基于IOWA算子的优化灰色组合模型及其应用

为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化.首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中.结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度.     

指数型强化缓冲算子的构造及其应用

文章在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的指数型强化缓冲算子,并研究了该算子的一些特性及内在关系,有效地解决了冲击扰动数据序列的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.实例结果表明,该强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度.     

一种构造弱化缓冲序列的新方法

在运用灰色系统进行预测时,当数据序列由高增长急剧变化成为低增长时,需要运用弱化缓冲算子对数据进行处理,以提高预测精度。但是以一种或是几种弱化缓冲算子来处理各种变化规律不尽相同数据,有时效果会不尽理想。文章在现有缓冲算子的基础之上,提出了一种针对的不同数据的弱化缓冲序列的构造方法并通过实例证实了利用这类弱化缓冲序列对由高增长急剧变化成为低增长的数据序列作模拟预测的可行性、有效性、优越性。     

对灰色预测模型残差问题的探讨

对利用原始经济序列x0建立的灰色预测模型检验不合格或精度不理想时,要对建立的模型进行残差修正(建立修正模型),以提高模型的预测精度。在对以往的残差模型进行残差检验时常用△(1)=x1-■1衡量,笔者认为利用灰色模型实际预测的是■0的大小,因此对模型进行检验时需用△(0)=x0-■0衡量。本文以灰色预测模型中的GM(1,1)模型为例,对两种残差检验的衡量方法进行了比较分析,并提出了改进灰色预测模型的方法与建议。     

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.     

深圳市就业人口增长的灰色预测与分析

根据深圳最新就业人口数据，运用灰色系统理论，探讨并选择了最优灰色GM（1，1）模型对深圳未来几年的就业人口进行灰色预测，并用灰色关联方法分析了深圳市新增就业人口与房屋竣工面积、住宅竣工面积、新增固定资产投资之间的相关关系。结果表明，在建立的灰色GM（1，1）模型群中，4维灰色GM（1，1）模型的预测精度最高，其结果也明显优于线形回归；未来几年内深圳市就业人口仍会有大幅度增长；房屋竣工面积、住宅竣工面积对新增就业人口的影响明显大于新增固定资产投资，并且当年的房屋竣工面积、住宅竣工面积、新增固定资产投资对新增就业人口的影响明显高于上一年。     

阶段型分数阶累加GM(1,1)模型在煤矿安全事故预测中的应用

煤矿灾害事故具有明显的灰色特征,为有效的对煤矿灾害发生趋势进行预测,文章在煤矿事故千人负伤率预测的基础上引入分数阶累加理论,建立了阶段型分数阶累加GM(1,1)预测模型,并对同煤集团千人负伤率进行了预测,结果表明该模型预测精度明显高于灰色GM(1,1)模型预测精度,从而说明阶段型分数阶累加GM(1,1)模型能有效的预测煤矿事故伤亡发展规律.     

基于最优点的新强化缓冲算子及其性质研究

在灰色系统缓冲算子三公理体系下,基于灰色系统理论中信息充分利用原则和新信息充分利用原则,融合"信息折旧"、引入参数及优化思想,文章构造了一类新的强化缓冲算子(称为IDSBO强化缓冲算子)。IDSBO强化缓冲算子改善了一些已有的强化缓冲算子的作用效果。通过算例比较了IDSBO强化缓冲算子与文献中的几类强化缓冲算子,对比发现文章构造的IDSBO强化缓冲算子能够明显提高度量GM(1,1)模型拟合优劣的关联度和降低拟合残差,例验证了该算子序列的有效性与实用性。IDSBO强化缓冲算子为处理冲击扰动数据序列,特别是处理震荡序列在建模预测中出现预测失真的情况提供了一个可行的解决途径。     

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据.文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

基于GM(1,1)—逐步回归模型的用水量预测

为了对城市的用水量有个更精确的预测,文章将逐步回归模型与灰色预测模型相结合,提出了一种基于灰色预测——逐步回归的总用水量预测模型.该模型以逐步回归方法为基础,利用灰色相关性分析方法对观测数据进行处理,进而对预测模型的因变量进行筛选,并将灰色理论引入到回归模型分析中,对预测模型进行改进.通过实例分析可知:所提出的耦合模型与单一预测模型相比,在一定程度上改善了预测效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的.     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用

人口是一国和地区发展的重要因素。准确的人口预测是制定国民经济计划、区域发展规划的基础。文章介绍了灰色GM(1.1)模型在人口预测中的应用,包括模型的建立、精度检验、不同维模型的选优以及提高模型预测精度的等维递补方法;并用等维灰数递补GM(1.1)模型对甘肃省2006-2020年的总人口进行了预测,精度检验结果表明模型预测精度高,预测结果较为可靠。     

基于灰色系统理论的两种房价预测方法比较

文章以灰色系统理论作为理论基础,分别构建了GM(1,1)模型和融入灰色理论的一元线性回归模型对房价进行预测。通过对上海浦东新区房市做实证分析发现:GM(1,1)模型的拟合程度和预测精度均优于灰色一元线性回归模型,并且GM(1,1)模型更加适应样本数据较少的情况。     

基于残差修正的GM（1，1）模型的我国人均粮食产量预测

灰色预测作为一种新颖的预测方法在误差处理方面仍然需要改进,文章在对相关预测方法进行比较的基础上提出了一种对尾端残差修正以提高预测精度的GM（1,1）灰色预测方法,并结合我国2000~2009年的历史数据对我国粮食产量进行了预测,最后进行了总结并提出了相关研究展望。     

灰色波形预测模型的改进及应用

文章针对波动幅度不规则的时间序列提出了一种灰色波形预测模型改进的方法,即应用分位数法选取非等间隔的等高线,并有选择地对等高时刻序列进行GM(1,1)建模.最后,本文选取了目前世界上使用最广泛的航运运价指数——波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index,BDI)进行实证分析.通过对波罗的海干散货运价指数月数据的建模与预测表明,改进的灰色波形预测方法比传统的灰色波形预测方法在预测精度和运算效率方面具有明显的优势.     

GM(1,1)灰色预测方法的改进

文章对传统的灰色预测方法进行了改进,建立了灰色预测代数递推方程,以代替原始的灰色预测微分方程或白化方程.然而由于其预测精度依然偏低,又将其紧邻生成公式做了改进,并根据自动寻优方法确定了相应权重.以2010年4月16日至2014年1月10日的交易日内的股指期货的收盘价为例,利用改进前后的两种预测方法进行模拟对比分析.模拟对比表明,改进后的预测方法不仅预测精度显著提高,而且更能体现灰色预测以小样本空间、“贫信息”的不确定系统为研究对象的特征.     

在线预测的灰色支持向量回归方法

文章采取灰色系统和支持向量机相结合的方法,从预测精度和计算代价两方面讨论了经济时间序列数据的在线预测模式,提出了灰色自适应在线支持向量回归预测模型。两个经济时间序列的试验结果表明：该模型以稍高的计算代价能获得预测精度的明显提高,在选取合适灰色建模数据长度下,预测时间能迅速减少。     

非等距灰色预测模型的应用

本文首先对非等间距灰色预测模型的预测精度进行了分析,说明模型初值的选择对模型的预测精度也有着重要的影响;进而提出了可以提高预测精度的修正初值的方法,最后,给出了一个应用实例。结果表明,通过初值的修正能够提高预测模型的预测精度。一、非等间距灰色预测模型精度分析假     

基于差值灰色RBF网络模型股票指数预测

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。     

我国财政收入的灰色区间预测及精度检验

近年来我国财政收入保持了持续快速上涨的势头,文章首先对目前我国财政收入的变化趋势及主要原因作出了解释,其次对比例型、包络型、发展型三种灰色区间预测模型进行介绍,运用这些方法对我国2011~2015年的财政收入情况进行预测并进行精度检验,以便得出有益的结论,希望对财政政策及分配政策的调整有借鉴意义。     

基于一种优化开次方GM(1,1)模型的中长期负荷预测

长期负荷预测在电网发展规划编制中占有重要地位,而其关键是数学模型的建立,灰色模型是一种较好的预测方法,但传统的灰色预测精度不够好.文章分析了一种改进方法,开次方优化无偏GM(1,1)模型,其首先对原始数据进行开次方处理降低预测模型的模型系数,再对模型系数进行优化修正后进行无偏预测.实例分析表明,本改进方法比较大地提高了预测精度,其中开三次方时预测精度最高,未来教年的用电量预测结果可为编写电网发展规划提供重要的参考价值.