新陈代谢GM(1,1)模型在造价预控制中的应用

结合工程实例,应用新陈代谢GM(1,1)模型,及各种造价指数,灰色预测控制工程造价.实现了造价的事前控制,预估精度满足要求,可以在造价控制中予以参考使用.     

灰色预测GM(1,1)模型的应用及改进

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论的重要组成部分,它的建立不需要有太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少、有较强的适应性,所以GM(1,1)模型的应用很广泛,本文运用GM(1,1)模型进行实例预测,最后又提出一种改进GM(1,1)模型,大大的提高了该模型对问题的预测精度。     

基于灰色GM(1,1)模型的信息后滞系统DEA评价

利用GM(1,1)模型对具有滞后特征的信息进行获取,构造了信息后滞系统的DEA评价模型,并研究了基于信息后滞系统DEA评价模型的高校办学效益的评价方法.仿真结果表明,采用本模型在评价决策的区分度及与发展实际的吻合度上具有较好的效果.     

残差修正GM(1,1)模型在房屋建筑施工面积预测中的应用

房屋建筑施工面积可以有效反映建筑业的现实状况,对房屋建筑施工面积的预测结果可以为政府、企业在未来的策略方案提供更加有效的参考。采用传统GM(1,1)模型和改进后的残差修正GM(1,1)模型分别对房屋建筑面积统计数据进行预测,通过两种模型预测的结果,可以得出改进后的残差修正GM(1,1)模型可以在一定程度上减少误差,可以更有效地对房屋建筑面积进行预测。     

GM(1,1)模型几种初值改进方法在短时交通流预测中的应用

文章介绍了GM(1,1)模型几种常见的初值改进方法,并运用于短时交通流的预测中。通过误差分析,我们发现初值优化对提高GM(1,1)模型拟合与预测精度的作用不大,要进一步提高其拟合与精度需要依靠其他的优化手段或提出更好的初值优化方法。     

基于改进GM(1,1)模型的猪肉价格预测研究

针对猪肉价格受多因素影响、难以运用固定的数学模型进行精确预测的问题,提出一种改进的GM(1,1)模型.该模型主要通过改善GM(1,1)的背景值和运用M次累加的方法对灰色模型进行残差校正,进而把猪肉价格变化当作一个灰色系统,采用等维递补的方法预测猪肉价格的发展走势.以吉林省猪肉价格为依据,用改进的GM(1,1)模型预测未来猪肉的价格较原始GM(1,1)模型预测精度更好.这表明,改进模型对于提高生产者的收益、促进猪肉市场的良性发展具有现实意义.     

基于灰色系统论的服装流行色预测研究

将流行色背景数据作为重要的量化点,利用色度学相关知识和物理测试手段对色彩进行量化，提出将灰色数列预测引入到流行色预测中，对定量分析做出新探索，以达到辅助预测的目的。     

基于Matlab的灰色组合模型在蒸煮管腐蚀减薄预测中的应用

针对某纸厂棉秆制浆车间出现的蒸煮管腐蚀减薄问题,提出了一个新的预测程序,即在现有超声波测厚数据的基础上,通过对传统GM(1,1)模型进行改进,建立了灰色组合模型,来预测该蒸煮管筒体的厚度减薄量,并且用Matlab编程语言实现了灰色组合模型.分析结果表明,灰色组合模型能更好地预测蒸煮管壁厚减薄的趋势,通过预测实例及后验差法检验模型精度,表明灰色组合模型预测精度较高,具有较强的适用性.     

GARCH(1,1)模型多变点的SupF检验

为研究GARCH(1,1)模型的多变点检验问题,将GARCH(1,1)模型的多变点检验问题转化为ARMA(1,1)模型的多变点检验问题,给出SupF检验统计量,在原假设下得到检验统计量的极限分布,并对GARCH(1,1)模型的多变点问题进行数值模拟.模拟结果表明了SupF检验的可行性.     

基于FGM(1,1)的中国瓦楞原纸产量预测

FGM(1,1)模型与GM(1,1)模型相比,对样本后期的预测精度较高,对我国瓦楞原纸产量进行了预测,结果显著。利用FGM(1,1)模型对2022～2024年我国瓦楞原纸产量进行预测,结果显示：未来3年我国瓦楞原纸产量保持较高速度增长态势,通过分析表明这一预测结果有一定的可信度。     

基于改进的GM(2,1)模型的粮仓温湿度预测

建立粮仓温湿度的预测模型,对实现粮食的安全储备有着积极意义.但粮仓温湿度数据的贫乏性和其随季节变化的波动性,一直是困扰粮仓温湿度建模的难题,这也使粮仓的温湿度控制一直处于被动局面.利用灰模型贫数据建模的特点,提出了采用改进的GM(2,1)模型对粮仓检测到的温湿度数据进行建模分析的方法,得到粮仓的温湿度预测模型,实现对粮仓温湿度变化趋势的预测和预警.仿真结果表明,该模型的预测值有较高的精度,因此,有一定的实用价值.     

基于改进的GM(2,1)模型的粮仓温湿度预测

民以食为天,粮食是关系国计民生、国家安全和社会稳定的特殊产品,在自然灾害频发的当今社会,粮食的安全储藏尤为重要。在对粮库温湿度环境进行监测的同时,如果能根据历史数据准确地预测粮库的温湿度未来的变化趋势,将为及时有效地控制粮食的存储条件,保证粮食储备安全提供先机。本文用改进的GM(2,1)模型对粮库检测到的温湿度数据进行建模分析,以期实现对粮库温湿度变化趋势的预测和预警。仿真结果表明,该模型的预测值有较高的精度。     

灰色GM(1.1)模型优化的研究现状

灰色系统理论从邓聚龙教授创立至今,已经广泛的应用的到经济,管理以及工程技术当中。与此同时,对其GM(1.1)预测模型进一步优化,使模型模拟及预测精度进一步提高一直是众多学者研究的方面。文章主要综合叙述目前GM(1.1)模型优化中关于背景值优化的一系列方法,以期对建立背景值优化模型有所帮助     

烤烟醇化过程糖碱比、氮碱比的GM(1,1)灰色预测模型

为了指导配方打叶的配方模块设计,利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM（1,1）灰色模型、糖碱比新陈代谢GM（1,1）灰色模型、氮碱比GM（1,1）灰色模型、氮碱比指数平滑GM（1,1）灰色修正模型和氮碱比对数GM（1,1）灰色修正模型。模型检验结果表明,建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。糖碱比灰色模型精度较高,两种模型精度分别达到了98.37%和99.73%;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93.56%和88.52%。     

服装流行色的色彩意向灰色预测

流行色作为引导时尚的代名词,其消费性和商业指导性变得愈加突出,对其进行准确预测显得尤为重要。研究运用颜色科学的理论知识、日本色研所的NCD色彩意象理论以及两者之间的紧密关系,从抽象和意象思维2方面对历年服装流行色资料微观化、细致化。通过建立2000—2006年春夏女装小样本统计的蓝色流行程度评价值、明度、纯度、色彩意象群区分布百分比和色相倾向分布百分比的灰色GM（1,1）全数据和部分数据信息预测模型,来预测未来蓝色流行程度及色调倾向性。     

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析 ——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明：大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。     

灰色模型GM（1，1）在渔货卸港量预测中的应用

采用灰色模型GM（1,1）,依据五个渔港实际渔货卸港量资料,对渔港渔货卸港量进行预测,并与时间序列法的预测结果对比,结果表明该模型预测精度要优于时间序列法,可以在渔货卸港量预测中加以应用。     

后疫情时代提升高职院校毕业生就业服务水平路径探索

高职毕业生就业是社会关注的焦点问题。后疫情时代,高职院校要实现毕业生成功就业则需要不断提升自身就业服务水平,通过帮助毕业生明确就业目标,协助毕业生做好职业发展规划,加强就业心理帮扶和疏导,借助新媒体平台建设实现多元主体共同推进就业服务等措施为高职毕业生成功就业提供实质性帮助。