灰色GM(1,1)模型新的改进方法

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。     

强化缓冲算子的性质与若干实用强化算子的构造

在科学预测过程中,常常由于扰动项干扰使得预测模型失去应有的功效,问题不在于模型本身的好坏,而是系统的行为数据受到扰动项的干扰而失真。冲击扰动项的存在,一直是预测人员感到十分棘手的问题,为了能够提高预测精度,必须通过对原始数据的整理来寻求其变化规律,通过某种生成弱     

政策冲击影响下中国能源消费预测分析及控制策略

本文运用缓冲算子和灰色GM（1,1）模型,对中国能源消费总量和单位GDP能耗进行了模拟和预测,在能源消费预测结果的基础上,构建了两种控制策略模型,并以中国单位GDP能耗预测为例进行了算例分析。研究结果表明,灰色模型较好地模拟和预测了中国能源消费总量和单位GDP能耗。中国在“十二五”期间的节能潜力很大,能顺利完成能源消费总量的指标。“十二五”安全控制策略为[0.48,1）,即国家在“十二五”期间的控制力度应调整为“十一五”控制力度的0.48~1倍之间。     

一种新的实用弱化缓冲算子

本文以预测过程中常常出现的冲击扰动问题为出发点,讨论了弱化缓冲算子的基本性质.并以这些性质为研究基础,针对现有弱化算子不能解决的实际问题,构造了一个新的弱化缓冲算子,将该弱化算子应用到冲击扰动系统预测实际问题中,建立一个新的预测模型,结果表明,该预测模型取得了满意的拟合效果和预测效果.因此,这个新的弱化算子也同样是一个实用的弱化缓冲算子,具备了一定的使用价值.     

灰色组合预测模型及其应用

针对传统回归模型需要的数据量大且建模复杂等缺陷,提出了一种基于灰色关联度和GM(1,1)的灰色组合预测模型;从灰色关联度的视角寻找数据之间的依赖关系,运用GM(1,1)模型预测数据关系的未来发展趋势,进而建立因变量的预测模型;模型体现了回归分析基于事物因果关系的建模思想,同时又具有灰色理论小样本建模的特点;应用该模型对我国2007和2008年度的GDP进行预测,预测结果表明了该模型的有效性及实用性。