基于灰色关联度的优性组合预测模型存在性及赋权方法

灰色关联分析是通过对时间序列数据几何关系的度量来比较系统中多因素的紧密程度的量．在组合预测技术中，通常利用灰色关联度最大化的方法来确定各单项预测模型的权重系数．文章在分析灰关联度模型的基础上，得到结论即组合预测离差平方和最小与灰色关联度在确定优性组合预测模型中具有一致性，实例分析证明结论正确、有效。     

组合预测模型预测精度的贴近度评价法

一组单项预测模型在不同的准则下,建立的组合预测模型一般是不同的.为了比较这些组合预测模型的预测精度,文章引入了组合预测模型点预测精度的数量指标,从而得到了组合预测模型的点预测精度向量.根据这些点预测精度利用算术平均最小贴近度,给出了组合预测模型预测精度的评价.实例分析结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.     

灰色关联法在区域竞争力评价中的应用

一、灰色关联法的基本思想及其在区域竞争力评价中的适用性 灰色关联法是一种常用的灰色系统分析方法,所谓灰色系统,是指"部分信息明确、部分信息不明确的贫信息、不确定性系统",对于灰色系统,我们可以利用小样本数据建模,依据信息覆盖,通过序列生成寻求系统本身存在的规律.灰色关联分析的基本思想就是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小.该方法既可以用于因素间关联度的分析,又可以用来对由多层次综合指标体系所描述的总体的优劣程度做出评判.     

基于CM(1,1)模型的江苏省民间投资规模预测

一、CM(1,1)灰色预测模型 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法.灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的,与时间有关的灰色过程进行预测.灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势的状况.CM(1,1)模型是常用的一种灰色预测模型.     

线性时变参数DGM(1,1)变权组合预测模型

文章为了提高统计组合预测的拟舍和预测精度,根据线性时变参数离散灰色预测模型的初值优化方法,给出了几个线性时变参数DGM(1,1)模型作为单项预测模型,进一步利用这些单项预测模型建立了一类变权线性时变参数组合预测方法.最后,将变权重线性时变参数组合预测方法应用于新疆生产建设兵团城镇化发展水平的组合预测,实例结果表明变权重线性时变参数组合预测方法具有较高的拟合精度.     

基于灰色关联度的小样本预测模型

针对传统灰色预测模型无法处理以及难以寻找统计规律的小样本数据，通过对序列之间灰色关联度物理含义的分析，挖掘序列内部以及序列之间的数据变化规律，并在此基础上构建了一种新的灰色预测模型；应用该模型对中国2008年度的GDP进行预测，预测结果验证了该模型的有效性及实用性；该模型的提出为小样本数据提供了一种新的预测方法。     

基于时间序列ARIMA与BP神经网络的组合预测模型

文章将时间序列ARIMA模型和BP神经网络算法相结合,设计一种组合预测模型,并将其应用于实际预测中,通过实际预测检验了组合预测模型在实际预测中的有效性.研究发现,组合预测模型在预测精度方面总体上优于这两个单项预测模型,因此这种组合预测模型具有良好的预测效能.     

灰色马尔可夫链组合预测方法的应用

文章提出了一种新的组合预测方法.将灰色Verhulst-马尔可夫链预测模型和灰色GM(1,1)-马尔可夫预测模型按照残差方程加权组合来预测事物中长期发展趋势;并以国外发达国家高速公路网规模成熟发展为案例验证对其中长期预测的精度.文章还将此预测模型应用于广东省公路客运量以预测其未来5～10年的发展趋势.     

中国股市波动率的TSK非线性组合预测模型

Grey-GARCH模型是一类新的波动率模型.针对单一Grev-GARCH类模型只能有限地提高波动率的预测精度,利用TSK模糊推理系统,结合组合预测的思想,建立波动率的TSK非线性组合预测模型.通过对上证综指和深证综指的实证分析,发现与单一Grey-GARCH类模型、RBF非线性组合预测模型和线性组合预测模型相比,TSK非线性组合预测模型总体上能够获得更高的预测精度,说明TSK非线性组合预测模型是一种有效的波动率预测分析方法.     

基于反三角函数变换的振荡序列灰色预测模型研究

为了拓展灰色预测模型的应用范围并提高其预测精度,文章针对带有振荡特征的数据序列构建了灰色预测模型.由于振荡序列中参数有正有负并呈周期性变化的规律,如果直接利用各类GM(1,1)模型建模效果并不好.文章使用反三角函数数据生成方法,使带有振荡的数据适合应用灰色预测理论;并对其进行了建模和实例分析.研究结果表明了所提出的灰色模型的有效性和适用性.     

基于多因素影响的房地产价格预测模型

文章根据我国房地产发展情况以及与其影响因素之间复杂的非线性关系,提出了基于多因素影响的房地产价格预测组合模型.首先运用灰色关联法对影响因素进行计算排序,筛选出主要的影响因素变量,然后应用改进的小波神经网络组合预测法对房地产价格进行预测,最后使用马尔科夫链分析法将预测值区间化,提高预测值的可信度,得出最终预测结果.研究表明,考虑多种因素影响的房价预测模型能够有效地预测房地产价格,且较传统的预测方法大大提高了预测精度.     

灰色波形预测模型的改进及应用

文章针对波动幅度不规则的时间序列提出了一种灰色波形预测模型改进的方法,即应用分位数法选取非等间隔的等高线,并有选择地对等高时刻序列进行GM(1,1)建模.最后,本文选取了目前世界上使用最广泛的航运运价指数——波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index,BDI)进行实证分析.通过对波罗的海干散货运价指数月数据的建模与预测表明,改进的灰色波形预测方法比传统的灰色波形预测方法在预测精度和运算效率方面具有明显的优势.     

非等距灰色预测模型的应用

本文首先对非等间距灰色预测模型的预测精度进行了分析,说明模型初值的选择对模型的预测精度也有着重要的影响;进而提出了可以提高预测精度的修正初值的方法,最后,给出了一个应用实例。结果表明,通过初值的修正能够提高预测模型的预测精度。一、非等间距灰色预测模型精度分析假     

预测模型的精度评价

预测模型的精度评价马永开预测模型的精度评价是预测界关注的重要问题之一。本文在预测模型期精度序列基础上建立了精度评价指标，由于从均值和稳定性两方面评估预测模型的期精度序列，所以，精度评价方法能对预测模型的精度作出合理的评价。一、预测模型的精度评价指标设...     

基于GM(1,1)—逐步回归模型的用水量预测

为了对城市的用水量有个更精确的预测,文章将逐步回归模型与灰色预测模型相结合,提出了一种基于灰色预测——逐步回归的总用水量预测模型.该模型以逐步回归方法为基础,利用灰色相关性分析方法对观测数据进行处理,进而对预测模型的因变量进行筛选,并将灰色理论引入到回归模型分析中,对预测模型进行改进.通过实例分析可知:所提出的耦合模型与单一预测模型相比,在一定程度上改善了预测效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的.     

基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.     

基于小波分析的AR-GREY预测模型及其应用

文章介绍了小渡分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Maliat小波分析的AR-GREY预测模型.将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性.然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合:通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度.因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用.     

我国农村居民口粮消费的组合预测

随着农村人口向城镇转移以及农村居民收入的增长,我国农村居民口粮需求逐年下降.预测农村居民口粮消费量不仅有助于把握农村居民消费结构的变动轨迹,而且对指导粮食生产也有重要的意义.文幸针对单一的预测模型可能存在的问题,利用时间序列和线性回归的组合模型对近30年我国农村居民口粮消费量进行了拟合.通过比较单一预测模型和组合预测模型的精度发现:相对于单一的预测模型,组合预测模型预测精度较高.利用组合预测模型,文章预测未来10年我国农村居民的口粮消费量会继续下降.     

灰色模型在海外客源市场预测中的应用

旅游客源市场是旅游业赖以生存和发展的关键因素,也是旅游业发展竞争的焦点.灰色预测模型GM(1,1)是旅游客源市场进行定量预测的一种方法.文章根据1995～2005年秦皇岛市海外游客量的统计数据,利用灰色模型对秦皇岛市2010年前的海外客源市场进行了预测.通过分析,灰色预测模型具有较高的建模精度,预测方法和结果对旅游目的地规划具有一定的参考作用.     

一种基于粗糙集理论的组合预测方法

一、前言组合预测方法的基本原理是博采众多预测方法的优势 ,将多个不同预测模型的预测信息组合以期有效地改善预测模型的拟合能力 ,提高预测精度。而组合信息的一般方式是对各个预测模型进行线性加权平均[1～ 3 ] 。因此 ,组合预测方法的研究工作大部分集中在权系数的确定方法上 ,由此产生了许多组合预测方法。常见的方法有 :基于专家意见、相关分析、误差和最小、模糊数学、灰色理论、人工神经网络、遗传算法、小波分析等的组合预测方法。专家意见法的致命弱点是过分依赖专家的主观判断和经验 ,其结果有时难以令人信服。基于相关分析、误…