灰色神经网络模型在河南省未来人口总量预测中的应用

人口预测对经济社会的发展有着非常重要的作用。本文在灰色GM(1,1)模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对河南省未来人口总量进行拟合和预测。此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。结果证明了该组合模型的优势,具有较好的预测精度,预测结果是可信的。     

基于区间灰作用量的GM(1,1)均值差分模型解的非唯一性研究

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。     

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。     

基于多尺度分析的小麦价格预测研究

本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。     

基于灰色系统理论的我国物流发展规模的预测研究

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。     

能源需求的灰色预测方法

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.     

基于商品房销售预测的灰色Bp神经网络方法

应用灰色理论与BP神经网络理论,提出了一种基于灰色BP神经网络(GBPNN)的商品房销售预测方法,并建立了相应的GBPNN模型和求解。结果表明该方法不仅能优化预测精度,而且是一种很好的预测问题的有效方法。     

基于商品房销售预测的灰色BP神经网络方法

应用灰色理论与BP神经网络理论,提出了一种基于灰色BP神经网络(GBPNN)的商品房销售预测方法,并建立了相应的GBPNN模型和求解.结果表明该方法不仅能优化预测精度,而且是一种很好的预测问题的有效方法.     

无偏GM(1,1)幂模型其及应用

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.     

基于GRA和PCA的BP神经网络应用研究

运用BP神经网络方法对复杂系统建模的过程中，经常遇到指标多、历史数据不足而降低网络泛化能力的情况。为了提高神经网络的泛化能力，本文从简化网络规模的角度出发，运用灰色关联分析法和主成分分析法对原始数据集做降维预处理，达到减少神经网络输入节点个数的目的。将由此建立的预测模型应用于我国粮食产量的预测，与一般的BP神经网络模型和基于主成分的BP神经网络模型相比，该预测模型明显简化了网络结构，提高了预测效率，同时较大地提高了预测精度。     

基于多尺度组合模型的铜价预测研究

铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法（EMD）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析：将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM（1,1）、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。     

基于Simpson公式改进的FAGM(1,1)模型及其应用研究

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。     

惯性灰色模型及其应用性质研究

研究灰色预测模型建模的演化过程，可以更好地了解模型的本质特征和状态变化。惯性灰色模型主要研究灰色预测模型建模的演化过程，了解系统变化状态。本文根据数据的力学特性，利用矩阵分析方法研究惯性灰色模型的建模步骤，简化文献［1］中惯性模型的结构参数和分量参数形式，总结求解各种数据序列的力学变换式，获取各种惯性灰色模型的建模机理。最后通过实例研究系统状态的演变过程，将惯性灰色GM(1,1)模型应用到交通流状态的判定中，得到三相交通流与三种惯性灰色GM(1,1)模型的对应关系。利用三种惯性模型模拟效果来准确判断交通流的状态，揭示交通系统实时特性，为交通规划、控制和优化提供可靠的理论依据。     

基于组合插值的GM(1,1)模型预测方法的改进与应用

从理论上分析了GM(1,1)模型中的背景值,提出组合插值的思想,利用分段线性插值函数与Newton插值公式结合的方法构造一类新的灰色预测模型CIGM(1,1),改进背景值的构造方法,克服现有的灰色改进模型的不足,为提高预测精度提供了新的途径。最后以2008年江苏省工业用电量数据为例,用本文提出的方法进行预测仿真,理论分析和应用实例表明了本文所提方法的有效性。     

基于改进灰色理论的城市物流量预测——以浙江龙泉为例

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.     

粒子群优化灰色模型在负荷预测中的应用

针对电力系统负荷特性,分析灰色模型GM(1,1)的应用局限性,引入向量α改进灰色模型背景值序列的计算公式,从而构建了适应性更强的GM(1,1,α)模型。应用粒子群优化算法非线性全局寻优能力来求解最优α值,提出了基于粒子群优化算法的灰色模型PSOGM,并给出了电力负荷预测的应用实例。实例证明PSOGM模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

基于灰色系统理论的芜湖市产业人才需求预测——以芜湖市三大支柱产业为例

科学地对产业人才需求进行预测,对产业发展规划具有重要意义。本文依据相关资料数据,运用灰色模型GM（1,1）对芜湖市三大支柱产业人才需求的发展变化进行动态关联分析与总体预测以期为芜湖市 “十二五”产业规划提供理论参考。     

基于遗传算法优化的GM（1，1）能源预测模型研究

能源消费预测是制订能源规划的重要组成部分.鉴于能源消费系统的复杂性和非线性的特征,本文结合某省能源消费的历史数据,用灰色系统理论建立了GM(1,1)预测模型,并对其优缺点进行了分析,在此基础上引入遗传算法,对该灰色预测模型参数进行优化,从而获得更为精确的能源预测模型和预测值.实例的预测结果表明,该模型可以作为能源消费预测的有效工具.     

提高灰色GM(1,1)模型精度的微粒群方法

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。     

基于灰色系统理论的广西物流需求预测

本文以灰色系统理论为基础，构建了GM(1,1)预测模型，运用Matlab仿真软件，根据广西统计年鉴中2008-2012年货运量的实际数据，对广西未来5年的物流需求量进行了预测。