基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测

针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1,1)模型预测精度高,具有更好的应用价值.     

灰色GM(1,1)模型在湖北GDP预测中的应用

通过灰色系统理论,运用GM(1,1)模型对国内生产总值进行预测的方法进行了探析,包括对离散函数光滑性判断、模型的建立、模型群中不同维GM(1,1)模型的选优及如何进行中远期预测。     

基于灰色理论和BP神经网络串联组合的能源需求预测

本文对某省能源现状进行了分析,进而提出了能源需求预测的必要性,在利用统计数据分析某省能源消耗趋势后,利用灰色GH（1,1）模型进行预测,然后把预测结果和影响因素同时作为BP神经网络的输入进行预测,结果表明,基于GH—BP串联组合模型的预测精度要高于单纯地GH（1,1）预测。最后分析了某省新能源的发展优势。     

基于灰色新陈代谢GM(1,1)模型的上海市最低工资标准预测研究

最低工资制度的建立是我国构建和谐劳动关系的一个重要制度,开展最低工资预测具有重要意义. 以上海市为例,基于灰色系统理论和方法,构建最低工资标准的常规GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对未来短期内上海市最低工资标准进行预测研究,预测结果符合上海市政府提出的平稳调整最低工资标准目标. 通过对上海市最低工资标准的拟合和预测,为政府和企业制定相关决策提供科学合理的依据,具有一定的理论意义和现实意义.     

应用灰色GM(1,1)模型的粮食产量预测研究

粮食产量是关系到国计民生的头等大事,准确预测粮食产量有着非常重要的战略意义。选取我国2003—2013年11年间的粮食产量数据,应用灰色预测理论,建立我国粮食产量的GM(1,1)预测模型,对我国粮食产量进行中短期预测。结果表明:灰色GM(1,1)模型的预测精度很高,比较适合进行粮食产量的中短期预测;同时,未来几年我国粮食产量依然保持稳步增长。最后,提出了我国未来几年的粮食生产政策建议。     

GM(1,1)模型在防讯防旱上的应用

根据灰色系统理论,用GM(1,1)模型预测旱涝出现年份.     

GM(1,1)残差模型在民航客运量预测中的应用

利用GM（1,1）模型对民航客运量进行模拟预测,用GM（1,1）残差模型对其进行修正,得出精度很高的预测公式,并用模型的后验差检验所建预测模型,证明预测公式精度较高,以期在今后的实际预测中取得很好效果。     

基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型的算法实现与应用

介绍了GM(1,1)模型的基本原理、建立方法和特点,然后提出了一种基于残差变化趋势的GM(1,1)修正模型和它的算法实现,最后用一个例子说明了该模型确实能大大地减少误差,提高拟合效果。     

灰色模型GM(1,1)及其改进模型在短期特殊日电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM (1 ,1 )及其改进模型在短期电力负荷预测中的应用 ,采用ARI MA(p ,d ,q)模型与GM(1 ,1 )改进模型对特殊日电力负荷进行组合预测 ,提出了适合电网特殊日电力负荷预测的数据处理方法 ,提高了预测的精度 .准确度可达 95 %以上 ,解决了每日2 4点正点采样情况下预测精度较低的问题 .     

一种改进的GM(1,1)模型在交通量预测中的应用

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过Matlab软件编程实现了该模型,并将其应用于常熟市某无检测器交叉口每五分钟测得的交通流量预测。将本模型应用于交通流量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。本模型基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

灰色GM(1,1)模型在电力系统负荷预测中的应用

研究了灰色GM(1,1)模型及其在电力系统负荷预测中的应用,以实际算例为基础,对预测结果作了分析,得出结论:灰色GM(1,1)模型精度较高,但也存在一定的局限性.     

GM(1,1)循环残差修正模型及其应用研究

建立了GM（1,1）循环残差修正模型,并与经典GM（1,1）进行比较,考察改进模型的预测效果。结合经典GM（1,1）模型,使用预测序列与残差序列绝对值之和来构造新序列,对新序列进行建模。通过M atlab软件编程实现了该模型,并将其应用于2009-2010年入境游客量的预测。将本模型应用于2003年至2008年入境游客量预测建模上,其结果明显好于经典GM（1,1）模型,且预测效果更好。基于经典GM（1,1）模型建立了GM（1,1）循环残差修正模型。根据实证分析和比较发现,该预测模型是合格的,并且拟合精度较高。     

GM(1,1)改进模型在广西短期电力负荷预测中的应用

采用GM(1,1)改进模型与ARIMA(p,d,q)模型对广西自治区电网特殊日电力负荷进行组合预测,阐述了GM(1,1)改进模型的建立方法,提出了适用于广西自治区电网特殊日电力负荷预测的预测数据处理方法,提高预测的精确度,全年日精确度优于95%.解决了在日采样点为24点(正点采样)情况下预测确度较低的问题.     

宁波地区单桩极限承载力GM(1,1)灰色模型预测

利用未达到破坏的试桩资料来确定桩基的极限承载力具有重要的工程意义。为此,本文根据灰色理论建立了单桩荷载-沉降关系的GM(1,1)模型,编制了相应的计算程序,并利用宁波地区桩基承载力实测数据验证了灰色预测GM(1,1)模型的可靠性,证明了该方法具有较好的预测精度。最后,对宁波市区2006～2010年的910根预应力管桩的抗压承载力特征值进行预测,结果表明:单桩抗压设计承载力特征值有15%～30%的安全储备。     

基于灰预测GM(1,1)模型的书号优化配置建模研究

对不完全信息市场下的出版社书号优化配置问题进行了数学建模研究。首先确定了强势产品,运用DPS2000对2006年书号的销售量进行了灰预测,并且运用预测出的数据在Lingo中建立了经验配置模型和综合市场模型,得到了最优分配方案。对所建立的模型用2001～2005年的销售额进行了Kendallτ系数检验,结果表明销售额具有二次增长趋势。     

基于改进GM(1,1)模型的Vb程序实现及其应用

针对传统GM(1,1)模型中权值的取法,提出了自动寻优定权的改进措施。本文介绍了非等时数据的等时内插理论,原灰色模型改进方法及预测精度的评定。利用Vb工具编写灰色模型自动寻优定权程序,得到最优的预测值,并通过与传统模型的预测值相比较,表明滑坡监测数据的预测预报得到了显著提高。算例结果表明利用此种预测方法是有效、可行的,更适合实际环境需要。     

基于灰色GM（1,1）模型的安徽省GDP总量预测

建立了不同维数的灰色GM(1,1)模型和充分利用新信息的灰色模型的改进版——新陈代谢模型,比较了它们的优劣,确定了最优维数预测模型.应用该模型预测出2015年安徽省GDP首次达到2万亿元.     

基于灰色残差GM(1,1)模型的山东省高新技术产业产值预测分析

近年来山东省高新技术产业产值逐年递增,比较准确预测山东省高新技术产业产值,不仅为政府部门制定宏观战略决策,也为高新区企事业单位微观决策提供了重要的科学依据。本文运用灰色残差GM(1,1)模型对山东省高新技术产业产值进行预测,并对模型精度进行分析和检验,检验结果表明建立的灰色残差GM(1,1)模型预测精度高,可以用于实际预测。     

基于GM(1,1)预测模型的桩基工程研究

根据某工程8根基桩的载荷试验实测资料,运用灰色系统理论,建立了预测基桩极限承载力和桩顶沉降的非等步长GM(1,1)模型,实现了对基桩Q-S曲线的拟合,利用有限的实测数据分析得到基桩极限承载力和桩顶沉降的预测值,论证了以灰色系统理论对基桩极限承载力和桩顶沉降进行预测的意义。结合工程实例,应用MATLAB语言程序进行分析,计算速度快,预测精度较高,表明了该方法在实际工程中具有较高的应用价值。