改进的以x(1)(n)为初始条件的GM模型

在对以为初始条件的GM模型分析的基础之上,初值的选取对模型的精度有着重要的影响。文章在分析了GM(1,1)模型的预测精度之后,提出了一种修正初值法来提高模型的精度,对以为初始条件的GM模型进行了改进,使所建的模型的精度大为提高,最后通过具体的实例验证了模型的实用性与可靠性。     

基于初值修正的组合GM(1,1)模型及其应用

灰色GM(1,1)模型的拟合和预测精度依赖于其结构参数.文章从传统GM(1,1)模型的初值选取入手分析其存在的理论缺陷,通过两种初值修正方法建立改进的GM(1,1)模型,摒弃与系统关系不大的老信息,充分利用新信息来建模,从而达到精确预测的目的.在此基础上建立两种初值修正GM(1,1)模型的组合预测模型,提高了模型的拟合和预测精度。     

基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型

文章为了提高GM(1,1)模型的预测精度,提出一种基于数据变换和背景值优化的GM(1,1)模型.考虑通过弱化缓冲算子得到原始数据序列的缓冲序列,并对缓冲序列进行对数变换,而后对GM(1,1)模型的背景值进行优化.实例结果表明新建GM(1,1)模型降低了误差,提高了预测精度.     

灰色系统预测方法及应用——基于我国私人汽车拥有量的预测

本文讨论了灰色模型GM(1,1)及其GM(1,1)修正模型在我国私人汽车拥有量预测中的应用,比较两种模型的预测结果,提高了预测精度,并对方法的应用进行评价。     

基于欧拉法的非等间距GM(1,1)预测模型参数估计

文章提出了一种新的非等间距GM(1,1)模型参数估计方法,该方法不再构造非等间距序列背景值,而是基于欧拉公式直接求解模型参数来建立预测模型,为非等间距GM(1,1)模型参数求解提供了一条新的思路和解决方法。实例应用表明,利用该方法建立的非等间距GM(1,1)模型显著改善了模拟和预测精度,具有精度高、适用性强等特点。     

遗传算法优化的GM(1,1)模型研究

为提高GM(1,1)模型预测精度,文章分析了模型中背景值构造与预测结果误差的关系,并总结了背景值改进研究的相关成果。采用权值序列替换原模型背景值构造公式中的单一权值,建立了GA-GM(1,1)预测模型,利用遗传算法迭代寻优获得的一组最优权值序列来构造背景值,以提高模型精度。用两组数据进行GA-GM(1,1)模型与GM(1,1)模型的对比实验,结果表明GA-GM(1,1)具有更小的预测误差,验证了该模型的有效性。     

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。     

改进的GM(1,1)模型及其应用

为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进.该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计.将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的.     

非等间距GM(1,1)模型在股票预测中的优化

文章根据灰色系统建模方法和原理,在GM(1,1)建模思想上给出了一种逐步优化的非等间距GM(1,1)模型,该模型是在背景值优化和向前差商和后向差商的加权平均值代替灰导数基础上,应用累积法来估计模型参数,并基于一次累加序列与其模拟值之间误差平方和最小的准则,确定时间响应函数中的常数值,以此来优化非等间距GM(1,1)模型,实例表明该模型具有较高的精度。     

累积法GM(1,1)模型的改进与应用

为了提高GM(1,1)模型的精度和适用范围,文章同时在两方面对累积法GM(1,1)模型进行了改进:对初始序列进行预处理以改善其光滑性;用GM(1,1)模型的内涵型代替白化响应式进行预测计算.分析结果表明,改进模型不仅比传统模型的预测精度高,而且完全适用于高增长序列,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.     

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。     

居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测

影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势.在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求.文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测.事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度.     

改进的 GM(1,1)模型及其预测精度分析

文章分析了现有灰色GM(1,1)模型的缺陷,根据最小二乘原理,提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,以求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值;对原GM(1,1)模型进行了改进,构建了新的GM(1,1)模型,并与现有的GM(1,1)模型进行了预测精度的比较。仿真分析结果表明了新改进预测模型的有效性。     

基于AM残差修正的GM(1,1)模型的用水量预测

一个城市的总用水量预测是该城市防洪防灾的重要依据,文章以灰色预测理论为基础,运用AM(简单滑动平均)残差来修正GM(1,1)模型,对北京市年总用水量进行预测,并与传统的GM(1,1)模型预测结果进行比较.结果表明:修正的GM(1,1)模型比传统的预测精度大大提高,具有可行性与实用性,该模型对未来城市总用水量预测具有重要的理论和实践意义.     

基于灰色PGM(1,N)模型的人口发展预测

为提高我国人口预测模型的预测精度,文章分析了GM(1,1)和PGM(1,N)预测模型的特点,并分别利用GM(1,1)和PGM(1,N)模型对我国人口的变化情况进行了预测,发现灰色PGM(1,N)预测模型有更高的精度和可靠性,更适合于我国人口的预测。     

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.     

基于模式搜索法优化的GM(1,1)模型

文章分析了GM(1,1)模型的缺陷,即背景值构造和初始值确定的不足,建立了加权背景值和具有修正项的初始值,背景值权值和初始值修正项采用具有全局寻优能力的模式搜索法求解,实例证明模式搜索法优化的灰色GM(1,1)模型提高了预测精度。     

灰色GM(1,1)幂模型初始条件的组合优化

针对GM(1,1)幂模型求解初始条件的优化问题,提出一种基于原始序列新旧信息的线性组合优化方法.在模拟误差平方和最小化的目标下,构建初始条件组合权重的优化模型,给出最优组合权重的解析式.最后以中国高中升学率的数据为例,验证了此优化模型的有效性和优越性.结果表明初始条件优化方法能够有效地平衡新旧信息的权重,并提高GM(1,1)幂模型的模拟和预测精度.     

基于改进背景值算法的优化GM(1,1)模型及其应用

研究表明,GM(1,1)模型的背景值构造方法是影响其建模精度的一个重要因数。文章研究了已有的相关文献中关于背景值的构造方法,进而提出了一种新的背景值构造方法,其具有更好的适应性。同时,为了进一步提高灰色GM(1,1)模型的模拟及预测精度,利用拟合值和原始值平方和误差最小对预测模型的初始值进行了优化。文章改进的优化GM(1,1)模型既适用于对低增长指数的数据也适用于对高增长指数的数据进行GM(1,1)预测实例建模结果展示了其具有更高的精度和适应性。     

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.