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,...     

灰色系统理论及其在旅游预测中的应用——以广西桂林为例

论文简要介绍了灰色系统理论及GM(1,1)灰色预测模型,针对旅游系统的特点,结合旅游预测研究的目的,将灰色预测模型GM(1,1)运用于区域旅游预测中,并以广西桂林为算例进行预测,获得较好的预测效果。     

基于一元回归法和灰色预测模型GM(1,1)的工程项目成本预测

本文首先分析了工程项目成本预测的重要性,接着,确定了一元线性回归法和灰色预测模型GM(1,1)两种科学而有效的成本预测方法,并对其基本原理和预测步骤进行了阐述。然后以某输电线路工程为例,运用一元线性回归法,以6个同类工程项目的线路长度和成本为研究对象,借助SPSS软件预测了其工程成本;同时,运用灰色预测模型GM(1,1),以6个同类工程项目的成本与线路长度的比值为研究对象,借助Matlab平台实现了对工程成本的预测。最后为了避免两种预测方法的预测误差,取两者计算结果的平均值,得到某输电线路工程预测成本为2289.01万元。为输电线路工程投标提供了决策依据。     

含线性时变参数的反向累加离散灰色预测模型

为了增强灰色预测模型对各种特征数据的适应性,在现有反向累加灰色模型研究的基础上,提出了一种含线性时变参数的反向累加离散灰色预测模型,并给出了可用于预测的模型时间响应式和还原式。通过数值模拟和对广东省电力消费量的预测分析,结果显示:新模型比传统GM(1,1)模型、反向累加GOM(1,1)模型和反向累加离散DGOM(1,1)模型具有更高的建模精度。     

基于灰色预测模型GM(1,1)的人力资源需求预测研究

文章使用灰色预测模型GM(1,1)对A企业人员数量进行预测,通过对A企业人员数据累加处理后的标准光滑性检验和验证准指数规律,发现A企业人员数据满足GM(1,1)预测模型,应用MATLAB软件进行数学计算,建立A企业人力资源需求预测模型,预测结果与精度检验表明模型符合二级精度,可以做中长期预测。     

基于GP的非线性GDP预测模型的构建与应用

针对线性GDP预测模型中存在的不足,利用遗传规划(GP)方法构建了非线性GDP预测模型,并将其应用于黑龙江省的GDP预测当中。利用黑龙江省1978—2005年实际GDP数据作为建模样本,对模型进行了训练,结果表明,与灰色GM(1,1)预测模型相比,基于GP的非线性预测模型平均拟合误差只有2.86%,远远低于GM(1,1)预测模型8.26%的结果。利用构建的基于GP的非线性预测模型对2006年黑龙江省的GDP进行预测,相对预测误差只有2.74%,远远低于GM(1,1)预测模型14.68%的结果,表明GP非线性预测模型的预测效果比较理想。最后利用基于GP的非线性预测模型对黑龙江省2007—2020的GDP进行了预测,结果表明黑龙江省的GDP呈现出稳定增长态势,年均增长率将达到8.61%。     

基于灰色系统模型的粮食供给分析

文章基于灰色系统理论,以1978~2006年的粮食总产量的数据为基础,建立粮食产量的动态GM(1,1)灰色预测模型,对未来10年中国的粮食产量进行动态预测,为我国今后粮食的生产提供科学决策依据.     

基于灰色马尔可夫组合模型的福州港吞吐量预测

灰色马尔可夫组合模型是将灰色预测模型与马尔可夫模型进行组合优化,通过其对福州港2012-2016年货物吞吐量及集装箱吞吐量进行预测,并利用残差模型检验,证明了灰色马尔可夫组合模型能够解决单一模型的局限性、粗糙性和不稳定性问题,预测精度高,符合事物的发展规律,对业界预测港口吞吐量具有实践意义和参考价值。     

几种预测模型在建筑物沉降预报中的对比分析

以曲线拟合、指数平滑和灰色预测模型GM(1,1),对建筑物沉降变形观测数据进行分析预测,并结合实例对三种模型预测结果进行对比分析,得出有一定参考价值的结论.     

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.     

接收机钟差灰色马尔可夫预测模型研究

将灰色理论与马尔可夫链相结合,提出了基于灰色马尔可夫链的接收机钟差预测模型。首先根据灰色理论对钟差序列数据进行拟合以及初步预测,然后以拟合曲线为基础划分状态空间,通过马尔可夫状态转移概率矩阵对初步预测值进行修正。在预测过程中,不断引入最新数据并剔除最旧数据,对模型进行实时更新,以进一步提高预测精度。实例计算验证了该模型的有效性与可行性。     

股票指数模糊随机预测与灰色预测实证比较研究

灰色预测和模糊随机预测是两种不同的对股票指数进行预测的方法。灰色预测模型出现的较早,模糊随机预测模型是近年来才被应用在对股票指数的预测当中。为了找出能够更加准确和能够得到更接近于真实值的较优预测模型,分别依据灰色预测模型和模糊随机预测模型,以2009年全年的每日60分钟沪深300指数为样本进行了实证研究。研究发现,采用模糊随机预测模型得到的预测结果中有71%比采用灰色预测模型得到的预测结果更接近于真实的股票指数。研究结果表明,在对股票指数实时预测准确度方面,模糊随机预测模型优于灰色预测模型。     

人才预测方法在高校人才预测中的应用

介绍了高校人才预测的方法和原则，并运用回归预测、灰色预测、马尔科夫预测等方法对某高校2005～2010年的专业人才数量和人才的学历结构进行了预测，预测结果符合人才发展规律，切实可行。     

物流需求灰色预测及其实证分析

物流需求涉及仓储、运输、配送、流通加工等物流业务的运作规模,以及行业、区域等范围的物流规模等内容,其预测具有复杂性,一般性预测方法往往因考虑因素较少或因素间的相互关联程度处理较为简单,很难满足物流需求内容的要求,需要寻求应用新的预测方法。针对航空物流领域的特点,在总结物流需求预测方法的基础上,提出了依据航空物流基地货运量构建航空物流基地的物流需求的灰色预测模型,并应用该模型对某省未来工业航空物流量进行预测。同时,为验证预测方法的可行性,结合福建省的物流规模状况,建立灰色需求GM预测模型,通过实证分析对预测结果进行了检验,证明了灰色预测方法在物流需求量预测方法的有效性。     

以广义回归神经网络预测共同基金报酬

鉴于近年来许多相关文献成功地运用广义回归神经网络进行财经方面的预测,以及国内共同基金净值之预测与报酬率评估。通过搜集国内基金资料,以灰关联分析法进行各基金投资绩效分析,挑选投资绩效良好的共同基金作为投资标的;再以广义回归神经网络建立预测模型,与灰预测模型、多元回归模型进行预测能力及报酬率的比较分析。5种预测绩效评价指标、5组数据交互验证散布图及报酬率分析表明:广义回归神经网络在预测能力及预测报酬率上均有很好的表现。     

基于灰色系统理论的湖南粮食产量预测研究

粮食产量的准确预测是保障国家粮食安全的一个重要组成部分,它对政府制定相应粮食生产政策具有十分重要的意义.论文运用灰色相对关联分析,从影响粮食产量的众多因素中计算出了符合湖南禀赋的主要因子依次为粮食播种面积、农村从业人员数、每公顷面积产量、有效灌溉面积,并对这些因子进行了GM(1,1)残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列数据,以粮食产量作为系统特征序列数据,构建了粮食产量的灰色GM(1,N)预测模型.根据湖南省1995～2010的粮食生产有关数据,对湖南省2015年粮食产量数据进行拟合和预测,经检验模型对2008～2010所预测数据和实际产粮数据平均相对误差为0.77％,具有较高的精确度,根据预测结果给出了确保湖南粮食产量稳定增长的政策建议.     

矿产资源规划中供需形势分析的方法论

运用经济学和灰色系统理论,探讨了矿产资源规划中供需形势分析的方法论。研究表明,矿产资源需求受社会系统中众多因素的影响,且影响的方式具有灰色特征,故需求预测可合理地运用灰色系统模型;矿产资源供给虽然也受许多社会因素的影响,影响方式也具灰色特征,但是矿产资源规划中的供给预测不能运用灰色系统模型,因为它所依据的系统特征数据序列恰恰是矿产资源规划的结果;矿产资源的供给预测可用基于供给函数分析的经验法或剔除新增采矿权对系统特征数据序列所作贡献的灰色系统预测法。     

收费公路权益转让价格的灰色预测

分析了采用收益现值法评估收费公路权益转让价格时,影响评估结果精确度的主要因素净现金流量以及灰色预测GM（1,1）模型的小样本、贫信息特点。通过灰色预测GM（1,1）模型在收费公路权益转让价格评估的实证分析,证明灰色预测结果具有较高的预测精度和可信度,是收费公路权益转让价格评估过程中较为理想的预测方法。     

广东省高校人才需求预测初探

文章对广东省的高校人才需求预测做出一些尝试,首先我们用灰色模型对影响人才需求的两个变量进行预测,在此基础上建立广东省人才需求的二元线性回归方程,对2003年～2010年的广东省高校人才需求作出预测.     

我国区域能源消耗及可持续发展的研究

针对能源总量的控制,使用多元线性回归、灰色预测、面板数据协整检验、多项式拟合等多种方法,分别构建异质性面板数据、OSL 回归、灰色预测 GM （1,1）等模型。运用 MATLAB、EVIEWS等软件,建立评价产业结构能源消耗特征的指标,并依据各省份的产业结构对各省份能源消费特征进行分类,研究能源消耗与经济发展水平的关系,提出下一发展周期我国能源消费总量按省份合理分配的方案及监督和考核目标完成情况的实施方案。