基于最优回归-灰色模型的走私案件预测研究

国家税收中关税占有很大比例,走私犯罪主要依靠逃避国家关税获取高额利润。以全国走私案件数为研究对象,采用回归模型对全国走私案件进行有效预测。验证结果表明：回归-灰色模型相比于单独应用回归模型方差和降低了87.67%,预测精度显著提高,预测结果具有波动性,更符合实际情况,能够为走私案件预测提供决策支持。     

基于灰色模型的发动机状态预测技术研究

本文对灰色模型预测方法的建模方法和步骤进行了总结,以发动机水温预测为例,研究了基于灰色模型的发动机状态预测技术,预测结果和实际数据对比表明,灰色模型方法能够对发动机的运行状态进行有效预测,为维修体制由当前的事后维修向视情维修转变提供了依据.     

基于灰色模型的建筑物沉降预测方法

针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和Newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用GM（1,1）模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用Newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。     

长江水质污染预测的灰色模型

水质预测涉及因素众多且机理复杂，而且已知数据偏少，故采用灰色理论中的GM（1，1）模型对长江污染物进行预测，并进行了四种检验，都达到较满意的效果．为了使预测结果更加准确，提出了用GM（1，1）模型群和等维灰数递补动态预测两种方法加以改进，从而避免使用单一的灰色模型容易受到不稳定信息影响的缺陷，使得预测精度更加准确，提高预测结果的可信度．     

基于灰色优化GOM模型的道路交通事故预测

道路交通事故的发生存在诸多不确定因素,为研究其内在规律,掌握其发展趋势,对道路交通事故进行有效预测具有重大意义.以福建省2008-2012年道路交通事故次数为例,应用灰色系统理论,构建道路交通事故次数灰色GM(1,1)预测模型和灰色优化GOM模型,对事故原始数据经生成处理后预测分析,通过对比两者所得出的相关指标,结果表明灰色优化GOM模型较灰色GM(1,1)模型的预测精度高,适合对未来道路交通事故进行预测.     

基于灰色系统理论的湖北国内旅游预测

旅游业作为高度综合性的经济产业,其市场运行本身是一个复杂的、不确定性的巨大灰色系统。文章运用灰色系统理论,通过构建灰色模型,实现对湖北国内旅游的主要指标进行预测,并进而作出一定的分析。     

基于灰色模型的RBF人口迁移预测方法研究

人口迁移预测模型是深入研究人口迁移行为的基础。现有迁移预测模型大多集中在单模型、单变量预测上,不能描述人口迁移行为的合力效应。提出了一个新的人口迁移预测模型——GRBF,该模型包含两个子模型：灰色模型和RBF模型。灰色模型构建于人口迁移的影响指标之上,为GRBF提供充分时间维度指标信息;RBF模型则接收灰色模型的输出,计算人口迁移量的预测值。实例分析证明,GRBF支持人口迁移量预测,提供对预测数据的误差分析,能够有效预测人口迁移量的变化。     

灰色马尔科夫模型在旅游人数预测中的应用

对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次.     

基于灰色系统理论的新疆人才需求预测

本文依据相关资料数据，构建灰色模型，应用模型对新疆从业人才需求情况做出预测，提出了实现预测目标的策略建议，为新疆人才培养决策提供参考。     

基于灰色模型和指数平滑的统计组合预测方法

指数平滑预测和离散灰色模型是两类不同特点的预测方法.考虑到单项预测方法的局限性,提出了利用指数平滑预测和离散灰色模型的统计组合预测方法;进一步利用相关系数这一相关性指标确定组合预测模型的权系数;最后通过一个应用实例分析了统计组合预测方法的预测精度,并说明了该方法的有效性和可行性.     

基于灰色模型快速预测亚麻纤维力学性能

为评判亚麻纤维能否用于纺纱,以方便在实际产业化应用中纺纱用纤维的选用,建立了可快速、准确地预测亚麻纤维力学性能的灰色模型。基于灰色系统建模理论,测定亚麻纤维各成分含量及其力学性能,建立以成分含量为依据的纤维断裂伸长率、细度和断裂强度的灰色模型(GM),并探究各成分含量与力学性能之间关联。根据各模型分析出：亚麻纤维各成分含量对其力学性能具有一定的影响。纤维的断裂伸长率和细度随半纤维素、木质素含量的增加而增大,随纤维素、果胶含量的增加而降低;断裂强度随纤维素、木质素含量的增加而提高,随半纤维素、果胶含量的增加而降低。因此该模型可高效预测亚麻纤维力学性能,为亚麻纤维的便捷化分析提供理论基础和应用前景。     

基于一种改进灰色模型的中国高校R&D人员预测研究

介绍了灰色预测模型GM(1,1)和其改进模型"对数函数——幂函数变换"模型,利用改进模型对我国高校R&D人员数量做出精度较高的灰色预测。     

基于灰色改良模型的城市轨道交通客流预测研究

为缓解日益增长的城市轨道交通拥堵,避免由此导致的一系列事故发生,以上海地铁客流数据为研究对象,基于灰色理论对上海地铁短期客流数据进行预测,并采用Holt双参数指数平滑法优化传统的灰色新陈代谢预测模型,建立灰色改良新陈代谢模型.实验结果表明,优化后的灰色预测模型在普通工作日、特殊工作日和周末客流量预测上的方差比分别为0....     

基于BP神经网络和灰色模型的用电量增长组合预测

采用BP神经网络和灰色模型对我国人均净用电量进行组合预测。通过以往实际数据与预测结果比较。具有较高的预测精度,证明模型的可行性,并用此模型对我国未来几年人均净用电量进行了预测。     

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。     

基于灰色系统理论的浙江省出租车车辆预测

采用灰色系统理论的预测方法,以2002-2007年浙江省出租车车辆数为基础数据,建立了浙江省出租车车辆数预测模型,并在此基础上对浙江省未来的几年出租车车辆数进行了预测。     

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。     

基于灰色关联分析与 XGBoost 模型的销售预测研究

为提高销售预测准确率,提出一种基于改进 XGBoost 的销售预测方法。首先对销售量影响因素进行特征分析,通过改进灰色关联分析方法对训练数据进行降维处理|然后采用基于 XGBoost 算法的销售预测方法对降维后的特征数据进行监督训练|最后使用训练后的模型对销售情况进行预测评估。实验结果表明,基于灰色关联分析和 XGBoost 模型的销售预测方法正确率达到 95%以上,比传统的经典预测方法提高 35%以上,比 XG?Boost 预测方法提高 19.6%。基于灰色关联分析与 XGBoost 模型的销售预测方法不仅能有效处理海量数据,提高销售预测准确率,还能为制造企业实现产品精准投放提供决策依据。     

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.     

灰色预测理论在城镇居民可支配收入预测中的应用

通过综合适用于短期预测的GM（1,1）模型和适用于随机波动较大的数列预测的马尔科夫模型GMM（1,1）,对2000年-2006年十堰市城镇居民可支配收入进行建模计算预测,结果表明模型的预测精度较高。为制定新一轮的经济政策提供科学的决策依据。