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[期刊] 统计与决策
[作者]
吕敏蓉 吕闽晖
文章针对灰色Verhulst模型中初始值与背景值的择取,设计了两种不同的改进灰色Verhulst模型,并采用我国入境游客经济的发展进行预测,并对两种预测结果进行比较。结果显示,改进的灰色Verhulst模型相对传统灰色Verhulst模型拟合精度更高,第二种改进灰色Verhulst模型的拟合精度也优于第一种改进灰色Verhulst模型。通过预测可以发现,未来我国入境旅游经济的增势仍然是存在的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕敏蓉 吕闽晖
文章针对灰色Verhulst模型中初始值与背景值的择取,设计了两种不同的改进灰色Verhulst模型,并采用我国入境游客经济的发展进行预测,并对两种预测结果进行比较。结果显示,改进的灰色Verhulst模型相对传统灰色Verhulst模型拟合精度更高,第二种改进灰色Verhulst模型的拟合精度也优于第一种改进灰色Verhulst模型。通过预测可以发现,未来我国入境旅游经济的增势仍然是存在的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈琴琴 王玥 黄悦 刘恒孜
文章提出了一种新的改进初值的灰色Verhulst-Markov预测模型,并应用到城市道路短时交通流预测中。在新的预测模型中,首先利用倒数变换和最小二乘法给出了灰色Verhulst模型新的初值计算方法,然后利用Markov链对预测的残差进行了修正。来自OpenITS的实际短时交通流算例验证了新预测模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚天祥 王正新 Jeffrey Forrest
文章针对灰色Verhulst模型求解初始条件的优化问题,提出了一种基于原始序列新旧信息的线性组合优化方法。在模拟误差平方和最小化的目标下,构建了初始条件组合权重的优化模型,给出了最优组合权重的解析式。以实例验证了优化模型的有效性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨建华 兰月新 苏国强
灰色Verhulst模型的模拟精度依赖于背景值和结构参数。文章以灰色Verhulst模型的白化方程为基础,运用积分方法重新构造背景值公式,经过简单推导得到一种背景值优化的Verhulst模型。实例分析表明,优化的灰色Verhulst模型不仅具备可行性和有效性,而且具有更高的预测和模拟精度。
关键词：
灰色Verhulst模型 背景值 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋红梅 魏勇
文章针对近似Logistic函数序列,利用离散思想和序列累减建立新的灰色离散Verhulst直接建模模型,并利用最小二乘法进行参数估计。通过实例分析,结果表明新的灰色离散Verhulst模型的模拟预测效果很好,其模拟预测精度高达99.9%以上,模拟预测效果明显优于传统的灰色Verhulst模型和Verhulst模型的改进模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马红燕 崔杰
数乘变换是降低灰色建模复杂性的重要途径之一。为揭示灰色Verhulst拓展模型的精度在系统特征数据序列数乘变换前后的变化规律,提高其建模效率,文章研究了灰色Verhulst拓展模型的参数在系统特征数据序列数乘变换前后的量化关系。研究结果表明,灰色Verhulst拓展模型的精度与其建模数据序列的数乘变换无关。研究认为,利用数乘变换能降低灰色Verhulst拓展模型建模数据的量级,简化建模过程,而不改变该模型的模拟及预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨保华
文章为了进一步增强灰色Verhulst模型对原始数据的适应能力,提出了时变参数灰色Verhulst模型,方法是引入多项式函数描述灰色Verhulst模型的结构参数随时间的动态变化规律。根据建模样本量的不同,分三种情形给出了模型的参数辨识算式,同时给出了时变参数灰色Verhulst模型白化方程的解析解,利用积分复合梯形公式将其转化为可用于预测的离散时间响应式,并提出了参数优化方法。应用实例表明,灰色Ver-hulst模型比传统灰色Verhulst模型具有更高的建模精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
施玉民 陈雯 赵长利 胡桂花
随着我国汽车工业的快速发展,汽车保险业步入了快速发展的轨道,每年保费增长量呈非单调的摆动发展序列,一些传统的预测方法受到限制。文章认为,灰色理论恰好可以解决这方面的问题。实证表明,此方法简单可行,结果可靠。
关键词：
Verhulst模型 汽车保险 精度检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
李玲玲 段超颖 孙训俊 李志刚
GM(1,1)和灰色Verhulst模型都能对数据进行预测,但建模取背景值缺乏一定的理论依据,降低了预测精度。这就需要对模型进行改进,提高模型的精度。文章分别用3种方法改进了GM(1,1)模型和灰色Ver-hulst模型。以继电器贮存寿命数据作为原始数据,分别用3种预测方法对数据进行预测,结果表明,灰色Ver-hulst精度较高,适合短期预测;GM(1,1)预测精度虽然没有灰色Verhulst模型高,但却适合做长期预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
何剑宇
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张学龙 吴豆豆
考虑终端市场需求量和产品单价的区间灰色特征,以及需求的不确定性,研究战略层次上的供应链网络设计及其鲁棒优化问题,当供应链结构的参数发生变动时,供应链整体结构和性能保持鲁棒性。针对传统求解方法的局限性,文章通过引入控制变量,建立了具有灰色特征的供应链网络结构设计模型及其鲁棒优化模型,为验证模型的有效性和可行性,以生鲜农产品为实例分析对象,通过实地调查,运用混合整数非线性规划方法,使用Matlab7.0计算工具,研究了4种不同情景下模型的灵敏度,得出5种不同条件供应链网络的设计结构及整体收益,对比分析得出结论:运用混合整数线性规划方法,能有效解决具有区间灰色特征的供应链网络设计及其鲁棒优化问题;不同条件下供应链网络结构不同,且供应链整体收益值、总成本值和利润值也不相同;只要条件确定,供应链网络结构也是确定的,且该结构对问题的解具有鲁棒特征;控制变量的取值大小反映了决策者的决策特征。
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