus)太平洋群系资源量与渔获量数据,结合索饵场和产卵场的海表面温度以及黑潮指标等,建立6种基于灰色系统的澳洲鲐资源量预测模型。建立的模型包括不考虑任何环境因子的GM(1,1)模型,分别基于索饵场(140°E~160°E,35°N~50°N)海表面温度SST1、产卵场1 (130°E~132°E,30°N~32°N)海表面温度SST2、产卵场2 (138°E~141°E,34°N~35°N)海表面温度SST3和黑潮潮位差TR的GM(1,2)模型,以及综合以上4个因子的GM(1,5)模型,6种模型的平均误差分别为6. 72%,3. 73%,4. 41%,4. 78%,29. 56%,19. 38%。研究结果表明,基于索饵场、产卵场海表面温度因子建立的灰色预测模型,对澳洲鲐太平洋群系资源量预报精度较高,可应用于后续渔业生产中。对GM(1,5)模型的灰色参数值a、b分析可知,所有因子中SST2和SST3对模型的制约影响最高,即对资源量的影响最大。产卵场温度与资源量具有较高的相关性,结合最适温度,可推测在该适宜温度范围内资源量随着产卵场温度的升高而增加。可见,全球气候变暖海水温度升高,可能对澳洲鲐资源波动存在积极影响。
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