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[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] 价格月刊
[作者]
王聪仁
根据铀资源Ｕ＿３Ｏ＿８现货价格时间序列数据波动幅度不规则的特征，采用非等间隔的灰色波形预测模型，以Ｕｘ Ｃ咨询公司２０１０年１月～２０１４年１２月Ｕ＿３Ｏ＿８现货价格的月度数据为原始数据，对其２０１５年１月～２０１６年２月的Ｕ＿３Ｏ＿８现货价格进行灰色波形预测。最后，将该模型预测结果与在价格预测中应用较广泛的基本ＧＭ（１，１）模型和ＡＲＩＭＡ模型预测结果进行对比，分析结果表明，相比于其他两种模型，灰色波形预测模型预测值与Ｕ＿３Ｏ＿８现货价格真实值具有更好的拟合度，且精确度更高，可用于实际应用。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪潘义 吴凤平
文章将数据统计分组,用灰色预测分析,对不同季节的时间序列分别建立了一阶微分方程,并求出预测公式,从而得出预测值。这种模型比通常的季节预测模型有更好的效果。
关键词：
统计分组 灰色 季节波动 预测
[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]
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]
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] 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]
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]
刘楠
农业经济预测对于农业经济的长远发展有着重要的作用,关系到农业产业布局,农业产业结构调整等一系列问题。文章针对农业经济的特点以及现有研究的不足和缺陷,提出了一种灰色改进模型——灰色群建模对农业经济进行预测。实例分析结果表明,从预测精确程度、合理性和实用性等方面来看,灰色群建模都更加适合于农业经济预测研究。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李芳凤 张国权
文章采用"幂函数变换-对数函数变换"提高城市蔬菜污染指数数据的光滑度,对加权均值灰色预测模型的B矩阵进行加权调整,算得均方差很小;用拟合优度检验进行验证,结果表明此模型具有较高的预测精度;建立监控系统,从监控图可清楚地看到蔬菜的污染水平和质量安全情况。
[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]
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] 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] 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
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