基于等维灰数递补动态模型的人口老龄化趋势预测

运用灰色系统中的等维灰数递补动态模型,根据人口普查中得到的老年人口占总人口的比例等数据建立了动态GM（1,1）模型.对今后几年老年人口占总人口的比率进行灰色预测,并对预测精度进行验证,结果显示拟和程度较高.     

基于背景值优化的GM(1,1)国内旅游消费预测模型

针对传统灰色GM(1,1)模型的背景值大于实际背景值的情况,根据差分插值原理对模型背景值进行优化。选取2006—2015年我国国内旅游消费数据,在对原始数据作对数处理的基础上,基于背景值优化GM(1,1)模型,对我国国内旅游消费水平进行预测。与传统GM(1,1)模型进行对比,结果表明:基于背景值优化的GM(1,1)模型能大幅减小预测误差,提高模型精度,非常适用于国内旅游消费中短期预测。     

基于残差灰色模型的天然气消费预测研究

随着全国各地"煤改气"如火如荼地进行,天然气消费量持续增加,科学准确地预测天然气消费量显得尤为重要。在传统GM(1,1)模型的基础上,建立灰色残差GM(1,1)模型,对我国天然气消费进行预测,并对比分析了残差GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的预测精度。结果表明:残差GM(1,1)模型进一步提高了预测精度,适用于天然气消费预测研究。     

基于正弦变换和背景值优化的灰色GM(1,1)模型研究

对传统GM(1,1)模型进行误差分析,基于正弦变换和误差最小化原理对初始条件和背景值进行改进,建立了优化GM(1,1)模型。为了比较与传统GM(1,1)模型的优劣,选取2005—2015年我国水产品总产量数据,基于传统GM(1,1)模型和优化GM(1,1)模型分别对水产品总产量进行预测。实证研究表明:优化GM(1,1)模型在预测相对误差方面有明显改善,极大地提高了灰色模型的预测精度。     

中国工业碳排放及其影响因素灰色预测分析——基于STIRPAT模型

基于STIRPAT模型,将中国工业碳排放的影响因素确定为人口规模、人均工业产值和工业技术水平。以1997年至2010年中国工业碳排放相关数据为研究样本,采用灰色预测GM(1,1)模型预测了工业碳排放、人口规模、人均工业产值和工业技术水平2011-2020年的未来值,为控制未来工业碳排放量提供数据参考。结果表明,从灰色预测的增速和总量综合来看,人均工业产值对工业碳排放影响最大。同时GM(1,1)对工业碳排放及其影响因素的预测精度较高。     

应用优化GM(1,1)模型的农民消费水平预测研究

为了使传统灰色GM(1,1)模型的背景值和灰度值更加协调,对原始数据序列和模型背景值进行优化。基于优化的灰色GM(1,1)模型,选取2000—2014年我国农民消费水平数据,预测未来几年我国农民消费水平。结果表明:优化GM(1,1)模型的背景值能减小预测误差,提高预测准确精度,非常适合进行中短期预测;同时,未来几年我国农民消费水平将继续保持稳步增长,到2020年我国农民消费水平将达到19 303元,这将有利于实现我国经济稳步增长。     

基于GM(1,1)模型的郑州市商品房房价预测

通过对郑州市2010年1月-2012年7月商品房房价的实际数据进行分析,建立了GM(1,1)模型和郑州市商品房房价的预测函数,采用灾变预测GM(1,1)模型对其变动趋势进行分析,预测出郑州市商品房房价的突变点,得到郑州市商品房房价将在2012年12月份左右有所回落,并通过对后验差的检验对预测函数进行了评估.其分析过程对类似问题具有一定的参考价值.     

基于灰色马尔可夫模型的烟台市铁路客运量预测研究

铁路客运量能够反应所在省市的人口流动量,是铁路经济效益计算的重要基础.本文将传统的灰色预测GM(1,1)模型与马尔可夫链状态转移矩阵相结合,建立灰色马尔可夫预测模型,对2020—2024年烟台市铁路客运量进行预测.结果表明:所建立的模型实现了灰色预测模型和马尔可夫链的优势互补;将灰色预测模型与灰色马尔可夫模型进行对比,...     

基于灰色预测模型对白城市未来十年降水量的预测

降雨量是农业生产的一个重要影响因子,如何预测降雨量成为指导农业生产最重要的一项科技指标.本文以吉林省白城市2000-2011年的降雨量数据为研究对象,应用不同维数的灰色预测GM(1,1)新陈代谢模型,对白城市今后十年降雨量进行预测,可以为有关部门防灾减灾工作提供科学依据.     

青少年刑事罪犯数量的灰色预测及启示

我国青少年犯罪一直是一个比较严峻的社会问题。为此以1997一2010年人民法院审理的青少年犯罪刑事案件数据为依据,并利用GM(1,1)模型和GM(1,1)残差模型对我国青少年罪犯数量的时间序列进行了拟合、分析与预测。结果表明,GM(1,1)残差模型的拟合程度较高,说明我国青少年犯罪的数量还在增加。由此提出需要整合家庭、学校、社会和政府的力量来预防和治理青少年的犯罪。     

基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型研究

改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考。为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000—2016年居民消费水平进行模拟,并对比分析GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色组合模型模型的预测误差。仿真结果表明,基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型能进一步提高预测准确性。     

基于GARCH模型与灰色预测模型GM(1,1)的人民币汇率收益率分析

论文中对人民币汇率收益率序列分别建立了GARCH(1,1)模型和GM(1,1)模型.首先利用GARCH(1,1)模型刻画了收益率序列的波动性,接着通过预测模型GM(1,1)对收益率序列水平值进行预测.实证结果表明,人民币汇率收益率序列之间存在明显的波动性和长期的自相关性,预测模型GM(1,1)能够很好的拟合人民币汇率收益率序列,是一个可用的较好的预测模型.     

税收增长预测的灰色理论模型研究

税收是国家财政收入的重要来源,准确的税收预测结果对于制定各项经济政策具有非常重要的意义。文章在传统GM(1,1)模型的基础上,通过改变背景值,提出了用于中国税收预测的改进GM(1,1)模型。实例分析采用中国1994-2008年共15年的税收数据,预测结果表明:灰色预测可以较好地模拟出税收总量的变化趋势,而改进的GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型所得到的预测结果更加合理。并且,整个预测过程思路简洁,易于编程实现,在当前中国税收政策变化力度加大、受国内外经济波动影响颇深的情形下,依然不失为一种有效的税收预测方法。     

基于等维灰数递补动态模型的河北省人口发展趋势预测

由于人口预测为多因素预测,为此采用了等维灰数递补动态预测模型对河北省2010年、2020年、2030年的人口数量进行预测。该模型方法简捷,结果比较符合实际。同时综合分析总人口、年自然增长率变化趋势,确定了河北省未来人口增长的高、中、低三种方案。     

2005-2010年四川省人才需求预测

本文依据相关资料数据,构建灰色模型GM(1,2)和GM(1,1).应用模型对四川省2005-2010年从业人才需求和三次产业人才结构情况做出预测,并对人才质量进行分析.在此基础上,提出了实现预测目标的策略建议,为四川省人才培养决策提供参考.     

唐山市产业经济发展与高校毕业生需求预测

产业经济发展与人力资源供需状况之间存在紧密的联系.在全面分析唐山市产业经济发展现状基础上,利用灰色GM(1,1)模型预测了唐山市对高校毕业生资源总量、层次、专业结构等方面的具体需求情况,对促进唐山市经济可持续发展和高校专业设置、高校毕业生就业结构的优化等具有重要的现实意义.     

唐山市人口数值预测

分析了1978 年以来唐山市人口发展的现状,选择唐山市1978-2005年的总人口统计数据来建立马尔萨斯人口模型和Logistic 人口模型,并运用2006-2007年的总人口数据来验证模型,对唐山市未来8年的总人口数进行了预测,以期对唐山市统筹人口发展提供借鉴.     

灰色组合模型在湖北省粮食单产预测中的应用

分别采用GM(1,1)模型、多项式和组合模型利用统计资料对湖北省粮食单产进行预测,结合具体情况进行分析,结论认为2010、2015、2020年湖北省单产将可能达到5917.63、6141.03、6358.66千克。     

灰色GM（1，1）新陈代谢模型在吉林省GDP总量预测中的应用

通过灰色系统理论,建立不同维数的灰色GM（1,1）新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型．应用该模型预测出2011-2015年吉林省的GDP总量．     

基于灰色系统理论的山东物流需求预测分析

从山东物流需求省情出发,运用灰色GM（1,1）预测模型理论,根据实际数据建立山东省物流需求量模型,并运用该模型对山东省未来五年物流需求规模进行预测,结果显示山东省的物流需求呈增长之势,以期为山东省物流业发展提供理论依据。