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[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]
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]
王璐 沙秀艳 薛颖
针对传统GM(1,1)模型预测精度不高,并且其背景值优化与求解方法优化各具有片面性的缺点,文章给出了组合优化和分段优化两种改进方法,并结合国内居民消费水平的相关统计数据,利用传统GM(1,1)模型及其优化后的模型与两种方法的误差进行对比,表明改进后的灰色模型精度更高,且预测值与实际值较吻合,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好。
[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]
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]
孙辰军,王翠茹,张江维,刘玉涛
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭雪峰 黄健元 王欢
对流动人口的准确预测为城市人口管理提供了重要依据,由于传统灰色模型在预测流动人口方面存在精度不高缺陷,文章基于自适应滤波法对传统灰色模型进行残差修正。以南京市为例,比较分析传统灰色模型和改进后模型的预测结果。通过比较研究发现:改进后的模型能根据历史信息对残差权数进行动态修正,预测精度更高,适用性与可行性更强,发展了信息量较少的灰色系统预测研究的同时有利于政府管理政策的制定。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈彦晖 甘爱平
文章针对波动幅度不规则的时间序列提出了一种灰色波形预测模型改进的方法,即应用分位数法选取非等间隔的等高线,并有选择地对等高时刻序列进行GM(1,1)建模。最后,本文选取了目前世界上使用最广泛的航运运价指数——波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index,BDI)进行实证分析。通过对波罗的海干散货运价指数月数据的建模与预测表明,改进的灰色波形预测方法比传统的灰色波形预测方法在预测精度和运算效率方面具有明显的优势。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
齐玉东 谢晓方
提出了一种改进的灰色马尔可夫链模型,该模型采用高次插值生成数据序列,并引入接近关联度改进灰色马尔可夫链状态划分方法。针对海军航空兵转场时所携行航材备件需求量缺乏定量分析和精确数据计算方法的情况,将该模型应用于预测备件携带数量的计算过程,计算结果表明,该模型可提高预测备件携带数量预测精度。
[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] 运筹与管理
[作者]
周伟杰 党耀国
针对传统多变量灰色预测模型(MGM(1,m))有时存在的建模数据失真问题,以系统中关联变量具有趋同性为基础,提出了一种新的模型——向量灰色模型(VGM(1,m))。与MGM(1,m)模型相比,VGM(1,m)结构更简单,模型参数更少,从而有利于参数的估计。将VGM(1,m)、MGM(1,m)、GM(1,1)模型应用于四个实例的分析,结果表明VGM(1,m)消除了MGM(1,m)的建模失真现象,模型的稳定性得到了增强。进一步,与GM(1,1)建模结果相比,VGM(1,m)模型的预测精度更高,即新模型有更好的泛化性。
关键词：
向量灰色模型 失真现象 参数估计
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
吴秉坚
本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
程毛林 韩云
在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进行改进,主要采用了两种改进方法:一是基于背景值生成系数为不等权常数改进模型;二是基于背景值生成系数为不等权变数改进模型。由改进的方法对中国房地产业经济增长建立了GM(1,1)模型,结果表明,利用改进的方法使GM(1,1)模型预测精度显著提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江建明 吴文泽 罗丹 范大付
传统的分数阶灰色预测模型在时间序列预测中具有较好的适应性和预测的有效性,但其累加和差分计算式比较复杂。一致性分数阶累加相对于一般的分数阶累加,形式更简单,更便于计算和理论推导。为了提高模型的适应性和预测能力,文章在CFGM(1,1)白化方程中引入一个新的可变系数,扩大了原有白化方程的适用范围,并在此基础上构建了一致性分数阶优化灰色模型,即CFOGM(1,1)模型。最优一致性分数阶阶数和可变系数通过PSO算法最小化平均相对误差获得。将构建的模型运用到两个实例中并与其他经典的灰色预测模型进行对比,结果表明所提出的模型具有较高的拟合和预测精度。
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