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)模型在粮食产量预测中的应用

ＧＭ（１，１）模型在粮食产量预测中的应用付希刚赵世功引言我们国家是一个农业大国，人口约占全世界人口的四分之一，因此抓好粮食生产直接关系到我国国民经济的发展。本文根据鹤壁市１９８８年———１９９５年期间每年的粮食产量，采用灰色理论的ＧＭ（１，１）模型，...     

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。     

基于统计模型对河南粮食产量的预测

通过分析河南省1978²013年粮食生产总量数据的特点,建立了时间序列的统计模型,结合统计软件进行数据模拟,对河南粮食产量做预测,实证分析结果表明,模型的预测精度和拟合度很高.     

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．     

基于缓冲算子的GM(1,1)模型的预测精度

针对基坑变形趋势前后不一致及冲击扰动对预测值影响的情况,采用基于缓冲算子的GM(1,1)模型对基坑监测数据进行预测,并运用该模型对某建筑基坑沉降数据进行预测分析。实例分析表明,该模型不仅可以抵抗冲击扰动影响,还可对原始观测值赋予权重,以提高新信息的影响、减小旧信息的影响,从而有效提高了模型的预测精度。     

利用GM(1,1)模型预测股价的变化规律

介绍了灰色理论的GM(1，1)模型，给出了利用GM(1，1)预测股价变化规律的一种方法，并给出了一个实例。     

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。     

基于GM (1,1)模型的唐山市职工医保基金收支预测研究

收集2015-2022年唐山市职工医保基金收入、支出数据,分析基金的运行情况,并采用灰色预测GM(1,1)模型对唐山市职工医保基金未来5年的收支趋势进行预测。结果显示,2023-2027年唐山市职工医保基金收入、支出均保持增长态势,支出的年均增长率为12.58%,高于收入的年均增长率10.39%,基金年结余与结余率均呈逐年下降趋势,需要警惕收不抵支的风险。因此,今后需加强基金使用常态化监管、严格控制医疗费用、加强基金风险预判和风险点监管,以确保基金的可持续发展。     

基于改进型Markov的高原湖泊水质预测算法研究

预测水质变化趋势能及时准确发现水质恶化的原因,对指导工农业生产及水质治理有较大意义。但是目前对高原湖泊水质预测算法的研究还很匮乏,为了解决高原湖泊水质预测问题,在有限的水质数据资源的情况下,首先对数据进行预处理,然后再对水质进行Markov算法预测。理论分析和仿真结果验证洱海水质不同化学因子的预测精度达到83.33%以上,相对传统的Markov预测算法在预测精度上有了很大提高。     

基于GM(1,1)与统计学比较的西部民族地区GDP发展预测

文章中分别利用灰色理论与统计学方法建立广西百色市的经济增长预测模型,并应用这些模型对西部民族地区百色市的GDP进行预测。经过对不同的预测结果进行比较,利用预测精确度高的模型求出百色市未来几年的国内生产总值预测值,为百色市作出经济发展决策提供一定的参考依据。     

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.     

丽江海外旅游人数预测的GM(1,1)模型优化

分析传统灰色GM(1,1)模型存在的缺陷,从数据处理、初值选取与背景值改进三个角度提出一种GM(1,1)模型的综合优化方法.对原始数据进行线性对数-指数函数变换,以预测值与真实值的误差平方和最小原则重选初值,用累加序列拟合曲线积分重构背景值.综合优化的GM(1,1)模型应用于丽江海外旅游人数预测,与传统GM(1,1)模型对比,平均相对误差从2.43%改进为2.07%,关联度检验效果由"不满意"提高到"满意".     

大学普及率预测的GM(1,1)模型应用——基于云南的实证分析

哲学社会科学创新,首先是方法论创新。作为一个学科和领域杂成的高等教育学——典型的哲学社会科学研究范例和跨学科研究典型,在尚未构建学科特有研究范式(方法论体系)以完成学科科学化的吊诡困境下,应用DPS分析软件以云南省大学普及率预测的GM(1,1)模型为例,探索采用适切的数学方法推进高教研究,加快高等教育学学科的科学化进程,进而为哲学社会科学(人文科学、社会科学)的大发展、大开放、大繁荣提供方法论启示。     

基于GM(1,1)的网络舆情热度预测模型研究

对“新冠肺炎”相关的原创微博内容开展耦合GM(1,1)和信息熵的舆情热度预测分析模型研究,实现对公共事件的网络舆情热度的短期预测分析。实验研究结果表明,GM(1,1)模型可以有效地对公开疫情事件的网络舆情热度进行短期预测;另外,从模型分析可得,四月初民众对“新冠肺炎”疫情事件的态度波动很小、基本处于平稳状态,符合现实实际。     

基于GM(1,1)模型的毕节地区旅客周转量预测

以毕节地区1987-2008年时间序列数据为基础,运用灰色GM(1,1)模型预测2009-2012年旅客周转量的变化情况,为毕节地区旅客市场环境分析和城市发展总体规划提供一定的借鉴。结果表明:对于GM(1,1)模型,较长时间序列数据并不一定能得到满意的结果,数据序列的选取应结合地方社会经济发展状况,尽可能地设计出精度较高的模型来进行预测。     

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GM(1,1)灰色系统的纺织品市场预测模型研究

应用GM(1,1)建立了纺织品销售市场的动态灰色预测模型,预测结果与精度检验表明,该预测模型能够精确地反映纺织品销售市场的动态变化趋势.对纺织品市场预测、纺织品公司的效益预测,以及对纺织品销售市场宏观管理的决策均有参考价.     

台湾入闽地旅游人次数预测研究——基于修正GM(1,1)模型

近年来,台湾入闽地年旅游人次数呈上升趋势,而合理的旅游人次数预测能够为政府相关部门以及旅游企业的决策提供一定的数据参考。本文以2007-2014年台湾同胞入闽地旅游年人次数为样本,采用残差修正的GM(1,1)模型对未来五年间台湾入闽地区旅游人次数进行了预测。并通过残差检验、相关度检验及后验检验等检验显示,修正GM(1,1)模型是合格的,预测结果具有合理性。