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.     

基于灰色系统预测GM(1,1)模型的商洛市人口预测

商洛市作为关中-天水经济区的重要城市,它的人口规模直接决定了在经济区域中城市的建设思路和发展政策,因此对城市人口的准确预测就显得非常重要。为了提高对商洛市人口的预测精度,根据2008—2016年的商洛市人口数据,采用灰色系统预测GM(1,1)模型建立商洛市人口变化的数据模型,并与实际数据进行了拟合。结果表明,该模型与实际数据的拟合性较好,预测得到的数据与实际数据差距较小,满足相应的验证精度,可以用来预测未来的商洛市人口趋势,为城市的建设思路和发展政策提供参考。     

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。     

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。     

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。     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省能源需求量预测

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分。鉴于能源需求系统复杂性和非线性的特征,本文结合河南省能源需求的历史数据,利用格兰杰因果关系定性地分析了能源需求量和经济的关系,然后用模型预测河南省2008-2015年能源需求量并提出河南省能源发展战略。     

基于灰色GM(1,1)模型的安徽省电力消费量预测

利用2005~2012年安徽省电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色GM(1,1)模型.模拟结果表明,灰色GM(1,1)模型比较合理地反应了安徽省电力消费量的增长趋势,并且预测精度较高,误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.     

基于灰色GM(1,1)模型的商洛市区域环境噪声预测

根据商洛市2010—2014年区域环境噪声的昼夜等效声级监测数据,运用灰色系统理论,建立灰色GM(1,1)模型,并用平均相对误差检验、均方差精度检验、小误差概率检验三种方法对所建模型的精度进行检验。应用检验合格模型预测得到商洛市2015年和2016年昼间一类区的噪声值分别是45.1 d B和43.24 d B,商洛市2015年和2016年夜间二类区的噪声值分别是40.83 d B和39.3 d B,并进一步得到2010—2016年商洛市区域环境噪声呈下降趋势。     

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".     

基于GM（1，1）模型的深圳未来十年人口预测

文章在传统数据分析方法基础上,运用GM（1,1）模型对中国统计年鉴中2000-2010年深圳人口数据进行分析,预测了未来十年深圳的常住人口变化情况。数值实验结果表明灰色理论具有较高的预测精度。     

改进GM（1,1）预测模型在公路运输量中的应用

为了提高公路交通运输量的预测精度和公路运输行业的管理水平,研究了GM（1,1）模型特性、GM（1,1）在背景值和初始值选择两方面所存在的缺陷;提出一种新的背景值计算方法;最后,利用2000-2004年的公路客运量的实际数据进行了验证,结果表明：改进模型的预测精度要高于GM（1,1）模型的预测精度,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性.     

GM(1,1)灰色模型的程序实现

在对GM（1，1）灰色模型研究基础上，利用Mat．1ab软件给出了GM（1，1）模型的实现程序．     

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GM（1，1）模型的宁夏入境旅游客源市场预测研究

为了给宁夏旅游客源市场的规划发展提供决策上的参考,从拓展入境旅游客源市场方面,采用灰色理论构建了宁夏入境旅游客源市场的灰色GM（1,1）预测模型,并通过各项指标的检验,得出模型的预测级别为好,并预测了未来5年宁夏入境旅游人数．可以看出,宁夏入境旅游人数正处于较快增长阶段,并已拥有较稳定的海外客源市场．     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于税费之争的我国社会保险基金筹集方式研究

社会保险基金筹集是我国社会保险基金法律制度的重要内容。社会保险基金筹集方式是基金的资金来源,关系到社会保险基金的物质基础。我国传统的基金筹资单纯采取“费”的方式,已经不能满足公民权利的期待。近年来,“税”与“费”之争已经进入主流知识分子的理论视野,成为探讨社会保险基金募集的热点论题。无论从哪个角度来看,“税”与“费”都并不矛盾,具有相通性。在现代国家,采取税费结合的筹资方式符合社会整体利益和公民个人利益,是社会保险事业法治化的必要之举。针对我国当前实际,税费结合就是要在坚持原本收“费”基础上,课征社会保险税。