基层财政收支灰色预测模型及应用

灰色预测模型在应用中可以不去直接研究复杂系统内部各因素之间的关系,也不需要大量的样本,仅通过对原始数据的整理来寻求其变化规律,对于小样本、时间序列的县级财政收支预测更为适合。文章从模型和指标的角度对基于灰色模型的财政收支预测进行了研究,通过广丰县财政收支模拟表明:通过灰色预测模型对县级财政收支进行预测拟合效果较好,对县级财政决策的制定和风险的防范和化解具有积极意义。     

基尼系数的时间灰色预测模型

基尼系数理论在我国是否适用及基尼系数到底怎样估算.文章结合我国基尼系数已有的历史资料及我国在测算基尼系数基础资料的困难,认为基尼系数实际上是一个灰色系统.提出了用时间数列灰色预测模型来估测我国的基尼系数.     

基于改进的灰色GM(1,1)模型的人口预测

一个国家或地区的人口准确预测是制定相应的宏观政策和规划的重要依据。本文以灰色预测理论为基础,运用改进的GM(1,1)模型,以辽宁省为例,对人口进行预测,并与传统的GM(1,1)模型预测结果进行比较。结果表明:改进的GM(1,1)预测模型预测精度大大提高,具有可行性和实用性,可用与对未来人口规模进行预测。     

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.     

基于灰色理论与神经网络组合预测模型在交通事故分析预测中的应用

由于道路交通系统是一个复杂的非线性系统,道路交通事故的发生和变化具有一定的总体趋势性和较强的随机波动性,本文基于这些特点,建立了基于灰色理论和神经网络的组合预测模型。结果发现,     

单变量灰色预测模型的软件开发

0引言作为统计信息化的重要基础,统计软件已成为统计相关专业人员进行数据加工处理的有力工具。这方面的软件有很多,既有用于日常办公的电子表格软件Excel,也有内含丰富数理统计功能的工程科学计算软件M atlab,更有面向统计等相关人员的SPPS,SA S等专业统计软件。一般说来,内含     

改进的灰色预测模型在蔬菜预警系统中的应用

文章采用"幂函数变换-对数函数变换"提高城市蔬菜污染指数数据的光滑度,对加权均值灰色预测模型的B矩阵进行加权调整,算得均方差很小;用拟合优度检验进行验证,结果表明此模型具有较高的预测精度;建立监控系统,从监控图可清楚地看到蔬菜的污染水平和质量安全情况.     

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。     

能源需求组合预测模型的构建及应用

随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。文章利用能源消费量的历史数据,建立了我田能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效。结论可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。     

一种拓展的灰色预测模型及其特性研究

文章以进一步提高灰色预测模型的建模精度,拓展其应用范围为目的,在该模型已有研究成果基础上,根据GM(1,1)的建模条件,构建了一种拓展的灰色预测模型(EGM),给出该模型的原始形式和白化方程,并利用参数包技术对其参数特性进行了研究.     

基于联系数的区间灰数预测模型

文章针对传统灰色预测模型仅适用于实数序列而无法进行区间灰数序列建模的缺陷,引入集对理论中的联系数,将区间灰数序列转化为联系数序列,利用联系数序列的同部和异部序列分别建立灰色预测模型,再将同部序列和异部序列灰色预测模型的模拟预测结果还原为区间灰数序列,从而得到了一种基于联系数的区间灰数预测模型。最后,通过实例说明了该方法。     

物流需求预测模型构建

文章选取1993-2014年社会物流总额衡量物流需求,定量分析社会物流总额与GDP、物流总费用、固定资产投资和进、出口总额的关系.采用MATLAB软件进行编程模拟,构建了物流需求多元非线性组合回归预测模型.结果表明:多元非线性组合回归预测模型预测效果明显优于多元线性回归、指数平滑法、多项式拟合(2次)及非线性预测法(幂函数).     

中国的进出口与经济增长:ARMA最优预测模型分析

本文采用一种基于单元自回归移动平均模型的、适用于小样本的最优预测模型的建模方法,以此来检测中国对外贸易与经济增长之间的因果关系.结果表明在样本区间内,进、出口贸易均为中国经济增长的原因,而且与经济增长之间呈现显著的正相关关系.本文进一步解释了进口贸易与经济增长之间存在的正相关关系的原因,并认为中国应该适度地增加进口规模,以此来提高中国出口商品的竞争能力和促进中国的产业结构的升级,进而促进经济合理增长.     

折扣系数法在建立回归预测模型中的应用

一、折扣最小二乘法 在时间序列预测中，预测变量ｙ的变化主要依赖时间变量ｔ，它们之间具有相关关系 ｙ＝ｆ（ｔ）＋（此处，ｆ（ｔ）一般为ｔ的线性函数或可线性化的函数）。在确定它们之间的回归方程时，一般用最小二乘法。即对于给定的观测值（ｙＴ，ｔ）（ｔ＝１，２，…，ｎ），ｙｔ与ｔ之间满足关系式ｙｔ＝ｆ（ｔ）＋ｔ，需要确定ｆ（ｔ）中的参数，使Ｑ＝取到最小值。这里Ｑ＝对所有的观测点是同等对待的，为了体现近期观测值对未来预测值的影响大，远期观测值对未来预测值的影响小的特点，将不同观测值的误差平方给予不同的权重。…     

改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用

针对传统GM(1,1)模型预测精度不高,并且其背景值优化与求解方法优化各具有片面性的缺点,文章给出了组合优化和分段优化两种改进方法,并结合国内居民消费水平的相关统计数据,利用传统GM(1,1)模型及其优化后的模型与两种方法的误差进行对比,表明改进后的灰色模型精度更高,且预测值与实际值较吻合,说明改进后的灰色预测模型的可行性与可靠性更好.     

中国最优人口数量及估算方法

最优人口数量是关系到一个国家经济、社会发展的重要问题。影响最优人口数量的因素,除了自然资源以外,最主要的是社会因素。由于因素的复杂,对最优人口数量只能采取估算的方法。本文根据我国的主要自然资源状况、社会经济水平及人口历史资料,估算出我国最优人口数量在４亿左右     

多种时间序列预测模型在市场营销预测中的比较

文章从科学性、可操作性角度对当今适用于市场营销预测的多种时间序列预测模型进行了归纳总结,在此基础上对2001~2010年我国二手车销售量情况进行分析并对未来年份的销售情况进行预测,同时对提出的多种模型进行精度检验。     

基于灰色关联度的广义IOWA算子组合预测模型

文章在广义诱导有序加权(GIOWA)算子的基础上,结合关联度指标之一的灰色关联度指标,建立了基于灰色关联度的GIOWA算子的组合预测模型.同时,讨论了该算子的相关概念和性质,给出了该算子权系数的确定方法,并对所建立的组合预测模型中的参数λ进行了分类讨论并给出实例检验,结果表明该组合预测方法的合理性和有效性.     

一种新的非等间隔灰色预测模型

文章分析得出传统非等间隔GM(1,1)模型模拟序列并非GM(1,1)模型的指数序列,因此导致其应用范围不及GM(1,1)模型。建立模拟序列为指数序列的非等间隔GM(1,1)模型,线性组合背景值的建立使得模型满足无偏性。以实例数据验证了新的非等间隔灰色预测模型对非等间隔近似指数序列拟合具有更高的精度,拓广了灰色理论的应用范围。     

基于BP神经网络的人口预测模型研究

将BP神经网络应用于人口预测模型研究,讨论了可行性、网络结构设计和学习算法;计算实例表明,人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。