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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘基伟 闵素芹 金梦迪
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配,从而改变观测数据对参数估计的影响。原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲,文章在此基础上提出一种正实数阶随机弱化缓冲序列。通过对不同位置上的观测数据进行不同阶数的弱化缓冲,提高权重分配的精细程度,满足现实系统的预测需求。通过计算显示,使用正实数阶随机弱化缓冲序列可以获得更精准的预测结果。
关键词：
随机阶弱化缓冲 正实数阶 多变量预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘基伟 闵素芹 金梦迪
灰色系统通过构建不同阶数的弱化缓冲算子实现观测数据权重的不同方案的分配，从而改变观测数据对参数估计的影响。由于原有基于分数阶、正实数阶的弱化缓冲序列是对不同位置上的观测数据进行同一阶数的弱化缓冲，因此文章提出随机弱化缓冲序列，进行不同阶数的弱化缓冲，提高权重分配的精细程度，并且提出弱化缓冲阶数的确定方法。通过计算显示，使用正实数阶随机弱化缓冲序列的GM(1,1)模型可以获得更精准的预测结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李俊杰 魏勇 周瑞
在运用灰色系统进行预测时,当数据序列由高增长急剧变化成为低增长时,需要运用弱化缓冲算子对数据进行处理,以提高预测精度。但是以一种或是几种弱化缓冲算子来处理各种变化规律不尽相同数据,有时效果会不尽理想。文章在现有缓冲算子的基础之上,提出了一种针对的不同数据的弱化缓冲序列的构造方法并通过实例证实了利用这类弱化缓冲序列对由高增长急剧变化成为低增长的数据序列作模拟预测的可行性、有效性、优越性。
关键词：
灰模型 缓冲算子 弱化缓冲序列 映射
[期刊] 物流技术
[作者]
高洪波 杨建强
基于多变量灰色模型算法,以物流需求预测为目标,研究探讨了物流需求预测的多变量灰色模型GM(1,n)的构建思路与方法,并通过具体的算例,构建了一个物流需求GM(1,3)模型,给出了该模型的构建步骤和过程,通过残差检验和分析得出,该模型对物流需求预测有着较好的可行性和实用性,且使用该模型预测时所需原始样本数据量小,预测精度较高,无论是对物流需求的宏观长期预测,还是对微观短期的物流需求预测都具有一定的适用性。
[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] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征,提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先,该模型提出包含年度作用系数的季节因子,其通过年度作用系数的改变,可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子;其次,考虑行为序列受时间变化作用的影响,在预测模型中加入线性修正项,以提高模型预测精度,并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后,将模型用于郑州站点降水的模拟与预测,研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
罗旭 程承旗 冯仲科 岳德鹏 陈晓雪
该文以解析木数据为基础,从整体上对甘肃省小陇山地区的华山松等斛析木的树干形状进行描述,采用R/S方法即时间序列分析法,对树木直径的生长过程进行了分析。研究发现,随着树龄的增加,直径生长的霍斯特指数(H指数)值也呈现增加的趋势,并以此建立了直径生长的H指数预测模型;同时应用灰色理论,根据得到的H指数数据,建立了华山松和锐齿栎的直径生长H指数灰色动态预测GM(1,1)模型,分析了直径生长的动态变化特征。R/S分析结果充分反映了树水直径动态生长过程随时间尺度变化的分形特征,进而为森林资源的动态监测奠定基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张国政 罗党
文章针对复杂系统行为序列中的季节性波动特征，提出了基于季节因子及傅里叶优化的灰色季节预测模型。首先，该模型提出包含年度作用系数的季节因子，其通过年度作用系数的改变，可转化为均值季节因子、新信息季节因子和关联季节因子；其次，考虑行为序列受时间变化作用的影响，在预测模型中加入线性修正项，以提高模型预测精度，并利用傅里叶级数来拟合模型预测残差序列中的周期波动特征。最后，将模型用于郑州站点降水的模拟与预测，研究结果证明了构建的模型具有更高的预测精度。
关键词：
季节因子 周期序列 灰色模型 傅里叶级数
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李家科 李亚娇 李怀恩 徐晓辉
【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
匡鹏 田明华 黄雨
随着中国经济和社会的快速发展,木材进口量呈增长态势。本文首先梳理1998年以来中国木材进口的发展现状及特点,随后以2006-2015年木材贸易的季度数据为基础,建立多变量灰色模型M G M(1,2),对原木、锯材,未来进口数量、价格进行预测。预计2020年进口数量将达1.46亿立方米;原木、锯材价格呈现出小幅上涨的趋势,预计2020年平均进口价格分别为213.59美元/立方米和297.34美元/立方米。本文据此提出了相应的政策建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛晔 李肖肖 付恒春
针对目前多变量模糊时间序列研究中小样本问题,文章基于信息扩散技术构建一个多变量模糊时间序列模型,讨论信息扩散系数的变化对模型精度的影响,进而选取2006—2016年人均GDP、能源消费总量的样本数据对中国SO_2排放量进行预测,且与马尔可夫模型运行结果进行比较。结果表明:所建模型可以弥补小样本的不足;不同方式确定的信息扩散系数对模型精度存在影响,其中基于两点择近原则确定的h_0最优;所建模型的平均绝对误差与平均绝对百分误差率均小于马尔可夫模型,即具有较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕忠伟 秦建国
模型识别是建立时间序列模型的基础,是模型预测成败的关键。本文介绍了五种多变量时间序列模型识别的方法,分析了每种识别方法的输出形式,最后利用SAS统计软件对多变量时间序列模型的识别进行实证研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
仝蕊 申卯兴 任俊亮 陈疆萍
为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型。由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好。文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析。研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性。
关键词：
振荡序列 反三角函数 灰色预测
[期刊] 工业工程
[作者]
汪瑜 车通 鄢仕林
为解决无法获取先验分布模式的"贫信息、小样本"航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正。采用2004—2019年民航客运量数据进行验证分析。结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77%,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66%,因此后者在短期预测上有较大优势。
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