灰色预测GM(1,1)模型在股价预测中的应用

通过对原始数据进行筛选,将GM(1,1)模型用于股票预测,进行了实例分析,结果表明,模型准确度高,对市场有一定的参考意义。     

灰色系统GM(1,1)模型在南水北调施工进度预测中的应用

工程进度延期在建设工程以及水利工程中都很常见,在无法避免进度拖延的情况下预测工程是否能够按期完工显得尤为重要,本文介绍应用灰色系统理论GM(1,1)模型,进行预测实际进度与计划进度的偏离程度,并与实际的偏差情况进行比对,得出结论,并运用新陈代谢模型植入新信息做优化预测,得出更加贴近实际的预测结论,使其对工期的影响降至最低,便于今后有效地利用预测结果控制指导建设工程的施工。     

基于GM(1,1)模型的中国用水量预测

本文立足于当前中国水资源短缺的情况,利用从从中国水利部查得2005年至2011年全国用水量,建立GM(1,1)预测模型对2030年的中国用水量进行预测,为制定有效的中国水战略提供依据。     

一种基于GM(1,1)算法在矿产预测中应用

矿产资源在我国属于资源比较丰富,但是我国对于矿产资源的预测数据确是少之又少,其矿产的机理又比较复杂.针对这个情况,本文利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对矿产资源预测进行建模预测,分析了该预测模型在实地矿产预测中的实际应用,证明了方法的有效性.     

基于GM(1,1)模型的软件缺陷数预测

本文主要研究运用GM(1,1)模型对软件缺陷数进行预测。首先是列举建立软件缺陷数预测模型的灰色理论;其次建立了基于GM(1,1)模型的软件缺陷数预测模型;最后是运用建立的模型对ISS软件缺陷数进行预测,效果很好。     

基于GM(1,1)-Markov模型的商品销售额预测

文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。     

基于GM(1,1)模型的学科创新力预测

首先以情报学为例,通过关键词综合评价,得出情报学近18年的6组学科创新力值,并分别用GM(1,1)全模型、GM(1,1)部分模型、GM(1,1)新信息模型和GM(1,1)新陈代谢模型对学科创新力的6组值进行模拟,通过分析比较,得出GM(1,1)新陈代谢模型具有较高精度,然后选取该模型对情报学学科创新力进行预测。接着计算图书馆学近12年的4组学科创新力数据,建立图书馆学学科创新力GM(1,1)新陈代谢模型,用该模型对图书馆学创新力进行预测。最后将图书馆学与情报学学科创新力进行比较和分析,得出情报学和图书馆学不同的学科特点和发展趋势。     

新陈代谢GM(1,1)模型在地铁基坑变形预测中的应用

在使用常规GM(1,1)模型进行预测时,对于落后的旧数据的模拟精度较高,而对于未来的新数据的预测精度较低,这给地铁基坑施工监测和预测带来了不便,进而影响施工安全。针对常规GM(1,1)模型的不足,文章利用初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型,结合长沙地铁某车站深基坑开挖过程中的实测数据,进行常规GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型的计算比较。结果表明,初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的使用价值,对地铁基坑的安全施工起到了一定的作用。     

灰色GM(1,1)模型在医院门诊收入预测中的应用

文中采用灰色系统ＧＭ（１,１）模型,对我院某科门诊收入进行预测,得到较为满意的预测效果。     

基于MLR、GM(1,1)和PCA-BP三种模型的连云港建设用地需求量预测研究

建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。     

江苏省高技术产业人才需求预测研究——基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型

利用改进的新陈代谢GM(1,1)模型,借助MATLAB对江苏省高技术产业2016—2020年的人才总量进行灰色预测,并与通过模型预测出的广东、浙江省的高技术产业的人才总量进行对比。建模结果表明,改进的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度比常规模型提高了将近50%,也比新陈代谢GM(1,1)模型和背景值优化模型精度高。预测结果表明,"十三五"末江苏省高技术产业人才总量约为2 549 424人,位于广东之后;人才年均增速约为0.5%,位于浙江、广东之后。     

基于GM（1，N） 的小城镇协调发展综合评价模型及其应用

小城镇作为社会、经济、资源与环境的复合生态系统,其协调发展是一个多复杂因素组成的动态过程,在这个过程中,各子系统的发展状态及其相互关系是影响到小城镇协调发展的关键问题。在本文分析小城镇协调发展过程基础上,借助GM（1,N）模型和多元统计分析,以各子系统以及整个小城镇的发展是否趋于协调为标准,建立了小城镇协调发展综合评价模型。然后,利用该模型对浙江省东阳市横店镇以及其他几个国家可持续发展实验区（孟庄镇、毛集镇、清溪镇、邱隘镇）在1993年～2001年间的协调发展趋势进行分析,结果表明,这些城镇在1993年～2001年期间的发展协调性虽然具有一定的波动,但整体趋势是不断趋于协调的,这与国家成立可持续发展实验区以后的各小城镇的实际发展状况是相一致的,结果也证明了模型的有效性。     

基于PCA改进的SOR-LS-SVM旅游流量预测模型

利用主成分分析法建立以主成分为输入变量而以入境旅游客流量为输出变量的超松弛最小二乘支持向量机预测模型.通过实例验证和比较,演示了基于主成分分析改进的超松弛最小二乘支持向量机入境旅游客流量预测模型有较好的预测效果和较高的推广价值.     

基于ARIMA(p,1,q)过程的MMSE预测可靠性研究

现实中的决策大多建立在对数据的预测之上,但研究者通常很少涉及预测的不可靠性问题,而暗含假定预测是可靠的。基于目前预测残差为正态白噪声的预设,提出了预测可靠性的概念,以及预测可靠性的度量方法,同时以需求预测中常见的ARIMA(p,1,q)过程MMSE(最小均方差)预测为背景,分析了可靠性与预测精度的关系,以及模型参数对可靠性的影响,初步讨论了可靠性在预测期决策方面的作用。     

基于灰色GM（1,1）模型的图书馆采购预测研究

以山东女子学院图书馆为例,利用灰色GM（1,1）理论,将2009-2013年该馆8类图书的采购量统计数据作为样本数据,建立了图书馆图书采购模型,经过后验差检验该模型精确度符合要求。然后利用该模型对2013年及未来3年8类图书的采购量进行了预测,结果发现：学校学科结构控制会影响图书采购量;学校重点学科及新上本科专业相关图书应加大采购。     

基于GM(1,1)模型的我国R&D投入强度预测研究

20世纪90年代中期以来,我国R&D投入一直保持持续、稳定的增长,带来了科学技术的飞跃发展。从R&D投入强度,即R&D经费与国内生产总值之比入手,构建了我国R&D投入强度的GM(1,1)模型,提出了提高我国R&D投入强度的几点思考。     

基于经济增长的人力资本结构模式与调整

人力资本在经济增长中的作用的大小,不仅取决于区域人力资本存量,更要取决于人力资本内部结构的协调。促进经济增长的人力资本结构包括企业家人力资本、专业人力资本和一般人力资本。文章提出了经济增长中的人力资本结构的不同组合模式,以及其他模式向“双高型”人力资本结构模式转化的途径。文章认为,扩大企业家人力资本存量是经济增长的优先政策选择。     

基于改进熵的灰色关联模型及其应用

为了克服熵权法特殊约定的局限性,本文对传统的熵权法进行改进,扩展了其适用范围,使其使用更方便。文章结合灰色关联分析,建立了改进熵灰色关联模型,并将其应用到综合评价中,通过实例说明了方法的合理性。     

基于PCA改进的SOR-LS-SVM公路旅游客流量预测模型

影响公路交通旅游客流量的众多因素增加了预测模型中的输入变量复杂性,减少了模型运行速度和预测准确度。首先,采用主成分分析法对影响公路旅游客流量的指标进行分析得到了主成分即输入变量,然后建立以主成分为输入变量、以旅游客流量为输出变量的基于超松弛改进的最小二乘支持向量机预测模型。通过实际例子验证和比较,揭示了基于主成分分析法改进的超松弛的最小二乘支持向量机公路交通旅游客流量预测模型具有较好的预测精度和较高的应用前景。     

基于空间模型的长江经济带经济增长收敛性研究

在空间经济视角下改进了Barro经济增长的绝对收敛和Mankiw-Romer-Weil条件收敛模型。对长江经济带内108个地级市经济增长的收敛性及其生成机制进行了检验。结果表明:长江经济带经济增长存在着绝对β收敛,绝对收敛速率为1.41%~1.68%,半衰期周期为41~49年;在控制了劳动力、实物资本投资、房地产开发投资、FDI、地方政府行为和人力资本投资等变量之后,长江经济带存在条件β收敛,条件收敛速率为1.41%~1.59%,半衰期周期为44~49年;区域经济增长具有显著的外溢效应,外溢乘数约为0.13~0.35,说明经济带内存在若干个促进经济收敛的"中心区域";经济增长的空间溢出效应是区域经济增长收敛的主要原因,但溢出效应受到空间距离的制约,这导致了长江经济带目前的经济增长收敛以局部收敛为主。