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[期刊] 技术经济
[作者]
张永革 黄希圣
[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] 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] 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
[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] 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] 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] 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]
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]
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
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙峰 周雪玉
离散灰色预测模型DGM(1,1)解决了传统灰色模型从差分方程到微分方程的跳跃性误差,但是当建模序列存在一定波动时其模拟性能仍不理想。文章在传统DGM(1,1)基础上,提出了一种含三参数的离散灰色预测模型DGM(1,1)3,该模型充分考虑了序列滞后项对模拟及预测结果的影响,能在一定程度上改善建模序列光滑性,从而提高模型性能。通过对波动序列模拟及预测误差的比较和分析,验证了DGM(1,1)3模型具有比传统的DGM(1,1)及经典GM(1,1)更好的模拟及预测性能。最后将该模型成功地应用于安徽省万人有效发明专利数的模拟及预测。研究成果对优化灰色预测模型建模方法,丰富灰色预测模型理论体系具有一定的积极意义。
[期刊] 林业经济问题
[作者]
吴卢荣
本文将GM(1,1)与回归模型有机地结合起来,建立的中国营林产值灰色回归组合预测模型,综合利用两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳。
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