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[期刊] 统计与决策  [作者] 陈鹏宇  邓宏伟  
GM(1,1)模型是目前最常用的灰色预测模型。文章在大量已有相关研究文献的基础上从背景值构造的改进、白化方程参数重构、灰微分方程建模(离散GM(1,1)模型),直接求解参数法四个方面对当前GM(1,1)模型的改进现状进行了分析和总结。对比四种改进方法的建模难度和拟合精度,提出了GM(1,1)模型改进方法的应用建议,推荐采用白化方程参数重构法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴文泽  张涛  
灰色预测模型在有限数据情况中有着较好的预测精度,在各个研究领域得到了广泛的应用,但仍然存在很多需要改进的问题。文章在已有研究的基础上进一步优化初始值和背景值,提出一种新的改进GM(1,1)模型,并将其应用到旅游客流量的预测中,结果表明,改进的GM(1,1)模型具有较好的预测性能。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周德强  冯建中  
为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进。该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计。将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王慧红  林洛阳  
文章以中国入境旅游客流量和GDP数据为例,探讨灰色GM(1,1)模型预测精度及应用特点相关问题。通过分析,发现剔除异常值后建立的中国入境旅游客流量GM(1,1)模型预测精度最高;当样本量较少时灰色模型能显示其优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曾祥艳  肖新平  
为了提高GM(1,1)模型的精度和适用范围,文章同时在两方面对累积法GM(1,1)模型进行了改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式进行预测计算。分析结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于高增长序列,拓广了GM(1,1)模型的适用范围。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李富荣  
准确预测未来人口发展趋势及其规模,对制定合理的宏观经济社会政策具有现实意义。文章以灰色预测理论为基础,在分析GM(1,1)建模思路的基础上,对原始数据进行了幂函数变换,并结合等维灰数递补方法的优点,应用改进的动态GM(1,1)模型对中国2013~2022年的人口总量进行了预测,这为中国经济社会发展战略与规划,实现人口与资源、环境的可持续发展提供决策参考。
[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] 柴岩  刘翔宇  
鉴于传统灰色预测模型对于离散程度较大的震荡数据序列,预测效果不理想的缺点,文章采用指数加速和几何平均生成的序列生成办法来弱化能源消耗数据的随即波动性,将其转换为符合灰色模型预测的平滑序列后,再进行灰色预测。并与最小二乘支持向量机结合,给出一个改进的残差型GM(1,1)-LSSVM预测模型。应用该改进预测模型,预测辽宁省1996—2009年煤炭能源消耗总量。实验结果表明,改进的模型预测精度高于单一的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,可作为能源消耗预测的新方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵艺  
文章根据四川省基本养老保险金的收支数据为分析对象,建立基本养老金收支平衡模型,并对模型自变量建立GM(1,1)模型,通过采用传统和非齐次指数函数相结合的方式对背景值序列进行拟合,形成了改进的GM(1,1)模型;模型预测精度达到90%以上,适合用于中长期预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 苏术锋  潘坤友  
基于新数据优先原则和具有累加生成算子功能,提出了自定义变权函数并构建变权一次累加生成算子(1-AGO)GM(1,1,λ)模型。它既解决原始序列新数据优先的加权问题,又具有一次累加生成算子功能。它与分数阶GM(1,1)模型相比,直接自定义变权函数,不需要进行数学证明。文章讨论了变权一次累加生成算子的性质,定义了变权一次累加GM(1,1,λ)模型的原始形式和推导出变权一次逆累加生成算子(1-IAGO)公式。通过技术创新实例,合理选择λ值可使得GM(1,1,λ)模型比传统模型具有更高的精确度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗贺  胡笑旋  牛艳秋  梁峥峥  
文章分析了GM(1,1)模型改进方法,针对低次插值容易失真和增加插值节点会带来Runge现象的问题,提出一种使用高次插值构造背景值的方法,通过生成背景值节点的一阶导数值,构建高次插值多项式来逼近背景值函数,实现对背景值的重构,建立基于高次插值的GM(1,1)模型。最后分别对稳定型数据、波动型数据和缺失型数据进行实例验证。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王惠珍  
文章基于对原时间序列进行加速平移、几何平均变换,形成累加法的新序列建立改进后GM(1,1)模型,并基于残差值、相对误差判断预测精度,结果显示,经改进后的GM(1,1)灰色预测模型,有助于削减企业原始数据波动对项目成本预测结果的干扰,基于随机震荡序列构建的改进GM(1,1)灰色模型提升了企业成本预测的精度,随着企业开采工程项目的逐步口占,利用改进后GM(1,1)比对拟合曲线进行相应成本预测及控制,具有更理想的统计效果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡炎丙  陈勇明  赵月  
文章分析了经典GM(1,1)模型中计算背景值公式的机理和对高增长序列建模时精度不高的原因,提出用定积分和迭代方式来优化背景值,同时利用最小二乘准则优化时间响应函数,从而明显提高了模型精度及适用性。经典GM(1,1)模型对发展系数的要求为其绝对值不超过2。而采用迭代方法优化背景值,模拟结果表明,改进后的GM(1,1)模型对高增长和低增长序列都适用,即使发展系数大于2时,仍然可以得到满意的模型精度,从而拓宽了GM(1,1)模型的应用范围。
[期刊] 统计与决策  [作者] 骆公志  崔杰  谢乃明  
为了提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,文章考虑对模型的初始条件x(1)(n)增加扰动因素β,把x(1)(n)+β作为模型的新初始条件,并对模型的背景值进行优化,从而得到了一种改进的GM(1,1)模型。文章还通过实例验证了新建模型比原有模型具有更好的模拟及预测精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 田梓辰  刘淼  
文章在灰色GM(1,1)模型的基础上,利用拉格朗日插值与改进的拉格朗日插值函数分别对灰色GM(1,1)模型进行了背景值的重构,以消除传统拉格朗日插值带来的龙格现象;利用该模型对新疆近十年的GDP水平进行了预测分析,结果表明,该模型具有较高的预测精度和实效性。
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