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[期刊] 统计与决策
[作者]
李恩临
影响二手船价格的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。在一个较长的时间序列内,二手船价格变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。文章通过建立基于灰色预测理论的二手船价格的GM(1,1)模型,并利用该模型进行了二手船价格走势的模拟及预测。事实证明,GM(1,1)模型适合用来预测二手船价格未来的走势,且经过检验,具有较高的预测精度。
关键词:
二手船 灰色预测 GM(1,1)模型
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王传会 公维凤 方志耕 李玉梅
针对系统受到系统外部冲击问题,结合泛函理论和灰色系统理论,建立了含有系统冲击泛函分析因子的灰色泛函预测模型。并运用贝叶斯网络推理技术,建立了系统冲击与系统控制的灰色贝叶斯网络推理预测模型。所建模型可以分析基于系统冲击演化的泛函分析因子的动态推演问题。依据泛函分析因子的变动,可以预测与修正系统发展趋势。案例分析了2013年房地产经济受到新政策的冲击问题。由于房地产经济受到新政策冲击,使经济发展态势发生转变。根据房地产经济的当前时段信息,利用灰色贝叶斯网络推理预测模型对历史趋势进行修正,预测结果与实际数值仅有
[期刊] 现代管理科学
[作者]
胡坤 刘思峰
本文以GM(1,1)模型和灰色关联度为基础,建立新的灰色关联预测模型(GRM)以反映系统内关联因素之间相互影响、相互制约的特性,并以江苏省科技活动人员数和技术市场成交额的灰色关联预测为例说明了新模型应用的方法步骤。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王传会 公维凤 方志耕 李玉梅
针对系统受到系统外部冲击问题,结合泛函理论和灰色系统理论,建立了含有系统冲击泛函分析因子的灰色泛函预测模型。并运用贝叶斯网络推理技术,建立了系统冲击与系统控制的灰色贝叶斯网络推理预测模型。所建模型可以分析基于系统冲击演化的泛函分析因子的动态推演问题。依据泛函分析因子的变动,可以预测与修正系统发展趋势。案例分析了2013年房地产经济受到新政策的冲击问题。由于房地产经济受到新政策冲击,使经济发展态势发生转变。根据房地产经济的当前时段信息,利用灰色贝叶斯网络推理预测模型对历史趋势进行修正,预测结果与实际数值仅有3.81%的偏离,预测结果较其它现有模型的预测结果精确。灰色贝叶斯网络推理模型强调对近期数据的开发利用,适用于预测系统近期受到外部冲击的发展趋势问题。
[期刊] 技术经济
[作者]
张永革 黄希圣
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈勇明 周勇 唐六华
[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]
吕欣曼 殷克东 李雪梅
为了进一步提高预测精度,考虑多因素对经济社会的影响,文章基于OGM(1,N)、BP神经网络和偏最小二乘回归的传统预测模型,利用方差倒数法构建了一种变权多元组合预测模型,并针对中国二氧化碳排放量进行预测。实证结果显示,灰色多元组合预测模型的预测精度高达99.764%,能有效地弱化三种单项模型的缺点,具有很好的预测性能。根据预测结果,预计到2025年中国低碳发展取得成效,碳排放量增速放缓,以1%的速度继续保持增长。
[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] 物流技术
[作者]
侯晓华
为了对物流成本进行有效预测,以2000-2010年的物流成本数据为基础,分别采用灰色关联模型、基于最小二乘法的线性回归模型和时间序列模型对物流成本进行预测,并对预测结果进行了对比分析。结果表明,灰色关联预测模型的误差明显小于其他两种预测方法,预测精度最高,对物流成本的预测具有一定的理论价值和参考价值,在一定时期内可以为我国的宏观物流成本决策提供依据。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李惠 曾波 苟小义 白云
现有三参数离散灰色预测模型的累加阶数取值范围局限于正实数,导致模型建模能力和作用空间受限。为此,论文首先引入实数域统一灰色生成算子;然后,基于统一灰色生成算子构造了新型三参数离散灰色预测模型,实现了其阶数从正实数到全体实数的拓展与优化,从而使得新型模型具备挖掘时序数据积分特性与差异信息的双重功能;最后,将该新模型应用于某装甲装备维修经费的建模,结果显示其精度优于其它同类灰色模型。本研究成果对完善灰色算子基础理论及提高灰色预测模型建模能力具有重要价值。
[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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