基于灰色模型的达州幼儿园学生数预测

运用灰色理论对达州幼儿园学生数建立GM（1,1）预测模型,并通过了后验差检验.结果表明,GM（1,1）模型可用于达州幼儿园学生数的预测,并运用该模型预测了达州市2014-2017幼儿园在校学生数.     

地方电力需求量的灰色预测研究

电力需求量与地方经济发展关系密切,电力需求量的预测是地方电力部门一项重要的前瞻性工作。本文应用邓聚龙教授创立的灰色系统理论和预测方法,采用地方电力部门实际售电量作为地方电力需求量的观测指标,对黄冈市未来五年用电需求量建立灰色系统GM(1,1)预测模型,预测模型生成值与实际值拟合程度高,后验差检验,预测精度达到95%以上,预测结果科学可靠,可作为有关部门决策时参考。     

灰色模型在运城市GDP预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的信息不确定系统,经过20多年的发展,其已逐步完善和发展,并基本上建立起了一门新兴学科的结构体系,越来越得到了广泛的应用。其中GM（1,1）模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,该模型由一个单变量的一阶微分方程构成。它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素的变化规律和未来发展的变化态势．文中在简要介绍灰色系统理论及其预测方法GM（1,1）模型的构造与检验的基础上,对运城市近年来GDP的统计数据进行分析,建立了GM（1,1）预测模型,应用残差检验和后验差检验两种方法对模型进行检验。实证检验表明,预测模型可靠,精度较高。应用模型预测得出2015年运城市的GDP将达到1500亿,结论具有一定的参考价值。     

基于优化灰色理论的高可靠性产品寿命预测

在对高可靠性产品进行寿命预测时,传统的加速模型拟合精度低,且预测误差大,难以对产品做出较为准确的寿命预测.针对此问题,提出了一种基于优化灰色预测模型的方法对传统加速模型进行参数修正,提高加速模型的显著性和预测精度.首先采用动态寻优法确定最优背景值,减小灰色预测模型的拟合误差,再利用优化后的灰色模型预测出产品在接近正常使用温度下的寿命,将失效数据进行有效等维扩充,利用扩充数据对传统加速模型进行参数修正并检验其显著性.最后通过实例分析表明：修正模型的显著性更高、预测相对误差更小,且在越接近产品正常使用的温度下,其预测精度越高,说明此方法具有“数据量少、预测精度高、实用性强”的特点,因此采用该方法对高可靠性产品进行寿命预测是可行且更加有效的.     

灰色预测模型的研究及应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性.     

基于灰色预测和SVM的茶叶烘焙温湿度预测

针对绿茶烘焙这一过程的复杂特性,提出了一种基于灰色预测和SVM的绿茶烘焙过程温湿度预测模型.该模型首先利用灰色预测和SVM分别对绿茶烘焙过程中的温湿度做预估,为了将两者进行有机融和,笔者选用熵值法确定各预测子模型的加权系数,进而得到了更为精准的绿茶烘焙过程温湿度预测模型结果,保证温湿度的稳定控制.仿真结果验证了该方法的有效性.     

天然气产量预测的微分方程模型

根据灰色系统理论，利用统计资料，建立了天然气产量的GM（1，1）灰色预测模型。精度检验合格，经比较该模型预测精度优于线性回归模型的预测精度。     

基于灰色理论的房地产预测模型

本文根据已知的数据对房地产价格未来的发展趋势做出预测分析.采用灰色预测法,主要以灰色理论中的GM（1,1）模型对房地产商品价格走势进行预测.首先,我们对数据进行了检验和处理,然后基于灰色理论的房地产预测模型建模,最后用参差检验法对模型做出检验,得到假设模型成立,从而做出了关于郑州房地产商品房销售价格预测预报.     

基于灰色模型和指数平滑的统计组合预测方法

指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性.     

人口死亡率的灰色预测模型

应用GM(1,1)模型,对十堰市城区人口的死亡率建立灰色预测模型.经检验模型拟合精度高,外推预测效果好.