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。     

马尔可夫优化下的GM(1,1)模型在建筑安全事故预测研究中的应用

建筑业安全事故方面的数据具有波动性大,规律性弱,公开的数据少等特点。国家住建部发布2010—2019年的建筑业安全事故死亡人数,通过运用单纯的灰色GM(1,1)模型和马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型分别预测出来的结果对比,基于马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型克服了传统预测模型仅适用于短期预测的缺点,且提高了预测的精度。同时,用该模型对我国2020—2021年建筑业安全事故死亡人数进行预测,并提出合理化的管理建议,推动我国建筑业的平稳健康发展。     

基于变周期三角函数—灰色GM(1，1)模型的设备故障间隔时间预测

针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。     

基于改进灰色模型GM(1,1)的故障间隔时间预测

针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。     

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.     

基于模糊时间序列模型预测三亚旅游总收入

提出模糊时间序列预测的一种改进方法,重新研究杭州宋城主题公园旅游收入预测问题,历史数据的模拟预测时的AFER比应用GM(1,1)灰色模型预测时更小,因此就杭州宋城主题公园旅游收入预测问题的案例而言,模糊时间序列预测的一种改进方法比GM(1,1)灰色模型的预测精度要高。应用该方法研究三亚市旅游总收入预测问题,不仅进行历史数据模拟预测研究,还进行未知年数据的预测研究。该方法预测公式结果简洁,计算方便,历史模拟预测误差率较小,是一种可行的短期预测方法。     

基于灰色系统理论的医疗人才需求预测

医疗人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对我国医疗人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.     

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.     

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     

突发公共卫生事件中高校思想政治教育策略研究

新型冠状病毒肺炎(covid-19)疫情的突然暴发,对高校学生心理健康和舆情引导等思想政治教育工作产生了极大的冲击,暴露了突发公共卫生事件中高校思想政治教育工作的不足.但同时,新冠肺炎疫情所产生的特殊社会环境又为高校思想政治教育提供了难得的契机,丰富了思想政治教育的内容,提升了思想政治教育的成效,拓展了思想政治教育的思...     

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。     

培养数据意识，凸显学科育人核心价值

促进学生建立数据意识是小学阶段“统计与概率”领域教学的核心要求“。2021年暑期南京新冠肺炎疫情中的折线统计图”以2021年暑期南京新冠肺炎疫情期间的新增确诊人数为研究素材,引导学生探究折线统计图,通过对图中的数据进行科学分析、大胆预测,培养学生的数据意识,凸显学科育人的核心价值。     

重大疫情防控中的舆情应对与信息治理

在重大疫情防控中,社会舆论引导、信息传播治理发挥着宣传防疫知识、消除公众恐慌心理、激发抗击疫情信心、防止网络谣言泛滥等重要作用,特别是在互联网高度发达的舆论传播条件下,舆情应对和信息治理直接影响着重大疫情防控工作的进展。在新冠肺炎疫情防控中,有关新冠肺炎疫情的新闻、信息、言论等迅速传播到全国每个角落,如果社会舆情引导和信息传播处理不当,很可能带来谣言丛生、人心恐慌、社会秩序混乱等严重问题。在这种情况下,政府应积极引导公众理性表达,大力开展疫情防控沟通,积极回应社会舆情,果断处理舆情问题,促使新冠肺炎疫情防控舆情朝着积极、理性的方向发展。     

基于边缘学习和联邦学习的新冠肺炎(COVID-19)高校防控管理模型研究

作为新冠肺炎疫情所有信息的重要入口,互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台。在这场疫情阻击战中,能否以计算机技术为依托,融合多种算法深度挖掘和实时跟踪全网数据,从高校管理侧打造防疫战线,发挥计算机技术战“疫”价值?本文运用了边缘学习和联邦学习两项计算机技术,设计出一个针对高校新冠肺炎疫情防控的管理模型。通过边缘计算能够迅速得出分析结果,从而精准实施新冠肺炎防控措施。通过联邦计算可以在保证每位师生的信息安全前提下,快速分析高校所收集的师生数据,从而及时安排相应的防疫措施,避免新冠肺炎疫情进一步扩散。     

基于灰色理论-马尔可夫模型对畜禽粪便量增长的预测

结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型构建一种合理的灰色马尔可夫预测模型.按相对值的方法进行状态划分,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1997～2005年衡阳地区畜禽粪便数据来预测2006年畜禽粪便量.结果表明,这种模型的预测精度高达98.455 4%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果.     

基于灰色理论的城市燃气负荷

分析比较了灰色理论中一般的GM(1,1)模型(即一次参数拟合模型)和二次参数拟合模型,并利用两种模型分别对城市燃气负荷进行短期预测,通过相对误差和残差的比较,发现用二次拟合比一次拟合精度更好,相对误差均值更小.     

突发公共事件视域下高校网络信息安全管理研究

自新冠肺炎疫情爆发以来,高校网络信息安全在突发公共事件视域下获得极大关注。保障系统运行安全、数据安全、网络信息传播安全等成为高校网络信息安全管理的重中之重。从突发公共事件视角分析疫情期间高校线上教学、远程办公、图书馆和教学资源对外开放以及信息报送等信息化行为产生的安全风险,同时分析了电脑版“新冠病毒”带来的安全威胁;针对疫情期间的信息化安全风险,提出采用PDCA循环管理模式、统一身份认证、定期进行网络安全入侵检测、数据加密、增强学生网络信息安全意识等管理方案。     

新冠肺炎疫情对医疗卫生产品电商消费的影响研究——基于阿里巴巴采购指数的VAR模型分析

基于新冠肺炎疫情对各行各业产生巨大冲击的背景,选择医疗卫生产品电商采购指数建立VAR模型,分析新冠肺炎疫情对医疗卫生产品电商消费冲击的影响。分析发现:新冠肺炎疫情促进了医疗卫生产品电商消费需求增长,为医疗卫生产品电商销售带来了契机,供应商和消费者对医疗卫生产品电商消费起到显著的正向影响。疫情对医疗卫生产品消费的冲击影响具有时间属性、短期性和外生性特征,随着时间的推移逐渐变化,并具有时滞性效应。为了有效地控制新冠肺炎疫情,合理引导医疗卫生产品电商消费,可以采用"推式技术"推送防疫宣传知识;以消费数字化转型应对公共突发卫生事件,提高医疗产业链应对突发情况的弹性和速度;利用疫情防控时空差异和时滞效应,扩大医疗防控物资的生产和出口;利用信息技术,合理布局产业结构。     

新冠肺炎疫情下学生居家学习状态的可视化分析

新冠肺炎疫情的暴发对学校学生产生了巨大的影响,本文针对学生在新冠肺炎疫情期间居家学习的现状进行了研究和分析。利用K-means聚类算法和数据可视化,从学生学习、生活、身心健康情况等多角度分析新冠肺炎疫情给学生带来的影响;通过分析中国政府应对新冠肺炎疫情相关的政策文本数据,提出新冠肺炎疫情期间确保学生正常接受教育的建议,为新冠肺炎疫情下学生的身心健康成长提供参考。     

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.