基于灰色GM(1，n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上，提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上，将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标，采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析，根据灰色关联系数与排序，筛选灰色GM(1,n)预测变量，减少预测模型输入工作量，计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明，该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

物流需求灰色预测及其实证分析

物流需求涉及仓储、运输、配送、流通加工等物流业务的运作规模,以及行业、区域等范围的物流规模等内容,其预测具有复杂性,一般性预测方法往往因考虑因素较少或因素间的相互关联程度处理较为简单,很难满足物流需求内容的要求,需要寻求应用新的预测方法。针对航空物流领域的特点,在总结物流需求预测方法的基础上,提出了依据航空物流基地货运量构建航空物流基地的物流需求的灰色预测模型,并应用该模型对某省未来工业航空物流量进行预测。同时,为验证预测方法的可行性,结合福建省的物流规模状况,建立灰色需求GM预测模型,通过实证分析对预测结果进行了检验,证明了灰色预测方法在物流需求量预测方法的有效性。     

大学生消费结构的灰色关联分析及趋势预测

利用灰色系统理论中灰色关联分析的方法,根据大学生各项消费行为的数据序列,计算相关因素的灰色关联度,在此基础上分析大学生消费行为的特征;建立一个关于大学生各项消费的灰色GM（1,1）预测模型,对大学生消费结构进行预测和分析,并提出合理化建议。     

基于灰预测与灰关联的区域水路货运发展研究——以广西为例

以广西和中国2009—2014年水路货运相关数据为基础,一方面通过灰色 Verhulst 及新陈代谢模型预测2015—2017年广西水路货运量;另一方面从区域经济、区域物流环境、产业发展、信息化等方面构建影响因素体系,利用灰色关联分析影响水路货运量的相关因素.结果表明:预测模型的平均误差是2.8%,能够有效预测水路货运量;同时可知产业发展对水路货运量发展影响最为显著,其次为区域经济因素,而区域物流环境与信息化因素的影响相对较弱.因此,应改善区域经济环境、发展物流相关产业、完善物流基础设施、加速区域物流信息化.     

湖南省农业经济发展的灰色系统分析——基于农业现代化物质技术手段视角

运用灰色系统理论中的灰色关联分析和灰色GM(1,1)模型,分析农业现代化的物质技术指标对湖南省农业经济发展的影响.结果表明,农业化学化对农业经济发展的影响最大,其次是电气化、水利化,机械化;利用GM(1,1)模型对这些因素未来的发展走向进行预测,能动态地反映湖南省农业经济的发展趋势,并在此基础上提出促进湖南省农业经济发展的相关建议.     

国内旅游客源市场的灰色预测模型 --以河北省为例

本文通过对近几年来河北省国内旅游游客数量的统计数据分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论中一种特殊的线性动态预测模型,建立了GM(1,1)预测模型,模型输出的结果与历史情况相当相吻合,进而利用该模型对河北省2003010年的国内旅游游客量进行了预测分析。     

基于灰色系统理论的湖南粮食产量预测研究

粮食产量的准确预测是保障国家粮食安全的一个重要组成部分,它对政府制定相应粮食生产政策具有十分重要的意义.论文运用灰色相对关联分析,从影响粮食产量的众多因素中计算出了符合湖南禀赋的主要因子依次为粮食播种面积、农村从业人员数、每公顷面积产量、有效灌溉面积,并对这些因子进行了 GM(1,1)残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列数据,以粮食产量作为系统特征序列数据,构建了粮食产量的灰色 GM(1,N)预测模型.根据湖南省1995~2010的粮食生产有关数据,对湖南省2015年粮食产量数据进行拟合和预测,经检验模型对2008~2010所预测数据和实际产粮数据平均相对误差为0.77%,具有较高的精确度,根据预测结果给出了确保湖南粮食产量稳定增长的政策建议     

基于灰色系统理论的湖南粮食产量预测研究

粮食产量的准确预测是保障国家粮食安全的一个重要组成部分,它对政府制定相应粮食生产政策具有十分重要的意义.论文运用灰色相对关联分析,从影响粮食产量的众多因素中计算出了符合湖南禀赋的主要因子依次为粮食播种面积、农村从业人员数、每公顷面积产量、有效灌溉面积,并对这些因子进行了GM(1,1)残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列数据,以粮食产量作为系统特征序列数据,构建了粮食产量的灰色GM(1,N)预测模型.根据湖南省1995～2010的粮食生产有关数据,对湖南省2015年粮食产量数据进行拟合和预测,经检验模型对2008～2010所预测数据和实际产粮数据平均相对误差为0.77％,具有较高的精确度,根据预测结果给出了确保湖南粮食产量稳定增长的政策建议.     

北京市普通住宅商品房销售面积预测

申奥成功、加入WTO ,这一切都会将北京的房地产业推向一个新的发展高潮。北京市商品房的价格会持续上涨吗 ?本文将应用改进的灰色预测模型GM(1 ,1 )对影响北京市商品房价格的影响因素之一———北京市普通住宅商品房销售面积进行预测分析。     

灰色系统理论及其在旅游预测中的应用——以广西桂林为例

论文简要介绍了灰色系统理论及GM(1,1)灰色预测模型,针对旅游系统的特点,结合旅游预测研究的目的,将灰色预测模型GM(1,1)运用于区域旅游预测中,并以广西桂林为算例进行预测,获得较好的预测效果。