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[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 林春艳  
投资组合理论是现代经济系统中非常重要的理论,本文根据该理论的特点,利用灰色系统理论建立了新的投资组合优化模型——灰色优化模型,用该模型解决实际问题更加客观、实用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张和平  陈齐海  熊传斌  
为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化。首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中。结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张和平  陈齐海  熊传斌  
为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化。首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中。结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度。
[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] 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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨建华  兰月新  苏国强  
灰色Verhulst模型的模拟精度依赖于背景值和结构参数。文章以灰色Verhulst模型的白化方程为基础,运用积分方法重新构造背景值公式,经过简单推导得到一种背景值优化的Verhulst模型。实例分析表明,优化的灰色Verhulst模型不仅具备可行性和有效性,而且具有更高的预测和模拟精度。
[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] 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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 姚天祥  王正新  Jeffrey Forrest  
文章针对灰色Verhulst模型求解初始条件的优化问题,提出了一种基于原始序列新旧信息的线性组合优化方法。在模拟误差平方和最小化的目标下,构建了初始条件组合权重的优化模型,给出了最优组合权重的解析式。以实例验证了优化模型的有效性和优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张和平  解晓龙  
灰色系统理论在处理"小样本、贫信息"不确定性系统方面取得了广泛应用。为进一步提高GM(1,1)模型的预测精度,文章基于数据维度、初始值及原始数据三个影响因素角度构建了等维信息GM(1,1)模型、初始改进GM(1,1)模型和拟合模型,运用灰色关联分析对三个模型的权重进行设置,在此基础上形成基于灰色关联度分析的组合预测模型,最后将该模型应用到江西省GDP预测研究中。结果表明,灰色关联度分析的赋权方法是科学有效的,在不同时期组合优化使用不同的模型有助于整体上的预测精度提高。
[期刊] 西部论坛  [作者] 王晓颖  苟小义  曾波  
科技人才需求预测是国家合理制订人才政策的重要依据。为此,本文基于科技人才需求的数据特征,构建适用于科技人才需求预测的新型离散灰色模型FODGM(r,1,k~θ,u),该模型实现了系统发展灰信息非线性规律的较好反映以及累加阶数作用范围全实域拓展,缓解了原始序列中极值对模型性能的影响,能够有效模拟科技人才需求的发展趋势与演变规律。应用该模型对我国科技人才需求量进行预测,结果显示未来我国科技人才需求量呈逐步上升趋势,预计2026年我国科技人员全时当量将达729.258万人年,科技人才需求端压力较大。相关部门可以根据预测结果制定缓解我国科技人才需求端压力的对策。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 迟道才  沈亚西  王琦  王海南  吴秀明  张特男  
灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛。应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960~2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测。结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵燕娜  张群  马玉兰  
一、灰色——BP网络组合预测模型的建立(一)灰预测模型应用设计灰预测模型原理主要是对原始数列进行处理,一般进行一次累加处理,其目的主要是为了弱化原始数据的波动性,可以证明经过累加处理后所生成的序列能够表现出明显的指数规律,这时可以用一条适当的曲线对其规律进行拟合,以便进一步预测生成序列的后续值,最后再累减还原即得到原序列的预测值。其预测过程如下:
[期刊] 统计与决策  [作者] 卢美平,周振国  
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨彩萍,卢美平  
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