基于灰色模糊马尔可夫链的中国出境旅游规模预测

文章根据2000-2008年中国出境旅游规模数据,在灰色预测模型基础上,结合模糊集合理论和马尔可夫链理论,预测中国出境旅游规模发展趋势,给相关部门政策走向提供理论支持。研究发现：（1）结合模糊集合理论和马尔可夫链理论的灰色预测模型的预测精度有所提高;（2）在未来六年内,中国出境旅游规模不断扩大,但增速逐渐减缓;（3）灰色模糊马尔可夫链预测模型的短中期预测结果与官方预测存在较小误差,长期预测结果有所保守。     

基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测

针对当前区域物流需求预测数据复杂且可变性较大、预测方法环境适应性较差的问题,提出了基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型。首先,分析区域物流需求预测影响因素,并建立区域物流需求预测指标体系;其次,采用遗传算法优化预测网络中的可变参数,并建立多输入—多输出的BP神经网络多元预测模型;最后,通过实例结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度。     

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.     

城市生活垃圾产量的组合预测

引入一种新的预测垃圾产量的方法——组合预测方法,该法能够综合利用不同预测方法提供的信息提高预测精度。结合厦门市1996～2008年的垃圾产量,分析不同预测方法的预测精度,并预测5年后的垃圾产量。通过研究发现:单一预测模型中,线性回归法和年增长率法的预测结果偏小,误差较大,灰色理论GM(1,1)的预测结果偏大,误差较小,基本在10%以内;组合预测模型的预测精度高于单一预测模型;厦门市城市生活垃圾年平均增长率约为10%,低于国民生产总值和社会消费品零售总额年平均增长率,高于城镇居民消费性支出年平均增长率。     

基于陆地边境优势论的崇左市入境旅游发展预测研究

随着国家"一带一路"倡议的深入推进以及"中国—东盟旅游合作年"的开展,旅游业成为密切各国交往的桥梁,这给边境城市崇左的入境旅游市场提供了发展契机.以陆地边境优势理论为理论基础,以崇左市2010-2017年入境旅游指标为原始数据,引入灰色预测方法并借助DPS数据处理系统构建了崇左市入境旅游市场灰色GM(1,1)预测模型并进行精度检验.预测结果表明,2018-2020年崇左市入境旅游整体呈现增长趋势.在未来的旅游发展中,崇左市应从战略高度和前瞻思维出发,审视和谋求入境旅游发展.     

数学建模预测的偏差与意义

本文以世博会对上海旅游业的影响为例,分析了灰色模型GM(1,1)等在世博对未来5年国内游客人数及旅游收入的预测值。结合实际2010—2014年的国内游客人数及旅游收入阐明建模评估预测的误差起因及改进,分析了建模对学生以及现实生活的实际意义。     

灰色回归模型在农业用水量预测中的应用

在分析灰色模型与回归模型特点基础上提出了灰色回归模型,并以最小二乘法确定了两单一模型权重系数的分配。结果表明：灰色回归预测模型在最大、最小误差及平均误差这三项指标中明显优于两单一模型。因此,灰色回归模型能显著提高预测精度,可作为农业用水量预测的一种有效工具。     

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.     

厦门市滩涂养殖区变化趋势的预测

分别采用回归分析方法、灰色数列预测方法及时间序列预测中的差分自回归移动平均法（ARIMA）对厦门市滩涂养殖区面积的变化趋势进行模拟,结果表明：ARIMA（2,2,0）模型的拟合效果最好,三次多项式曲线模型和灰色GM（1,1）预测模型的拟合误差均较大．采用ARIMA（2,2,0）模型和三次多项式曲线模型分别对滩涂养殖区面积变化趋势进行短期预测和长期预测,预测结果表明滩涂养殖区的面积呈逐渐下降趋势．     

基于多种模型的海南省国内旅游需求预测

运用1988-2011年海南省国内游客数据,通过趋势外推模型对海南旅游需求进行预测。最终选择了具有较好预测精度的模型,并对2012-2020年海南国内旅游人数进行了预测。     

修正GM（1，1）模型在销售量预测中的应用

基于GM(1，1)预测模型的模型误差的三种情形，给出了修正方法，建立了一种改进的GM(1，1)预测模型．讨论了改进GM(1，1)预测模型在销售量预测中的实际应用，结果表明改进模型具有较好的预测精度。     

基于灰色预测模型GM(1,1)的道路交通事故预测

在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。     

两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型

为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.     

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.     

Forecasting performance of grey prediction for education expenditure and school enrollment

GM(1,1) and GM(1,1) rolling models derived from grey system theory were estimated using time-series data from projection studies by National Center for Education Statistics (NCES). An out-of-sample forecasting competition between the two grey prediction models and exponential smoothing used by NCES was conducted for education expenditure and school enrollment under the assumption that grey prediction was as promising as NCES's forecasting technique in dealing with univariate time-series data while some other determinants of the variables under examination were excluded. The purpose of this study, therefore, was to verify that the GM(1,1), and GM(1,1) rolling models would provide forecasts that were at least as accurate as the NCES's approach to extrapolating education expenditure and school enrollment. The findings revealed that the forecasting efficiency of GM(1,1) rolling model was superior to exponential smoothing and GM(1,1) model. The results can offer valuable insights and provide a basis for further research in model building for short-term estimation on educational statistics.     

一种改进的GM(1,1)长期预测模型

结合统计途径,通过引入一个外生变量,对传统GM(1,1)模型进行了改进 新建构的模型不仅能有效提高GM(1,1)长期预测精度,扩大灰色预测理论的适用范围;而且能真实反映观测在不同阶段的变化速度和演变趋势,为决策者提供可信赖的依据     

两种短期电力负荷预测模型的比较

负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度等部门的基础工作,电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素。结合某省电网近五年来总电力负荷数据,对电力负荷数据进行分析与预处理,分别运用ARIMA模型与灰色GM（1,1）模型针对该省的电力总负荷分别做未来3天和10天两种情况下的短期预测,重点比较了所用两种方法的优缺点和精准度,得到3天的预测精度上GM（1,1）模型效果高于ARIMA模型,10天的预测精度上ARIMA模型相对较好。     

GM(1,1)灰色模型在邮轮旅游预测中的应用

根据2007年-2010年上海市邮轮旅游游客量的统计数据,利用GM(1,1)灰色模型对上海市2015年前的邮轮旅游游客量进行了预测。数据显示,灰色预测模型具有较高的拟合精度,预测结果对当地邮轮经济发展、规划具有一定的参考作用。     

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.     

用MATLAB实现灰色预测GM（1，1）模型

在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,用MATLAB实现灰色预测GM（1,1）模型算法,并通过实例分析验证了程序的准确性和可靠性。