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.     

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。     

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。     

GM(1,1)模型背景值构造中参数n的公式推导及其应用

提出了一个计算简便,而且是经过严格理论推导得出背景值中参数的确定方法.先对严格指数序列形式推导得到优化背景值z(1)n(k)中等分数n与发展系数a的依赖关系公式,然后对一般序列给出了发展系数的估计式,再根据依赖关系公式求n,最后将优化背景值z(1)n(k)代入灰色微分方程求解发展系数a,进而获得了一个适用范围宽,模拟精度高的预测模型.最后通过实例说明了该方法具有可行性和优越性.     

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。     

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。     

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     

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。     

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.     

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。     

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．     

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。     

GM(1,1)灰色模型在邮轮旅游预测中的应用

根据2007年-2010年上海市邮轮旅游游客量的统计数据,利用GM(1,1)灰色模型对上海市2015年前的邮轮旅游游客量进行了预测。数据显示,灰色预测模型具有较高的拟合精度,预测结果对当地邮轮经济发展、规划具有一定的参考作用。     

湖南省人均GDP发展趋势的GM(1,1)模型

通过灰色系统理论,建立湖南省人均GDP的GM(1,1)等维递补动态模型,在此基础上改进预测公式并预测其发展趋势.结果表明该模型能很好的反映其发展趋势,对政府宏观调控具有一定的参考价值.     

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。     

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。