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基于二次插值的GM(1,1)模型预测方法的改进 总被引:4,自引:1,他引:4
从理论上分析了GM(1,1)模型中背景值的计算,指出文[11]利用Newton-Cotes公式构造模型背景值的方法是不可靠的,提出用二次插值构造模型中的背景值,同时用最小二乘法对预测公式中的初值进行改进,并用改进的方法进行了短期预测.其理论分析及仿真结果均表明本文所提出的方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径. 相似文献
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提高灰色GM(1,1)模型精度的微粒群方法 总被引:5,自引:0,他引:5
改变背景值插值系数和边值是提高灰色GM(1,1)模型精度的途径之一。对于满足灰色GM(1,1)建模条件的序列,利用微粒群算法,给出了通过优化背景值插值系数和边值提高灰色GM(1,1)精度的新方法。给出了计算实例。计算表明,应用此方法可以提高灰色GM(1,1)模型的精度。 相似文献
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我国企业债券市场明显滞后于整个资本市场的发展,加快发展企业债券市场的呼声日高。但是去除企业债券发展的束缚是一个渐进的过程。在此背景下,本文对我国企业债券融资发展进行定量预测。考虑到影响我国企业债券发展的因素较多且不确定,笔者采用灰色系统GM(1,1)模型进行预测。GM(1,1)模型是有偏差的灰指数模型,其精度取决于背景值的构造形式和初始条件的选取。已有的研究文献均是从一个侧面单独改进GM(1,1)模型,这里,笔者提出一种同时优化背景值和初始条件的新GM(1,1)模型。笔者发现新优化GM(1,1)模型比单独优化背景值或单独优化初始条件有更高的模拟精度。在此基础上,利用新改进GM(1,1)模型对我国2010年之前的企业债券余额进行了预测。 相似文献
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无偏GM(1,1)幂模型其及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于GM(1,1)幂模型的模拟误差分析,本文提出了无偏GM(1,1)幂模型及其参数优化方法.从理论上证明了无偏GM(1,1)幂模型对传统GM(1,1)幂模型及其本身的时间响应函数所表达的曲线进行模拟和预测具有重合性,其参数优化方法可以准确识别原始数据所蕴含的参数特性,完全消除了GM(1,1)幂模型自身固有的偏差.其建模过程避免了传统方法由差分方程向微分方程的跳跃导致的误差,应用范围覆盖了无偏GM(1,1)模型和离散灰色模型.数值模拟和实例分析表明,无偏GM(1,1)幂模型使得传统模型的模拟与预测精度得到了显著的改善. 相似文献
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背景值是影响GM(1,1)模型精度的关键因素之一。当前背景值优化的改进模型均取得较好的效果,但优化后的背景值公式多数比较繁琐,并且部分优化模型不适用于高增长型序列。本文根据模型的指数性质以及积分特点,分析背景值的构造原理,利用黎曼积分的核心思想,提出以不规则梯形面积取代传统梯形面积构造法,对传统GM(1,1)模型背景值进行优化。通过实验验证了新模型具有白指数律重合性,不仅适用于低增长指数序列,亦适用于高增长指数序列,并且优化公式简单,具有较高的实用性与可靠性。 相似文献
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本文分析了传统FAGM(1,1)模型建模过程中存在的误差,提出了一种基于Simpson公式改进的FAGM(1,1)模型。首先,基于分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子建立分数阶FAGM(1,1)模型。其次,利用Simpson积分公式对FAGM(1,1)模型的背景值进行改进,建立SFAGM(1,1)模型。进一步,应用遗传算法确定SFAGM(1,1)模型的最优阶数以提高模型的预测精度。最后,以中国人均GDP为例,对比分析GM(1,1)模型、Simpson改进的GM(1,1)模型(SGM(1,1))、FAGM(1,1)模型、SFAGM(1,1)模型的模拟结果,并对"十三五"时期的人均GDP进行预测,其结果表明SFAGM(1,1)模型比GM(1,1)、SGM(1,1)、FAGM(1,1)在人均GDP的预测方面有更高的精度,"十三五"期间人均GDP年平均增长率为10.64%,到2020年达到83146.97元,是2010年人均GDP的2.69倍,以2010年的人均GDP为基准,到2020年将能够实现翻一番的目标。 相似文献
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基于灰色预测模型的广西物流需求预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文运用灰色GM(1,1)预测模型理论,根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。 相似文献
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基于改进灰色理论的城市物流量预测——以浙江龙泉为例 总被引:1,自引:0,他引:1
市域物流量受多方面因素影响,很多因素我们无法确切掌握,具有灰色系统的特征.本文使用改进的GM(1,1)模型对龙泉市物流量进行测算,通过残差检验与后验差检验证明了模型具有较高精度,研究了改进的GM(1,1)模型适用范围.通过与移动平均法、指数平滑法、标准GM(1,1)模型对比,证明了改进的GM(1,1)模型的优越性.对浙江省龙泉市2008-2012年的物流量进行动态预测,为政府部门制订物流规划提供了参考依据. 相似文献
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讨论了用灰色GM(1,1)模型预测能源需求的基本方法和过程,并根据我国能源实际消费统计数据进行了实际计算.计算结果表明,灰色GM(1,1)模型可用于能源需求的短期预测. 相似文献
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利用缓冲算子提高数据序列光滑性是提高灰色GM(1,1)模型预测精度的重要途径之一。在对缓冲算子和已有强化缓冲算子研究的基础上,构造了一类新的强化缓冲算子(strengthening buffer operator,SBO),有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,实例分析结果表明:这类新的强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度。 相似文献
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港口货物吞吐量反映了港口的经营效率,对港口货物吞吐量的准确预测具有重要的现实意义。在回顾现有的预测方法的基础上,本文选取灰色理论中的GM(1,1)模型,并对原有模型进行改进,以镇江市2005-2012年的数据为基础,给出了5年的预测值。 相似文献
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GM(1,1)是结构信息不完全的灰色预测模型,但当前其模拟及预测结果的实数形式不满足灰色理论解的非唯一性原理。文章从GM(1,1)网络模型出发,分析了灰作用量的背景与内涵,还原了影响因素不确定条件下灰作用量的区间灰数形式,构建了具有非唯一解的新型GM(1,1)均值差分模型。新模型具有更加完善的体系结构,同时能实现对传统 GM(1,1)均值差分模型的完全兼容。应用新模型对我国电力能源消费量进行建模,结果显示其建模结果的合理性优于传统 GM(1,1)模型。本研究成果对丰富灰色预测模型理论框架、完善灰色预测模型结构体系具有积极意义。 相似文献
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本文对传统灰色Verhulst模型背景值的误差来源进行分析,对模型的背景值进行优化,以期提高模型的模拟预测精度。基于灰色Verhulst模型时间响应式的Logistic函数形式,文章利用Logistic函数拟合模型中的一阶累加生成序列,经过一系列的数学推导,借助反向累加生成的思想,解出了Logistic函数中的三个参数,得到了灰色Verhulst模型背景值的优化公式,并建立了优化的灰色Verhulst模型。最后分别通过算例和应用实例验证本文的优化效果,结果表明,利用优化的背景值公式可以有效地提高传统灰色Verhulst模型的模拟预测精度。 相似文献
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基于灰色系统理论的我国物流发展规模的预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
物流发展规模预测对于制定宏观经济政策和促进经济发展具有重要意义。在我国现代物流产业统计指标体系尚未健全的情况下.运用灰色系统理论思想与方法,能够在一定程度上解决物流产业量化研究的瓶颈问题。灰色系统预测模型GM(1,1)模型,为单序列建模。能够弱化序列随机性,挖掘系统演化规律.因此本文应用该模型对我国货运量进行预测,以此反映未来物流的发展规模.为国家规划物流产业和制定物流政策提供决策依据;同时研究结果表明该预测模型精度等级较高.效果较好.在基于灰色系统思想的中国现代物流产业的量化研究过程中.GM(1,1)预测模型的应用起到了抛砖引玉的作用。 相似文献