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针对灰色模型在GDP预测中精度较低的问题,文章提出一种基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的预测方法.为反映数据的非线性特征,在GM(1,1)模型的基础上引进拓展的非线性GM(1,1)幂模型;进一步利用最新信息优先的原则,建立等维新息递补灰色幂模型.将改进的模型应用到我国“十三五”时期GDP的预测中,验证了此模型在拟合和预测上的优势. 相似文献
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随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关.能源消费预测存在与多因素的关联.文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测.结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度. 相似文献
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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. 相似文献
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文章分析了灰色GM(1,1)模型的缺陷即白化响应式并不是灰微分方程的真正解,以pGM(1,1)模型白化响应式等于灰微分方程的真正解为条件,并由其背景值构造式推导出了权值p的精确表达式.由于p值不是有限小数,因此其取值精度对预测精度有影响,基于指数序列分析了p值的取值精度对预测结果的影响. 相似文献
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以1950-2007年内蒙古自治区人口总量数据为依据,利用ARIMA(1,1,1)与GM(1,1)模型分别对内蒙古人口总量的时间序列进行了拟合、分析与预测。分析结果表明:两种模型的拟合程度都比较高,但灰色模型的拟合度更高。因此用GM(1,1)模型对内蒙古自治区2010-2012年的人口总量进行了预测。 相似文献
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针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差,在分析全最小一乘算法比最小二乘算法具有较好稳健性的基础上,文章提出了基于全最小一乘准则估计灰色GM(1,1)模型的参数,并给出了求解该算法的LINGO~序和规划模型方法,并通过计算实例说明,基于全最,J、一乘准则参数估计的GM(1,1)模型比传统灰色GM(1,1)模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,从而拓展了灰色GM(1,1)模型的适用范围。 相似文献
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文章提出了广义灰色GGM(1,1)模型,即变系数一阶线性动态微分方程,给出了两种常用的广义灰色GGM(1,1)模型的建立方法,并在实际应用中取得了很好的效果。 相似文献
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将传统"通过代入初始条件x(1)(k1)=x(1)(k1)=x(0)(k1)整理解得α和β"的方法改进为"通过灰色微分方程αea(ki-k1)+β=1/x(1)(ki),再次利用最小二乘法确定α和β"的新方法,对灰色Verhulst模型的参数求解方法进行改进。研究结果表明:新方法的灰色Verhulst模型建模不仅模拟效果较好,而且适用于等间距和非等间距,并通过等间距与非等间距的实例,与传统模型及近期一些优化模型对比分析,说明了新方法的可行性和优越性。 相似文献
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近似非齐次指数增长序列的间接DGM(1,1)模型分析 总被引:6,自引:1,他引:5
DGM(1,1)模型对近似齐次指数增长序列具有较高的预测精度,而实际上服从近似齐次指数增长规律的数据序列十分有限。根据灰色系统理论的差异信息原理,通过原始序列的累减生成将近似非齐次指数增长序列转化为近似齐次指数增长序列,对累减生成序列建立DGM(1,1)模型,并在此基础上实现对原始序列的还原以达到数据模拟及预测之目的。因原始序列的累减生成最大可能地满足了建模序列的齐次性要求,提高了模拟及预测精度,拓展了模型的适用范围,故通过算例验证了此种改进方法的简单性、实用性及有效性。 相似文献
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陕西省“十二五”经济增长的预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
"十二五"规划在即,经济增长率及经济总量预测是制定规划目标重要的基础性工作。根据陕西省改革开放以来30年的国民经济核算历史数据,运用小波多分辨分析-ARMA和灰色GM(1,1)的预测方法,分别对陕西省2010-2015年的经济增长率和经济总量进行了预测研究,为陕西省设定"十二五"经济增长的动态目标值提供基础性依据。 相似文献
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灰色成分数据模型在中国产业结构分析预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对成分数据这种特殊类型的统计数据,提出一种新的预测建模方法:对于一列按照时间顺序收集的成分数据,先运用对数变换使成分数据降维,然后对降维后的数据运用GM(1,1)模型进行预测,最后再将预测值进行反对数变换,从而得到了各成分的预测值.根据提出的方法,建立了中国产业结构的预测模型,并分析了中国产业结构的发展趋势和未来状况.经检验,运用该方法预测出的数据与实际值十分吻合. 相似文献
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