基于灰色模型的城镇职工养老保险基金结余量预测

城镇职工养老保险基金是城镇职工养老保险制度平稳运行的重要保证,十九大报告提出完善城镇职工基本养老保险制度,科学准确地预测城镇职工养老保险基金结余量是进行制度调整和改革的重要依据。基于灰色理论,运用灰色关联度与灰色预测模型预测城镇职工养老保险基金结余量,结果表明:经济发展状况是影响基金结余量的主要因素,相比之下财政补贴和退休人数对基金结余量影响略低。根据预测结果,基金结余量会逐年上升,出现缺口迹象并不明显。基于以上分析提出完善城镇职工养老保险制度的建议,为城镇职工养老保险制度可持续发展提供指导。     

基于灰色系统理论的专利授权数预测研究——以辽宁省为例

[目的/意义]旨在准确、合理地对专利授权数进行预测.[方法/过程]运用灰色系统理论,对待选因素进行灰关联度计算,选择关联度较高因素的统计数据,形成被比较序列,再结合参考序列建立GM(1,N)模型,对专利授权数进行预测和误差检验.[结果/结论]通过与常规GM(1,N)模型对比,建立的GM(1,6)模型的预测准确度优于前者...     

基于灰色神经网络的公路物流需求量预测模型

以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。     

基于灰色系统理论的我国科技活动分析与预测

本文从实证角度出发，利用灰色系统理论．首先对我国科技活动中的主要科技投八因素与主要科技产出项进行了灰关联分析．然后分别建立了我国科技活动三项主要产出的等维灰数递补CM（1，1）模型，并基于此对2005—2008年的三项科技产出情况进行了灰预测。     

湖北省粮食产量灰色关联分析与预测

根据2003-2009年湖北省的粮食统计资料,运用灰色方法对影响粮食生产的诸人文因素进行灰色关联分析,并运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测。分析结果表明,8个主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中粮食播种面积、有效灌溉面积、第一产业从业人数、粮食单产和化肥施用量是影响湖北省粮食总产量的5个重要的因子;预测结果则表明,未来几年湖北省的粮食总产量将持续上升,湖北省人均粮食产量也同样呈上升趋势,这将为湖北省农业的可持续发展提供参考。     

基于灰色神经网络预测桥梁基桩混凝土自由收缩应变

桥梁基桩混凝土的自由收缩应变是基桩变形研究的一个重要方面,受多种因素影响,建立计算模型比较困难。本文在试验研究的基础上,利用灰色神经网络技术,在考虑多种影响因素的情况下,建立灰色神经网络模型预测基桩混凝土的自由收缩应变,从而降低了工程造价,同时还可以得到较满意的预测结果,为桥梁基桩混凝土自由收缩应变的研究提供了一种新方法和新思路,为工程实际应用提供了简便的预测方法,具有重要意义。     

灰色系统理论招生预测中的应用

文中应用灰色系统理论的GM(1,1)模型对招生人数进行了预测。算例表明,GM(1,1)预测方法精确性好,实用性强。     

灰色预测在边防毒品情报分析中的应用

灰色预测法在现实当中可以用少量数据进行建模,既不需要大量数据的支持,也不需要数据服从典型的概率分布就可以得出满意的结论.文中通过建立GM(1,1)模型,预测了某地区2010-2013年公安机关缴获海洛因的数量,为公安机关预防和打击毒品犯罪提供了宏观上的数据支持.     

基于灰色系统模型的中国煤炭生产总量预测

本文根据中国年鉴1990-2007年的相关统计数据,从人均GDP、煤炭可供量、能源消费总量等方面来分析煤炭生产总量,并建立灰色承统GM(1,N)模型对1990-2007年的中国煤炭生产总量进行了分析和预测,结果表明该模型有很好的实用性和可靠性,并可预测得2009年中国煤炭生产总量为259211,3万吨.对煤炭产量的合理预测会对制定相美煤炭开采计划和调节煤炭供需平衡具有重要意义.     

灰色系统在水质预测中的应用

灰色系统预测模型以微分方程为表述形式,揭示受环境变量影响的水质变化的连续过程。本文结合某市十年环境监测资料,采用灰色系统GM（1,1）模型,对该市某地表水水质状况部分指标进行了预测。结果表明：该模型显著性很好,符合该地区的实际情况,可以对地表水不同指标进行预测。     

灰色GM(1,1)模型在医院门诊收入预测中的应用

文中采用灰色系统ＧＭ（１,１）模型,对我院某科门诊收入进行预测,得到较为满意的预测效果。     

灰色预测技术在年售电量预测中的应用

灰色预测技术是一种有效而先进的方法,在实际应用中得到了广泛认可。应用GM（1,1）模型和灰色预测改进技术对电网年售电量进行实际预测,可以很清楚地看到预测值与实际值的差距,认识到灰色预测技术在年售电量预测中,是一种行之有效的工具。     

中国制造业区域就业人数灰色发展预测

为了对中国各区域制造业就业人数有一个总量上的把握,本文按照东、中、西及东北4个区域,根据1998-2005年中国制造业就业统计资料,分别建立GM(1,1)灰色预测模型,并对“十一五”期间各区域制造业就业人数进行了动态预测,预测结果显示2010年将比2005年增加约470万个岗位。     

基于灰色GM（1,1）模型的图书馆采购预测研究

以山东女子学院图书馆为例,利用灰色GM（1,1）理论,将2009-2013年该馆8类图书的采购量统计数据作为样本数据,建立了图书馆图书采购模型,经过后验差检验该模型精确度符合要求。然后利用该模型对2013年及未来3年8类图书的采购量进行了预测,结果发现：学校学科结构控制会影响图书采购量;学校重点学科及新上本科专业相关图书应加大采购。     

基于灰色模型的农民工资性收入预测

运用灰色系统理论及方法,通过对河南省近年农民工工资性收入数据序列采取不同长度序列的方法进行逐一新陈代谢,分别建立GM(1,1)模型,在matlab环境下利用建立的模型进行预测,将预测值与实际值进行误差比较,通过比较不同长度序列的误差平均值,选取误差平均值最小的序列长度值,并以2011年和2012年为例进行实证分析。     

基于GM(1,1)模型的软件缺陷数预测

本文主要研究运用GM(1,1)模型对软件缺陷数进行预测。首先是列举建立软件缺陷数预测模型的灰色理论;其次建立了基于GM(1,1)模型的软件缺陷数预测模型;最后是运用建立的模型对ISS软件缺陷数进行预测,效果很好。     

灰色理论在日本落叶松生长预测中的应用

本研究运用GM（1,l）模型对辽宁省日本落叶松的生长进行了预测,并进行了模型精度检验,文中所建两个模型的小概率误差分别为0.141334和0.241318,方差比均为1,表明模型预测精度较高,预测效果较好,可为日本落叶松林生长量的预测和经营水平的提高,提供科学的理论依据。     

基于GM(1,1)和Elman模型的露天矿山边坡位移预测

为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较。通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小。两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据。     

基于灰色BP神经网络的Web组合服务选择研究

提出灰色BP神经网络Web组合服务选择模型,并通过MATLAB仿真实验,验证此模型能较好地处理不确定性情况下的Web组合服务选择问题,获得全局服务质量(QoS)最优的组合服务方案,明显提高了组合服务QoS指标的预测精度。