应用GMF方程组预测汛期6—8月的降水量

应用ＧＭＦ方程组预测汛期６—８月的降水量吉林省四平市气象局孙志国以往人们研究灰色系统ＧＭ（１，１）模型应用时．只是用它做灾变趋势的单侧区间定性预测，即只知道灾变量值小于或大于某个量值，至于大多少或小多少不清楚。我们有时不仅需要知道灾变的趋势，更需要知...     

灰色预测系统在城镇居民商品房销售预测中的应用

灰色预测模型是灰色系统理论的重要组成部分,而GM(1,1)模型是灰色预测的基础,灰色系统理论建立模型的主要任务,是根据社会、经济、技术等系统的行为特征数据,找出因素本身或因素之间的数学关系,从而了解系统的动态行为和发展趋势.本文试图将内蒙古城镇居民住宅需求变化过程看作一个灰色系统,利用灰色系统理论建立商品房销售模型.选用灰色预测模型的出发点是基于深入分析内蒙古自治区城镇居民商品房销售发展状况以及了解并把握该系统的动态行为和未来的发展趋势,充分把握灰色预测模型的适用范围及模型本身反映的实际含义,结合对灰色理论的认识综合选取的.     

深综指走势的GM-Markov链组合模型预测

一、GM-Markov链模型的预测原理 1982年邓聚龙教授首先提出了灰色系统预测的概念.灰色理论认为任何随机过程都是在一定幅值范围,一定时区内变化的灰色量.灰色过程处理的主要手段是将原始数据进行有规则的处理来寻求数据间的内在联系,这种方法称为数的生成.     

基于灰色关联分析统计组合预测精度评价

灰色关联分析目的是寻求系统各因素之间的重要关系,而灰色关联度是灰色关联分析的基础,其算法基本思想是根据行为序列曲线几何形状的相似性来确定序列之间联系的紧密性.文章尝试将这一基本思想应用于同样单项预测模型所构成的不同组合预测模型预测精度的评价.通过构建组合预测方法预测精度评价指标体系,利用灰色关联分析方法给出了组合预测模型预测精度的评价.最后通过应用实例进行了分析,结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.     

灰色模型在供电量预测中的应用

灰色模型是80年代初发展起来的新型理论，用于解决灰色系统的问题。电力网供电量的变化情况，受诸多因素的影响，其中包括历年的供电量及负荷情况；工农业发展情况以及天气情况等等。这些因素有的是已知的（如历年的供电量），有的是不确定的（如气候的变化）。因此，可以把电力网的供电量及负荷的变化情况认为是一个灰色系统，用灰色模型对其进行预测。利用灰色模型预测供电量，一般只需7个以上原始数据，就可保证短、中、远期的预测数值达到一级。     

基于CM(1,1)模型的江苏省民间投资规模预测

一、CM(1,1)灰色预测模型 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法.灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测,就是对在一定范围内变化的,与时间有关的灰色过程进行预测.灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势的状况.CM(1,1)模型是常用的一种灰色预测模型.     

城市低碳发展的熵值-灰色系统评判模型

文章在构建城市低碳发展评价指标的基础上，针对城市低碳发展评判中的模糊性和灰性特征，将熵值理论引入城市低碳发展评判中，构建了城市低碳发展熵值-灰色系统评判模型．对1990～2009年上海市的城市低碳发展水平作出了评价。同时，采用截面数据对北京、重庆、天津以及上海这四个直辖市的城市低碳发展状况进行了评价检验，并利用聚类分析法对四个直辖市的各指标数据进行聚类分析，证明所构建的城市低碳发展熵值-灰色系统评判模型是有效的。     

灰色模型在医学中应用的有关条件

灰色系统ＧＭ（１，１）模型是灰色控制系统中灰色预测模型之一。它是一种微分方程的时间连续模型，同时它也不受一般统计模型是原始数据建模并且要求有足够的样本和典型的概率分布等种种条件的约束，因而它具有适用性较强、预测性能好的优点。灰色模型在医学上特别是在卫生管理方面，对时间序列作近期预测的应用日趋广泛，并在应用中得到了发展。许多人在尝试使用ＧＭ（１，１）模型对医院的住院人数、疾病、经济收入等的未来进行预测。本文谈谈ＧＭ（１，１）模型在医学应用过程中应注意的问题和模型的适用条件。一　灰色系统ＧＭ（１，１…     

基于新维无偏灰色马尔科夫预测模型的中长期能源消费预测

本文针对中长期能源消费的特点,引入了新维无偏灰色马尔科夫预测模型。该模型充分利用结合了灰色预测与马尔科夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔柯夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,对原始数据进行等维新息处理。实例结果分析表明,该模型预测准确度尤其是中长期预测准确度良好。     

三维数据点序列及其累加生成

一、引言 灰色系统理论把社会系统、经济系统、生态系统这些抽象系统称为本征性灰色系统,通常用一系列时间序列、指标序列或空间分布序列来代表这些系统的行为特征数据,如某地区某年的社会人口增长指数、国民经济生产总值、某年某月的地区降水量等等,其中每一个序列中的数据元实际上就是某一个坐标轴上的数据点,多个序列构成了多维空间.对于非本征灰色系统,如受噪音干扰的技术系统、人体系统、电力系统等等,同样其行为特征数据也可以用一系列的数据序列来表示,每个序列中的数据元也都是某一数轴上的一些点.随着灰色系统理论的发展,其应用领域得到了不断的拓宽,尤其是在工程领域中的应用.但其应用仍然是围绕着某个或多个数据序列,数据序列中的数据元素依然还是一维数轴上的一些点.     

时序数据预测的灰色神经网络技术

灰色系统理论中GM模型具有弱化序列随机性、挖掘系统演化规律的独特功效,且对一般模型具有很强的融合力和渗透力。将GM模型融入一般模型的建模过程中将会使得预测精度大大提高。灰色系统和神经网络都可看作是数值化的函数估计器,将灰色系统与神经网络融合,构造一种灰色神经网络     

灰色预测的射线投影算法及其应用

针对不同的数据特征和使用情况,人们研究出了一系列预测方法.建立在概率统计上的系列预测方法往往对样本的需求量大并对概率分布的形式有所要求,而灰色系统理论的预测方法可以对小样本、贫信息的不确定系统进行预测.     

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。     

基于改进灰色模型的企业战略资源预测

针对GM(1,1)模型和灰色非线性Bernoulli模型背景值的缺陷,文章通过背景值重构建立了改进灰色模型,并基于Matlab编程和搜索算法求解参数.将改进灰色模型引入企业战略资源预测中,并与多种预测方法比较.结果表明,该方法合理、有效,预测精度较高.     

多阶灰缓冲算子在旅游经济预测中的统计检验

对于序列波动过于明显或不明显而引起的灰色理论挖掘困难是灰色预测与决策理论所关注的问题。文章首先对灰色算子的作用机理和预测精度检验的四种方法进行了阐述；然后选取一种灰色软化缓冲算子的卜3阶，以湖南省2006-2010年旅游业收入数据为研究对象进行了预测；结合平均相对误差、灰色关联度、均方差比值和小误差概率值对三阶算子作出的预测结论进行了精度检验。     

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。     

风险决策中的灰关联方法修正及其应用

灰色系统理论由邓聚龙于1984年提出,它是一种解决系统中包含不完全与不确定信息的多准则理论,该理论现已广泛并成功地应用于各领域.对风险决策问题建立灰色模型,可进行因素分析与趋势预测.本文在深入研究灰色理论的基础上,提出利用变异系数法修正主观权重、得出综合权重,建立更具实际意义的灰色关联分析修正模型.利用修正模型,反映指标间的联系及权重关系,修正主观赋权单一性、主观性强的缺点.     

主观预测与定量预测的结合应用

主观预测是根据人们长期积累的经验，对未来经济活动中经济变量的变化作出主观估计．其优越性是使用方便、容易掌握，不需复杂的数学运算．而定量预测法是根据历史数据，按一定的数学模型推导出预测值的方法。定量预测和定性预测方法各有其优点和不足，二者相结合，对同一经济现象预测，其关健在于对两种预测结果的处理上，作者认为可以采用常用的简单算术平均数或加权算术平均数对两种结果求得平均值，作为预测值，其公式为：A一（AI＋A。）／2（A为预测值，AI为主观预测值，A。为定量预测值）或A一（K入十几人）／（KI十几）（尼为主…     

组距式分组条件下众数计算方法的探讨

（一）众所周知，平均指标是用以反映社会经济现象总体各单位某一数量标志在一定时间、地点条件下所达到的一般水平指标。然而，在如下几种情况下，用众数来描述总体的一般水平较之平均数将更为合理：１．当统计总体的分布有异常标志值的情况。例１．十名职工月奖金如下（...     

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.