基于灰色预测模型的广西物流需求预测

本文运用灰色GM(1,1)预测模型理论,根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。     

能源需求的灰色预测方法

讨论了用灰色GM(1,1)模型预测能源需求的基本方法和过程,并根据我国能源实际消费统计数据进行了实际计算.计算结果表明,灰色GM(1,1)模型可用于能源需求的短期预测.     

基于灰色理论的甘肃省非师范类人才有效供给预测

人才是一个地区发展的关键,甘肃地区要实现经济的高速发展离不开人才的培养.本文根据相关的数据资料,利用GM(1.1)模型对甘肃省未来4年的非师范类人才供给做出预测,为非师范类人才的管理和培养决策提供科学的依据和参考.     

基于GM(1,1)模型的海南省养老机构服务需求预测

目的 笔者通过灰色系统GM(1,1)模型对海南省老年人口发展进行预测,进而推算出养老机构服务需求及养老护理员需求,为促进海南省养老事业的健康发展及相关部门制定政策提供参考。方法 笔者通过Execl整理数据,并使用Matlab 2018b软件构建灰色系统GM(1,1)模型,对海南省老年人口进行预测,进而推算出入住养老机构老年人数及所需护理员人数。结果 笔者通过对模型进行精度检验,计算得出C=0.142 7,P=100%,模型精度等级为1级,拟合度较高,预测结果较好。模型拟合结果与2015—2020年的实际值比较,60岁及以上老年人口的平均相对误差为0.7%。预测结果显示,到2025年,海南省60岁及以上老年人口约173.52万人,需要养老机构床位数为5.21万张,需要养老护理员约1.74万人。结论 目前,海南省养老机构床位数和养老护理员从业人员无法满足老年人养老服务需求,建议政府通过出台相应政策、加大财政投入、完善从业人员保障机制等举措,推动养老服务行业的发展,助推更多老年人享受高品质生活。     

基于改进灰色理论的城市物流量预测——以浙江龙泉为例

市域物流量受多方面因素影响,很多因素我们无法确切掌握,具有灰色系统的特征.本文使用改进的GM(1,1)模型对龙泉市物流量进行测算,通过残差检验与后验差检验证明了模型具有较高精度,研究了改进的GM(1,1)模型适用范围.通过与移动平均法、指数平滑法、标准GM(1,1)模型对比,证明了改进的GM(1,1)模型的优越性.对浙江省龙泉市2008-2012年的物流量进行动态预测,为政府部门制订物流规划提供了参考依据.     

基于灰色系统理论的我国物流发展规模的预测研究

物流发展规模预测对于制定宏观经济政策和促进经济发展具有重要意义。在我国现代物流产业统计指标体系尚未健全的情况下．运用灰色系统理论思想与方法,能够在一定程度上解决物流产业量化研究的瓶颈问题。灰色系统预测模型GM（1,1）模型,为单序列建模。能够弱化序列随机性,挖掘系统演化规律．因此本文应用该模型对我国货运量进行预测,以此反映未来物流的发展规模．为国家规划物流产业和制定物流政策提供决策依据;同时研究结果表明该预测模型精度等级较高．效果较好．在基于灰色系统思想的中国现代物流产业的量化研究过程中．GM（1,1）预测模型的应用起到了抛砖引玉的作用。     

灰色预测模型GM(1,1)在中国环保投资总额预测中的应用

文章首先阐明由于环保产业项目的功实施依赖于经济可行性,所以政府部门等的资金支持是必不可少的.然后,简要介绍了灰色预测方法GM(1.1)模型的适用条件、构造步骤及检验方法.接着,运用灰色理论研究了中国环保投资总额2000年至2005年的变化规律,建立了中国环保投资总额增长的灰色预测模型.最后,对中国未来"十一五"期间(2006-2010)各年度环保投资情况进行了预测,从而看到中国在生态工业体系建设方面的政府投资拉动作用.     

中国企业债券信用价差的灰色预测及实证研究

尽管我国企业债券的信用等级均为AAA级,但依然存在违约风险,需对信用风险进行积极管理.本文将灰色系统理论运用到中国债券市场,通过建立GM(1,1)模型,首次对我国企业债券的信用价差进行预测,并得到了满足预测精度的结果.     

江苏检验检疫行政事业收费的灰色预测

检验检疫收费系统是一个多因素、多层次、多目标的系统,影响收费的因素很多,包括地区外贸量、出入境货物批次、货值等.现有的预测方法一般需要大量、详尽的统计资料,而且地区外贸增长的预测作为检验检疫收费预测的相关依据.但是,由于外贸业务增长受国内外各种不可测因素影响,造成现有方法对检验检疫收费的预测与实际偏差较大,可信度偏低.实际上,检验检疫收费系统是一个典型的既包含已知又包含未知的灰色系统,根据少量的系统特征数据,可以应用灰色预测技术挖掘系统的变化规律,得到客观可信的预测结果.本文给出了灰色CM(1,1)模型的算法步骤,将灰色预测方法应用于检验检疫行政事业收费的预测.实际结果表明,灰色预测方法非常简洁,模拟精度很高,预测的可信度比较好.因此,灰色预测方法在检验检疫行政事业收费预测中具有很强的实用价值.     

基于灰色系统理论的芜湖市产业人才需求预测——以芜湖市三大支柱产业为例

科学地对产业人才需求进行预测,对产业发展规划具有重要意义。本文依据相关资料数据,运用灰色模型GM（1,1）对芜湖市三大支柱产业人才需求的发展变化进行动态关联分析与总体预测以期为芜湖市 “十二五”产业规划提供理论参考。     

灰色神经网络模型在河南省未来人口总量预测中的应用

人口预测对经济社会的发展有着非常重要的作用。本文在灰色GM(1,1)模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对河南省未来人口总量进行拟合和预测。此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。结果证明了该组合模型的优势,具有较好的预测精度,预测结果是可信的。     

灰色模型GM(1,1)及在我国水产品总量预测中的应用

本文介绍了灰色预测的GM(1,1)模型建模过程,利用2001～2008年我国水产品总量数据,对未来几年我国水产品总量进行预测,并对预测结果分别进行残差、关联度和后验差检验,结果表明模型精度非常高。     

顾客消费行为预测——基于RFM与灰色GM(1,1)模型的研究

有效实施以"顾客"为中心的营销模式的前提,是准确预测顾客未来消费行为。笔者对顾客消费行为的分析立足于RFM模式,通过对顾客购买频率F和交易金额M的识别,区分不同顾客的消费行为模式,并结合灰色GM(1,1)模型,对顾客未来消费行为模式进行预测。通过对某商业银行的顾客消费数据进行实例验证,证明了该模型对顾客短期消费行为模式有着较好的预测效果,可为企业短期营销决策提供参考。     

浅析基于改进灰色理论的中长期电力需求预测模型

本文深入研究了中长期电力需求预测的传统灰色预测模型,针对传统灰色预测模型的局限性,提出了一种改进的灰色预测模型。该模型首先对原始数据进行了平滑处理,并在此基础上建立了等维新息灰色预测模型。研究结果表明：本文方法得到的平均绝对相对误差为3．2863％,比传统灰色预测模型的精度要高。     

高质量发展视角下广东省“十四五”物流需求量预测研究——基于GM(1,N)灰色模型

广东省作为我国粤港澳大湾区核心省份,是重要的经济大省和物流大省,探究“十四五”期间广东省物流需求量发展规律,有利于促进物流业和经济高质量发展。以铁路、公路、水运货运量作为物流需求量的主体,以2009—2019年广东省地区生产总值、社会消费品零售总额、进出口总额及货物周转量作为主要影响因子,运用GM(1,N)灰色模型,对该阶段广东省货运量进行了模拟预测。进行残差检验及后验差检验等均显示预测精度非常高,模型的预测精度为I级（优）;运用GM(1,N)灰色模型得到2021—2025年广东省“十四五”货运量预测值。“十四五”期间,广东省物流需求量呈现持续增长态势。     

基于初始条件优化的GM(1,1）幂模型及其应用

针对GM(1,1)幂模型幂指数和初始条件优化问题,提出了一种基于初始条件和幂指数协同优化的方法。根据新信息优先原理,通过引入权重信息控制函数优化初始条件,表现新旧信息在初始条件构建中作用大小的变化规律,最大限度提取小样本序列中的有效信息,反应新旧信息共同对系统趋势变化的影响;以平均相对误差最小化为目标,参数间约束关系作为条件,构建非线性优化模型,实现GM(1,1)幂模型的幂指数和初始条件协同优化。最后,通过我国网络购物用户规模预测实例研究表明,优化的模型实现模型平均相对误差在理论上的最小化,其建模效果要优于其他对比模型,并将其用于2016-2020年网购用户规模预测,表明本文模型的实用性和有效性。     

基于组合模型的中国电力消费量预测研究

本文以1999-2011年中国电力消费量为样本数据,运用改进的GM(1,1)模型对其进行拟合和预测;并运用周期性残差修正模型对IGM模型的预测残差进行修正;综合两者得到含周期性残差修正的IGM组合模型,然后利用此组合模型预测2012和2013年中国电力消费量,最后,采用后验差检验法对组合模型的预测精度进行检验。预测结果表明:组合模型预测精度达到一级精度"好",并且中国电力消费量在未来几年将继续保持上升的趋势。     

基于GM(1,1)和系统动力学模型的河南省人口模拟比较

我国的可持续发展一直受到人口问题的影响,本文以河南省人口作为研究对象,根据河南省2002-2006年人口数据,运用灰色GM(1,1)模型和系统动力学模型对2007-2011年河南省人口进行模拟。结果表明GM(1,1)模型和系统动力学模型模拟结果有一些差异,系统动力学模型模拟效果较好,对河南省未来人口的预测以及制定合理的人口政策提供了有效的依据。     

混合蛙跳算法优化GM（1,1）模型在滑坡预测中的应用

滑坡危害性巨大,对人民生命财产造成损失不可估量,为了对滑坡变形进行预测预报,本文根据灰色数学模型,建立改进的混合蛙跳算法GM(1,1)模型,采用matlab程序语言进行实现,选用实际工程对具体滑坡进行预测,结果表明：混合蛙跳算法优化后的GM(1,1)模型拥有较高的精度,是一种实用的工程计算方法,可为类似工程提供参考。     

灰色组合预测模型及其应用

针对传统回归模型需要的数据量大且建模复杂等缺陷,提出了一种基于灰色关联度和GM(1,1)的灰色组合预测模型;从灰色关联度的视角寻找数据之间的依赖关系,运用GM(1,1)模型预测数据关系的未来发展趋势,进而建立因变量的预测模型;模型体现了回归分析基于事物因果关系的建模思想,同时又具有灰色理论小样本建模的特点;应用该模型对我国2007和2008年度的GDP进行预测,预测结果表明了该模型的有效性及实用性。