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煤矿灾害事故具有明显的灰色特征,为有效的对煤矿灾害发生趋势进行预测,文章在煤矿事故千人负伤率预测的基础上引入分数阶累加理论,建立了阶段型分数阶累加GM(1,1)预测模型,并对同煤集团千人负伤率进行了预测,结果表明该模型预测精度明显高于灰色GM(1,1)模型预测精度,从而说明阶段型分数阶累加GM(1,1)模型能有效的预测煤矿事故伤亡发展规律. 相似文献
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基于CM(1,1)模型的江苏省民间投资规模预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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分数阶反向累加GM(1,1)模型及其性质 总被引:1,自引:0,他引:1
针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理.针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息.实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力. 相似文献
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基于时间序列的GM(1,1)预测模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
GM(1,1)是较常用的时间序列预测模型.文章在借鉴运用时间序列和GM(1.1)预测模型的理论基础上,实证研究了京津冀地区国际旅游人次数的发展趋势.笔者根据2000-2008年京津冀国际旅游人次数的原始时间序列数据,通过GM(1,1)模型对各因素进行关联度分析,并对原始数据进行生成处理,形成有较强规律性的新数据序列,然后建立相应的微分方程模型,预测了2009-2013年京津冀国际旅游人次数的未来发展趋势,也再次验证了GM(1,1)预测模型是建模精度等级为二级的合格模型. 相似文献
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居民消费价格指数的GM(1,1)模型预测 总被引:2,自引:0,他引:2
影响居民消费价格指数(CPI)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,CPI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.文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测.事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度. 相似文献
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股价预测的GM(1,1)模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文应用灰色系统理论,对股票价格变化建立GM(1,1)预测模型,并进行了实证分析.结果表明,把股票价格动态变化过程看作一个灰色系统,利用所建立的模型可较好地预测股票价格的短期发展变化趋势;同时通过与用ARIMA模型预测的拟合比较,表明在对股票价格作短期预测时,用GM(1,1)模型进行预测比用ARIMA模型进行预测具有更高的精确度. 相似文献
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随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关.能源消费预测存在与多因素的关联.文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测.结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度. 相似文献
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文章将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首先建立GM(1,1)灰色模型,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分,最终预测值以概率和区间形式表现.将该方法应用于区域物流需求的预测中,得出的预测结果更可靠,而且能够对区域物流需求的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的决策行为. 相似文献
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灰色预测系统在城镇居民商品房销售预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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GM-EGARCH模型是一种将灰色预测模型(GM(1,1)模型)与EGARCH模型相结合的新型混合波动率模型.针对GM(1,1)模型在其适用务件上的局限性,文章利用残差灰色预测模型(RGM(1,1)模型)对GM(1,1)模型的预测结果进行改进,再将RGM(1,1)模型与GARCH模型相结合,构建RGM-EGARCH模型来修正随机误差项.通过对深证综合指数的实证分析,比较了RGM-EGARCH模型、GM-EGARcH模型和EGARCH模型的样本外短期预测效果.实证结果表明,在三种模型中,RGM-EGARCH模型具有最好的波动率预测效果. 相似文献
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等维灰数递补模型在人口预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人口是一国和地区发展的重要因素。准确的人口预测是制定国民经济计划、区域发展规划的基础。文章介绍了灰色GM(1.1)模型在人口预测中的应用,包括模型的建立、精度检验、不同维模型的选优以及提高模型预测精度的等维递补方法;并用等维灰数递补GM(1.1)模型对甘肃省2006-2020年的总人口进行了预测,精度检验结果表明模型预测精度高,预测结果较为可靠。 相似文献
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文章提出了一种增加扰动因素β来修正初值x(1)(n),采用最小二乘原则来建立无约束优化模型的方法来提高GM模型的精度,使所建的模型的精度大为提高。通过具体的实例验证了模型比传统GM(1,1)模型有更高的精度和适应性,并利用这种方法对全国2008~2010年GDP总量进行了预测。 相似文献