基于灰色GM(1,1)模型的注塑成型压力的预测与研究

本文针对注塑成型过程中注射压力的优化及预测问题．应用注射过程流动模拟软件HSCAE3DRF5．1及三维实体造型软件PRO／E2000i．以洗衣机后挡板注塑件为实例研究对象，组织注射压力和注射时间的输入输出参数样本，建立灰色GM(1，1)模型，同CAE模拟结果比较，其误差在允许的工程误差范围之内，证实了该模型在注塑压力优化和预测中的可行性．     

基于GM（1,1）模型的渭河水质预测

结合水质标准,建立GM（1,1）水质预测模型,给出了相应的matlab程序并预测水质,从而指导工农业生产及水质治理。     

基于灰色GM(1,n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上,提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上,将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标,采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析,根据灰色关联系数与排序,筛选灰色GM(1,n)预测变量,减少预测模型输入工作量,计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明,该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

中国私营企业发展状况的预测

根据经济系统的内外部信息，科学、准确地预测其发展前景和未来动态的发展趋势。已成为企业、国家制定正确、合理、有效的经济政策和决策的科学依据。灰色系统理论是近年来在决策中应用效果较好且日益盛行的一种理论方法，运用该理论并建立相应的模型，可以科学预测私营企业的发展前景和未来动态的发展趋势。     

ARIMA和GM（1，1）模型预测上海市卫生总费用

卫生总费用是评价一个国家或地区卫生投入水平和资金利用状况的重要指标。文章采用2005—2018年《上海市统计年鉴》相关数据,利用ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型,分别对上海市卫生总费用及其占国内生产总值（GDP）比重发展趋势进行预测分析。研究发现,2018—2025年上海市卫生总费用及其占GDP比重将继续保持稳定增长,预测结果显示,2025年上海市卫生总费用及其占GDP比重将分别达到4 765.19亿元（8.53%）、5 976.59亿元（10.21%）。所建立的ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型平均相对误差均小于10%,拟合度较好、预测精度较高,但灰色GM（1,1）模型的预测效果要优于ARIMA模型。文章提出今后上海市应在保持卫生总费用继续投入的基础上,控制其合理增长;保持卫生费用的投入与经济发展水平恰当匹配,提高卫生效率,为居民提供更高质量、更加普惠、更有效率的健康服务。     

基于GM(1,1)模型对房地产投资额的预测研究——来自四川省成都市的经验证据

针对房地产开发投资额样本数据少、受各种因素影响具有不确定性的特点,运用灰色理论中应用最为广泛的GM(1,1)模型,以2004年以来成都房地产开发投资额的年统计数据为样本,对成都2009年的房地产开发投资额进行拟合。实证分析过程中通过弱化缓冲序列算子的作用,调整了样本数据的增长速度,实证结果表明GM(1,1)模型在房地产开发投资额预测方面精度较好,能够用该GM(1,1)模型对成都未来的房地产开发投资额进行预测分析,为政府、投资者、消费者的决策提供参考意见。     

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.     

新陈代谢和GM（1,1）模型在深圳货运量预测中的应用研究

本文应用新陈代谢和GM（1,1）模型,以深圳货运量为研究对象进行对比分析,研究结果表明新陈代谢模型预测的精度高于GM（1,1）模型。在此基础上,运用新陈代谢模型预测2009~2013年深圳货运量,预测结果显示,到2013年深圳物流业仍将保持高速发展态势,其货运量将达到2008年的两倍,这一结论能为当地物流业发展提供参考。     

基于灰色GM(1.1)的邯郸市城镇化水平预测

灰色GM(1.1)模型适合少量数据的系统预测.当随时间序列的数据只有少量几个时,无法采用统计和其他的预测方法时,它作为一种少量数据的系统预测十分有效.将1999~2003年5年中的邯郸的城镇化水平作为灰色预测的原始数据,建立邯郸市城镇化水平灰色预测模型,并采用残差估计进行模型检验,成功地建立了邯郸市城镇化水平灰色预测模型.     

基于GM(1,1)模型的江苏省船舶订单需求预测分析

近年来,金融危机、人民币升值以及钢铁价格上涨等因素对我国船舶工业造成很大影响.在订单不足、造船能力快速释放的阶段,确保订单的安全性和稳定性对造船企业尤为重要.分析江苏省船舶订单现状,建立船舶订单GM(1,1)预测模型,对2010～2012年江苏省手持船舶订单进行预测,给出相应的政策建议,以期对江苏造船业的健康发展提供借鉴参考.     

GM(1,N)模型的病态矩阵的产生及主成分估计改进法

本文在文献[1]的基础上给出了更为一般的探讨,并且用主成分估计法改进了灰色系统模型。     

GM(1,1)模型背景值选取的探讨

本文是在文献[1]中给出的背景值与某种积分值有关的基础上,利用积分的几何意义而给出背景值可以取不同的形式,并且用一个数值例子验证了这种想法。     

台湾入闽旅游市场趋势预测

台湾入闽旅游客源市场对福建旅游业的发展有相当明显的影响。以1998–2005年台湾入闽旅游人次占赴大陆比例及台湾赴大陆旅游人次为依据,应用灰色系统理论构建GM(1,1)模型预测入闽旅游客源市场趋势,通过后验差比值C和小误差概率P分析表明,模型精度高;用该模型预测了福建"十一五"台湾入闽旅游客源市场规模,并结合调研情况综合分析台湾入闽旅游市场特征,为福建旅游行政管理部门和企业对台宣传促销提供参考。     

天然气消费量组合预测建模及应用

2011年是"十二五"规划实施的第一个年头,四川省是我国天然气的生产和消费大省,对天然气消费量的有效预测对于四川"十二五"期间相关产业发展、能源消费结构调整具有指导作用,对顺利实现"十二五"能源战略目标具有重大的现实意义。基于标准差法的灰色—增长曲线组合预测方法对四川"十二五"期间的天然气消费量进行了预测,再用马尔科夫链对预测结果进行修正,以提高精度。结果表明:此天然气消费量组合预测模型具有较高的精度和应用价值。     

基于灰理论的成都市铁路旅客周转量预测

铁路旅客周转量是一个受多种因子制约的多层次的复杂关系量,将成都市2004—2008年铁路旅客周转量作为基础数据,运用灰理论所提出的灰系统模型预测法,建立GM(1,1)模型,预测2009—2011年的铁路旅客周转量。预测结果表明2009—2011年成都市铁路旅客周转量总体呈上升趋势。同时,GM(1,1)预测值经过检验,预测结果精度较高,说明预测方法的可靠性,预测结果对合理布局规划成都市铁路枢纽具有重要的现实意义。