基于三角灰色系统模型的煤炭消费预测

文章认为，灰色GM（1，1）预测模型和三角残差修正技术相结合能够显著提高预测精度。预测的基本步骤为，首先运用灰色GM（1，1）模型获得趋势项；然后利用三角模型捕获GM（1，1）模型残差的周期现象以提高预测精度。中国年煤炭消费量预测实验结果表明，TGM（1，1）模型较传统GM（1，1）模型具有较高的灰色预测精度。中国2010-2013年的煤炭消费量预测结果表明，短期内煤炭消费量会随着GDP增长而逐年增加，因此有必要降低能源结构碳强度，减缓煤炭需求增长，提高煤炭利用效率。     

基于现金流视角的项目灰色GM（1，1）动态决策

目前关于现金流预测方面的研究相对成熟，也有不少数理方法被引入。由于现金流属于动态，项目投资相关决策也应根据历史数据进行动态预测和决策，文章使用一次修正残差的灰色GM（1，1）模型集合项目投资净现金流运动情况，对备选项目进行比选。结论发现灰色预测决策在考虑风险因素方面仍然存在一定的缺陷，并提出相关建议。     

完善和发展房屋建筑面积竣工率计算方法

房屋建筑面积竣工率（以下简称“竣工率”）指标，一般统计著作认为是一个衡量房屋建设速度快慢程度的投资效果统计指标。“一个地区、一个部门或整个国民经济在一定时期内，建成投产（或房屋竣工）占施工比重越大，则平均建设工期越短，这说明建设速度越快”①；“房屋面积竣工率可以表明在建房屋的建成速度；建成速度高，一般说明施工集中和迅速投资效果好”②（原文如此——引者）；还有《经济与管理大辞典》也认为：“一般讲，房屋建筑面积竣工率越高，说明房屋建设速度越快，投资效果越好”。③把这些意见概括起来，那就是认为竣工率指…     

基于全最小一乘准则的灰色GM（l，1）模型参数估计

针对传统灰色GM（1,1）模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差,在分析全最小一乘算法比最小二乘算法具有较好稳健性的基础上,文章提出了基于全最小一乘准则估计灰色GM（1,1）模型的参数,并给出了求解该算法的LINGO~序和规划模型方法,并通过计算实例说明,基于全最,J、一乘准则参数估计的GM（1,1）模型比传统灰色GM（1,1）模型具有更好的抗干扰性能和受异常点影响小的优点,从而拓展了灰色GM（1,1）模型的适用范围。     

CM（1，1）模型预测盐城市人口的发展

城市人口的发展关系着其经济、社会、环境的发展以及资源的利用，因此准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和现实意义。本文以盐城市人口为例，应用GM（1，1）模型对该市2001—2007年人口进行建模，预测未来五年内人口发展趋势，为市政府制定社会经济发展战略计划提供参考依据。     

改革固定资产投资房屋表的意见

我国现行的固定资产投资统计房屋建筑面积及价值年报表,是解放初期从苏联搬来、经过几次修订形成的。同该表早期的内容相比,现在它的主栏变动不多,宾栏变化很大。归纳起来,主要有以下四点,①原来只反映房屋竣工面积及价值,现在增加了施工面积,可以计算竣工率; ②原来宾栏按不同结构的竣工面积及价值进行双重分组,要求列出“钢     

灰色GM（1,1）模型的变换技术

本文给出了灰色GM（1，1）模型的变换技术，即实施数据变换，对单调递增序列进行对数变换，对单调递减序列进行倒数变换和反向变换；对灰色模型中导数采用多点数值微分计算公式：导出灰色模型估计参数。这些变换技术都显著提高模型拟合精度。最后给出灰色建模应用实例。     

对住宅金融发展若干问题的探讨

近一段时间以来,由于房地产业的迅速发展,引来了人们对住宅与住宅金融更多人的关注。以山西为例,2002年,山西省房地产开发企业竣工房屋面积达到126万平方米,其中住宅面积100万平方米。全省完成房地产开发投资68亿元,增幅达45.9%,增速比全国高20.9个百分点。房地产开发投资占同期全社会固定资产投资比重由1997年的4.5%提高到8.11%。住房与房地产业已经成为山西省新的经济增长点和居民的消费热点。据介绍,山西省相当一部分人正由单纯的有房住向要住好房的观念转变。由此,我们可以看到,加速发展我国的住宅金融已成为一种必然趋势。一、我国住宅…     

内蒙古自治区人口总量的时间序列拟合与预测

以1950-2007年内蒙古自治区人口总量数据为依据,利用ARIMA（1,1,1）与GM（1,1）模型分别对内蒙古人口总量的时间序列进行了拟合、分析与预测。分析结果表明：两种模型的拟合程度都比较高,但灰色模型的拟合度更高。因此用GM（1,1）模型对内蒙古自治区2010-2012年的人口总量进行了预测。     

灰色预测方法的应用

影响二手船价格的因素很多,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,二手船价格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.文章通过建立基于灰色预测理论的二手船价格的GM(1,1)模型,并利用该模型进行了二手船价格走势的模拟及预测.事实证明,GM(1,1)模型适合用来预测二手船价格未来的走势,且经过检验,具有较高的预测精度.     

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。     

地价增长率的GM（1，1）预测模型

房价问题是当前理论和现实的热点问题。而地价是房价的核心构成要素。文章运用基于灰色系统理论的GM（1，1），选用小样本，预测了近年的地价增长率。模型的预测值与实际情况拟合较好。     

基于反向变换和遗传算法的GM（1，1）模型优化

文章根据灰色模型建模特点,对原始数据利用反向变换生成新数据序列,建立了GM（1,1）预测模型;GM（1,1）模型中的背景值和初值对模型的预测精度均有影响,进而以平均相对误差达到最小为准则,提出了基于遗传算法求解最佳背景值和最佳初值修正项的方法。     

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GM（1，1）模型中参数估计的几种方法比较

文章介绍了灰色GM（1,1）模型中参数估计的最小二乘准则、全最小二乘准则、最小一乘准则和折扣最小一乘准则,并指出了它们的优缺点。将这四种方法分别用于递增序列、递减序列、振荡序列的灰色GM（1,1）模型参数估计中,并通过优化软件LINGO计算出相应的参数。最后,对建立的灰色GM（1,1）模型的精度进行了比较,结果显示：最小一乘准则和折扣最小一乘准则模型参数估计明显优于最小二乘准则、全最小二乘准则模型参数估计。     

文化创意产业从业人员的灰色预测模型及应用

文章利用灰色模型GM（1,1）对青岛市2012年前的文化创意产业从业人员数量进行了预测。通过分析,灰色预测模型具有较高的建模精度,预测方法和结果对文化创意产业发展具有一定的参考作用。     

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.     

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。     

商品房“空置面积”统计指标需重新定义

为了及时反映我国商品房库存积压情况 ,从１９９３年开始 ,国家统计局在房地产开发、固定资产投资等统计报表中新增了“空置面积”这一统计指标 ,和“库存面积”统计指标相比 ,因空置面积中已扣除了房屋竣工后已预售但尚未结算并交付使用的库存房面积 ,因此它更能反映商品房的积压情况 ,因而在过去的几年中具有较大的现实指导意义 ,为国家制定盘活存量商品房的政策发挥了重要的作用。但随着时间的推移 ,如今的商品房市场早已由过去的卖方市场变成了买方市场 ,仍按现行指标进行统计 ,将可能对国家的宏观决策产生一定程度的误导 ,其主要原因有…     

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…