基于背景值构造方法的GM(1,1)模型优化

背景值构造方法是影响GM(1,1)模型精度和适应性的重要因素之一.在已有背景值构造方法的基础上,文章重构了一种精确的、优化的背景值构造公式.使用这种新型背景值构造方法的GM(1,1)模型不仅拟舍、预测精度高,并且对于高、低指数增长序列建模同时适用.示例数据的拟合和预测结果充分显示出新型背景值构造方法的有效性和优越性.     

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.     

两类新的GM(1,1)残差优化模型的建立及预测

文章基于已有的GM(1,1)残差修正模型,运用函数转换的思想,对初始序列进行光滑度处理,建立了残差优化模型1;在模型1的基础上,对残差序列作光滑度处理,得到残差优化模型2。然后,进行实例验证,分析表明模型1和2比已有残差修正模型具有更好的拟合性,且预测结果显示,在精度和可靠性上有明显的提高。     

基于GM(1,1)模型的CPI经济预测

文章利用我国2010年9月~2011年3月的CPI月度指数,采用GM(1,1)模型建立CPI预测模型,并进行模型检验,采用该模型对未来几个月的CPI走势进行预测,结果表明模型有效。     

GM(1,1)模型的改进与应用

文章提出了一种增加扰动因素β来修正初值x(1)(n),采用最小二乘原则来建立无约束优化模型的方法来提高GM模型的精度,使所建的模型的精度大为提高。通过具体的实例验证了模型比传统GM(1,1)模型有更高的精度和适应性,并利用这种方法对全国2008～2010年GDP总量进行了预测。     

股价预测的GM(1,1)模型

本文应用灰色系统理论,对股票价格变化建立GM(1,1)预测模型,并进行了实证分析.结果表明,把股票价格动态变化过程看作一个灰色系统,利用所建立的模型可较好地预测股票价格的短期发展变化趋势;同时通过与用ARIMA模型预测的拟合比较,表明在对股票价格作短期预测时,用GM(1,1)模型进行预测比用ARIMA模型进行预测具有更高的精确度.     

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。     

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.     

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.     

基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的GDP预测

针对灰色模型在GDP预测中精度较低的问题,文章提出一种基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的预测方法.为反映数据的非线性特征,在GM(1,1)模型的基础上引进拓展的非线性GM(1,1)幂模型;进一步利用最新信息优先的原则,建立等维新息递补灰色幂模型.将改进的模型应用到我国“十三五”时期GDP的预测中,验证了此模型在拟合和预测上的优势.     

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.     

基于优化灰色模型的中国宏观经济发展预测

根据<中国统计年鉴-2007>和中华人民共和国2007年国民经济和社会发展统计公报等最新统计资料,通过筛选建立对数新发展系数优化灰色模型,对2008～2012年中国宏观经济发展进行实证分析和预测研究.结果表明:2008年我国GDP将达到286950.1亿元,到2010年中国GDP将达390645.9亿元,约为2000年的3.94倍,十一五规划的预期目标可望顺利实现.     

GM(1,1)模型在我国动漫产业发展前景预测中的运用

文章以我国动漫产业发展具体情况为研究对象,对国内外动漫产业的发展状况进行统计分析,运用灰色预测模型能对少数据建立比较精确预测模型的优点对我国动漫产业值建立了灰色预测模型,预测了未来几年我国动漫产业的发展前景.     

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.     

无偏灰色Verhulst模型初始条件的优化

针对传统无偏灰色Verhulst模型初始条件的选取问题,分别提出了以x（1）（1）和x（1）（n）为初始条件的优化模型,使得原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和达到最小。在此基础上,给出了最优初始条件下的无偏灰色Verhulst模型的预测公式,并通过实例验证了优化模型的有效性和实用性。     

基于等维动态GM(1,1)均值模型的CPI预测

文章建立了6维和7维动态GM(1,1)模型的组合模型,预测了未来6年我国居民消费价格指数.结果显示,在2014-2020年6年间,我国居民消费价格指数年均上涨率为2.96％,接近通货膨胀的警戒线3％.     

基于ARIMA模型与GM(1,1)模型的居民消费价格指数预测对比分析

居民消费价格指数反映一定时期内我国城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是宏观经济分析与决策、价格总水平监测与调控的重要指标,同时也是反映通货膨胀的重要指标.文章运用历史数据,结合数学模型对CPI进行了科学合理的预测.在此基础上运用ARIMA模型和GM(1,1)模型对居民消费价格指数进行了预测的对比分析.     

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。     

无偏GM（1,1）幂模型及其应用

针对GM（1,1）幂模型灰微分方程与白化方程无法匹配的缺陷,以灰微分方程的重构为基础,建立无偏GM（1,1）幂模型。该方法使得差分方程的参数与其在微分方程中对应的参数具有更好的一致性。将无偏GM（1,1）幂模型应用到旅游客源预测中,实例应用结果显示无偏GM（1,1）幂模型预测精度高于GM（1,1）模型。