灰色新陈代谢GM（1,1）模型在农村居民人均纯收入预测中的应用

研究了基于灰色系统理论的农村居民人均纯收入的预测方法.建立不同维的常规GM（1,1）模型群,根据不同维预测模型的模拟相对误差,优选出基础GM（1,1）模型并建立灰色新陈代谢GM（1,1）模型对陕西省农村居民人均纯收入进行了预测.该方法能够有效融合新信息,弥补常规GM（1,1）模型的不足,实例计算表明该模型预测结果比较准确.     

超导体中的双体模型

在戈德（Gorter．C．J）和卡西米尔（Casimir．H．B．G）的二流体模型的基础上，建立了适合于高温超导体的新模型──双体模型，通过论证，双体模型是合理的．     

基于变权组合预测模型的临沂市GDP预测

根据GM（1,1）模型和自回归模型的特点,建立了综合GM（1,1）模型和自回归模型的变权组合预测模型,并对临沂市GDP进行分析预测,与实际情况非常相符,具有较好的预测效果．     

一道求曲线族微分方程习题的巧妙解法——数学建模法

本文通过数学建模的步骤（一）提出问题，引出了我们所要求解的习题，又通过步骤（二）建立模型，列出了曲线曲线族的微分方程。接着通过步骤（三）求解模型及（四）模型检验，验证了我们所求建立的模型（微分方程）是正确的。     

上海卷

1．卢瑟福提出了原子的核式结构模型,这一模型建立的基础是（）（A）α粒子的散射实验．（B）对阴极射线的研究．（C）天然放射性现象的发现．（D）质子的发现．     

贮藏期间菠菜微生物生长动力学模型的研究

目的 研究贮藏期内不同温度下菠菜上的微生物生长趋势.方法 将用保鲜膜封装好的菠菜分别置于3℃、15℃、25℃、35℃四个温度下贮藏,定期对菌落总数进行测定.首先,使用修正的Compertz方程建立不同温度下微生物生长的初级模型,其次,结合Belehradek方程讨论微生物的μmax（最大比生长速率）和λ（延滞时间）与温度的关系,并建立微生物生长的二级模型和货架期模型.结果 研究认为,修正的Compertz方程能够较好地拟合不同温度下菠菜微生物生长的一级模型,R2均大于0.90;微生物的Nmax随着温度的变化波动不大,平均值为（9.4704±1.1472）lg（CFU/g）;μmax随着温度的上升而变大,λ随温度的增加而减小,二级模型为√μmax=0.0215×[T-（-26.5286）]、√1/λ=0.0226 × [T-（-34.0620）],R2分别为0.9967、0.9461.结论 建立了具有较高的拟合度的微生物生长的初级模型、二级模型,也确立了菠菜的微生物货架期模型.     

时间序列模型在CPI预测中的应用

利用时间序列模型对全国2000年5月到2012年4月的月度居民消费价格指数（consumption priceindex,CPI）建立了自回归移动平均模型（ARMA）。并对2012年4月的CPI进行了预测,结果表明,ARMA（1,1）是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

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。     

用残差GM(1,1)模型对巷道通风参数进行修正研究

井下作业时，巷道通风是一个重要的必须解决的安全问题，解决这一问题关键就需要确定通风参数．当残差GM（1，1）模型的精度不符合要求时，可利用残差序列建立GM（1，1）模型对原来模型进行修正，以提高精度．本文运用了一种新的残差序列建立GM（1，1）模型方法对原来模型进行修正，使平均模拟相对误差（^-△）和k点的模拟相对误差（△（k））得到了进一步的降低，也就是说更有效的提高了精度．     

基于BP-SVR组合模型的空气质量指数预测

建立有效的空气质量指数预测模型,可以为个人出行及相关部门治理大气污染提供指导。选取北京市的历史空气数据以及气象数据作为研究对象,建立基于BP（Back Propagation）神经网络和SVR（Support Vector Regression）支持向量机回归的BP-SVR组合预测模型。首先利用灰狼优化算法分别对BP模型和SVR模型参数进行寻优;然后运用该组合模型对空气质量指数进行预测。实验结果表明,BP-SVR模型的平均绝对百分误差、均方根误差、平均绝对误差均小于单一预测模型,分别为0.217 5、37.032 0、25.157 5。BP-SVR组合模型具有更高的预测精度,泛化能力更强,可以对空气质量指数进行有效预测。     

ARIMA模型在广西消费价格指数分析与预测中的应用

根据运用软件建立ARIMA（1,1,1）求和自回归移动模型,并分析广西消费价格指数（CPI）变化规律,为广西消费价格指数（CPI）提供较好的预测,对政府宏观政策的实施提供重要依据。     

竞争互动信息传递模型研究

动态竞争是战略研究领域的一个新的视角．竞争互动信息传递模型（CIP模型）是动态竞争研究中的一个基础理论模型．文章总结了模型的建立、释义和实证研究情况，并在此基础上展望了在供应链管理下的CIP模型的发展特征。     

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.     

灰色逻辑曲线模型的精度研究

本文对灰色逻辑曲线模型的模建问题进行了较深入的研究,建立了拟倒指数序列的灰色数学模型,用灰色ＧＭ（１,１）模型的建模方法确定模型参数,并引进了迭代建模方法,使模型精度得到了保证。     

物理图像与力学建模

力学模块是高中物理的支撑模块,历年高考都非常重视对力学分析能力的考查．力学过程分析的关键在于建立过程模型,过程模型建立是否正确直接决定着解题的方向和结果．运用特征模型（轻绳带球或杆带球做圆周运动模型、子弹打木块模型、类平抛运动模型等）建模是常用建模方法,实践表明复习到一定程度,     

中国各省市水资源供需平衡预测

在中国2003年到2011年供需水量的基础上,建立GM（1,1）模型预测2025年中国各省市（除台湾,香港,澳门之外）的供水量和需水量,得出西北和沿海部分区域缺水的结论。为了解决缺水区的用水问题,需将丰水区的水向缺水区转移与调运,通过建立线性规划模型实现总费用最小化。该策略将有利于实现我国水资源的可持续利用。     

基于结构方程模型改进ARMA模型参数估计

自回归移动平均模型（ARMA模型）是目前最常用的拟合平稳序列的模型,分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类。通常将自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）或自回归移动平均模型（ARMA）,称作ARIMA模型体系,是一个重要的预测工具,成为时间序列分析中许多基本思想的基础。针对时间序列数据分析中ARMA模型的识别、建立和估计问题,提出一种将SEM结构方程应用于ARMA模型参数估计的改进算法,以加快计算的收敛速度和提高模型参数估计的精确度。通过将时间序列数据的协方差式子进行变换,发现其结果满足结构方程对变量协方差的要求。结果表明,可以将SEM结构方程应用于ARMA模型来处理时间序列模型数据。     

科学解释覆盖率模型的建立与反思

科学解释是科学哲学研究的重要问题之一,亨普尔的“演绎—律则”（D-N）模型和“归纳—统计”（I-S）模型,二者合称为“覆盖率”模型,这被认为是科学解释的标准模型.本文将介绍覆盖率模型的建立及其遇到的困难,给科学解释寻找新的进路.     

logistic回归模型在公司财务预警中的实证研究

本文采用logistic回归模型,分别从企业财务的四个方面选出了四个指标：股东权益比（偿债能力）、应收帐款周转率（营运能力）、总资产增长率（成长能力）、税前利润增长率（盈利能力）,利用SPSS软件,对上市公司的财务风险进行了研究。结果表明,由该指标建立的回归模型拟合效果非常好,同时也具有很好的预测准确度和实用推广性。     

灰色系统理论在统计分析与预测中的应用

根据山东统计数据信息,以山东省农村居民收入支出为例,应用灰色系统理论建立农村住户人均收入和支出的时间（1999—2006年）序列模型,分析收入和支出的内在关系和变化趋势,给出了GM（1,1）模型的实现方法。通过对预测结果的检验,证明灰色GM（1,1）模型具有准确性高、拟合效果好的特点。