基于GM（1,1）的中国能源消费预测与分析

分析了21世纪我国的能源现状,并基于2006～2010年中国能源消费总量的原始数据,构建GM（1,1）模型,对中国未来5年的能源消费进行经济预测,2015年中国能源消费总量将突破400000万吨标准煤。对今后能源战略作了前景展望。     

基于GM（1,1）模型的山西省入境旅游发展研究

山西省是我国历史悠久的旅游资源大省之一,入境旅游方面存在着一定的优势条件和巨大的发展潜力。基于灰色系统理论,以山西省2000—2009年入境旅游统计资料为原始数据,通过建构旅游指标GM（1,1）灰色预测动态模型并进行模型精度检验;发现模型预测结果与实际数据高度一致,验证出灰色预测系统在本研究中具有可行性,从而利用该模型对山西省2011—2015年入境旅游指标进行预测,并在预测基础上提出促进山西省入境旅游发展的若干建议。     

基于灰色系统GM（1,1）的组合预测模型及其应用

建立了一种基于灰色系统GM（1,1）的组合预测模型,该模型的预测结果是一个区间.建立的模型提高了预测精度及实用性,并进一步将其应用于上海世博会入园参观人数的预测.     

白化微分方程和初始条件同时优化的GM（1,1）模型

根据灰色系统理论的新信息优先原理,本文结合对白化微分方程进行改造,使灰色微分方程和白化微分方程更加匹配,并优化GM（1,1）模型的初始条件得出新的GM（1,1）模型.经过实际数据的模拟和预测,和与原GM（1,1）模型及其他优化模型的对比,发现本文优化的GM（1,1）模型有非常高的模拟精度和预测精度.     

基于GM（1，1）模型的深圳未来十年人口预测

文章在传统数据分析方法基础上,运用GM（1,1）模型对中国统计年鉴中2000-2010年深圳人口数据进行分析,预测了未来十年深圳的常住人口变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

基于GM（1,1）预测模型的甘肃省生活用水量预测

采用甘肃省2004年-2010年生活用水量的统计数据,应用灰色理论原理,通过数据处理,建立灰色GM（1,1）预测模型,用以预测甘肃省的未来生活用水量。     

基于改进的GM(1,1)模型在人口预测中的应用——以福建省为例

以灰色预测理论为基础,分别运用传统的和改进的GM（1,1）模型,对福建省未来人口进行预测,并提出了存在干涉因子的GM（1,1）模型的使用方法,改进的GM（1,1）模型具有较高的预测精度和可行性．     

改进GM（1,1）预测模型在公路运输量中的应用

为了提高公路交通运输量的预测精度和公路运输行业的管理水平,研究了GM（1,1）模型特性、GM（1,1）在背景值和初始值选择两方面所存在的缺陷;提出一种新的背景值计算方法;最后,利用2000-2004年的公路客运量的实际数据进行了验证,结果表明：改进模型的预测精度要高于GM（1,1）模型的预测精度,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性.     

基于灰色GM(1,1)模型的商洛市区域环境噪声预测

根据商洛市2010—2014年区域环境噪声的昼夜等效声级监测数据,运用灰色系统理论,建立灰色GM(1,1)模型,并用平均相对误差检验、均方差精度检验、小误差概率检验三种方法对所建模型的精度进行检验。应用检验合格模型预测得到商洛市2015年和2016年昼间一类区的噪声值分别是45.1 d B和43.24 d B,商洛市2015年和2016年夜间二类区的噪声值分别是40.83 d B和39.3 d B,并进一步得到2010—2016年商洛市区域环境噪声呈下降趋势。     

基于GM(1,1)的装备维修备件需求量预测研究

基于灰色模型GM（1,1）的基本原理,建立了装备维修备件需求量预测分析方法;经示例应用分析表明,该方法为精确预测装备维修备件需求量提供了一种有效手段。     

基于主成分分析和GM（1,1）的土地利用结构变化分析及预测——以徐州市为例

根据2003~2008年的地类数据,采用主成分分析法来研究和分析徐州市土地利用结构变化情况和影响因素,得出当前徐州市土地利用结构变化最根本的动力是人口因素;然后借助GM（1,1）模型,对其未来土地利用结构进行预测和检验.结果表明,该模型比较符合土地利用结构变化的预测,可以为当地修编土地利用规划和城市规划提供参考.     

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.     

新陈代谢GM(1,1)模型在火灾预测中的应用

灰色模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.据此,可以应用新陈代谢的灰色预测GM(1,1)模型对我国近年发生的火灾统计数据进行分析预测.而预测结果表明,该模型简单实用,精度较高,在短期预测中有广阔的应用前景.     

基于灰色系统预测GM(1,1)模型的商洛市人口预测

商洛市作为关中-天水经济区的重要城市,它的人口规模直接决定了在经济区域中城市的建设思路和发展政策,因此对城市人口的准确预测就显得非常重要。为了提高对商洛市人口的预测精度,根据2008—2016年的商洛市人口数据,采用灰色系统预测GM(1,1)模型建立商洛市人口变化的数据模型,并与实际数据进行了拟合。结果表明,该模型与实际数据的拟合性较好,预测得到的数据与实际数据差距较小,满足相应的验证精度,可以用来预测未来的商洛市人口趋势,为城市的建设思路和发展政策提供参考。     

基于GM(1,1)-Markov链组合模型的河南省粮食产量预测

针对粮食产量预测中随机性和波动性特点,建立适用性较强的GM(1,1)-Markov链组合模型。选取2006-2019年河南省粮食产量为原始数据序列,建立GM(1,1)-Markov链预测模型,对河南省2020-2022年的粮食产量进行预测。从平均相对误差、后验差比和小误差概率三个方面对模型进行检验,模型精度标准均为一级。GM(1,1)-Markov链模型的平均相对误差和平均绝对误差相对于GM(1,1)模型分别减小了25.32%和21.81%,表明该模型对河南省粮食产量预测有较高的实用性。     

GM(1,1)灰色模型的程序实现

在对GM（1，1）灰色模型研究基础上，利用Mat．1ab软件给出了GM（1，1）模型的实现程序．     

新陈代谢GM(1,1)模型在人口老龄化预测中的应用

根据人口普查中得到的老年人口占年末户籍人口的比例等数据建立了新陈代谢GM(1,1)模型,并对今后几年老年人口占年末户籍人口的比率进行预测,且对预测精度进行验证。结果显示,拟和程度较高,预测误差较小。     

GM(1,1)在股票价格预测中的运用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身利益，因此对预测结果的精度要求较高．本文对GM(1，1)模型进行了改进，并将改进后的模型应用于股票价格的预测。对南山实业股票价格预测后发现，改进的GM(1，1)提高了预测的精度，具有更高的应用价值．     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省能源需求量预测

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分。鉴于能源需求系统复杂性和非线性的特征,本文结合河南省能源需求的历史数据,利用格兰杰因果关系定性地分析了能源需求量和经济的关系,然后用模型预测河南省2008-2015年能源需求量并提出河南省能源发展战略。     

提高GM（1，1）预测精度的一些措施

本文讨论了影响GM（1，1）预测精度的常见的一些原因，并相应地介绍 了改进GM（1，1）预测模型，以提高预测精度的几个措施。