多模型方法下的地区常住人口规模预测分析——以湖南省株洲市为例

以1993—2012年湖南省株洲市的常住人口数量为样本数据,对株洲市常住人口数据变化情况进行分析,并分别采用一元线性回归法、二次指数平滑法、GM（1,1）模型预测法,对2013—2020年株洲市的常住人口数据进行预测,得出了株洲市未来8年的常住人口增长预测数据。根据预测结果,为株洲市未来应对常住人口增长的问题提出相关建议。     

组合模型在中期电力负荷预测中的应用

为了对中期电力负荷进行合理预测,结合三次指数平滑法和GM(1,1)预测模型,建立了新的组合模型,并以预测偏差平方和最小为准则优化了各单一模型的权重.通过MATLAB编程并以某市全年用电量为例对3种方法的预测精度进行了仿真验证.结果表明,组合模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,能避免各单一预测模型的局限性.因此,用组合模型对未来用电量进行预测的结果更可靠.     

基于灰色马尔可夫模型的区域物流规模预测

在建立区域物流规模预测的灰色马尔可夫模型的基础上,以国家统计局公布的陕西省1997~2006年货物周转量的统计数据为依据,对其2007~2011年的物流规模进行预测.与灰色GM(1,1)方法相比,灰色马尔可夫链模型对区域物流规模的预测更加科学合理.     

基于改进灰色马尔可夫模型的实证分析——以上海入境旅客人数预测为例

通过级比检验和马氏检验分别测试上海入境旅客人数的原始数据,原始数据满足级比检验且具有马氏性,然后用传统GM(1,1)模型与初始值校正GM(1,1)模型分别来预测。结果表明,在相对误差、后验差比值与精度三方面对比,初始值校正GM(1,1)模型得到的效果更好。再将初始值校正GM(1,1)模型与加权马尔可夫模型组合成改进灰色马尔可夫模型,结果显示,预测结果的平均相对误差比初始值校正GM(1,1)模型要小,结果更精确。因此,使用改进灰色马尔可夫模型对上海2018—2020年的入境旅客人数预测,结果为:887.63万,900.42万和913.39万人次。     

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GM(1,1)模型的新能源预测及分析

随着河北省能源消耗增加、环境污染严重,开发利用新能源已经成为解决能源问题和环境污染的根本途径.通过GM(1,1)模型对河北省能源生产量和消费量进行预测,从而对新能源发展进行前景预测,并从风力发电、小水电、太阳能、地热能和生物质能五个方面进行分析.从发展新型产业链核心,整体布局、突出地区特色,加强技术研发及其相关配套工作...     

基于GM(1,1)模型的用电量灰预测方法

根据社会存在用电量不确定因素较多,变化趋势较为明显的特点,基于灰系统理论建立灰模型（GreyModel,GM）对用电量进行灰预测;用新信息替代旧信息构造了新息GM（1,1）模型,并及时反映目标值的时变特性,更好地考虑实际数据的影响。算例表明：模型的置信度达到99.15%,而误差仅为2.96%,说明用GM（1,1）模型进行用电量预测是有效的。     

新设国家经济开发区需水预测——以贵安新区为例

贵安新区是国务院正式批复设立的第8个国家级新区,其具有新的规划范围、新的发展模式、新的城市功能等特点,用水矛盾突出,需水预测复杂.采用多种预测方法对新区需水量进行预测,主要结论如下:1)需水定额采用多种模型预测,择优而定;2)经济产值采用灰色模型,人口采用Logistic模型,并设置了3种人口增长模式,结果较为合理;3)2020年农业、非农、居民需水、生态需水定额分别为173.12m~3/万元、12.55m~3/万元、132.65L/(人·d)、2.0L/(m2·d),2030年分别为52.14m~3/万元、5.20m~3/万元、135.80L/(人·d)、2.0L/(m2·d).该研究不仅为新区的水资源规划和用水安全提供设计依据和安全保障,而且为其他同类城市需水预测提供借鉴与参考.     

基于改进灰色模型的短期电力负荷预测

针对短期电力负荷预测的特点,提出了更适合负荷预测模型,对传统灰色预测模型的局限性进行了改进。采用三点平滑处理削弱了个别不理想数据对整个数据序列的影响,对GM(1,1)模型进行了残值修正,建立了针对后验差检验不合格情况下的新的GM(1,1)模型。通过实证分析与相对误差的比较,该模型具有良好的适应性,可大大提高预测的精度。     

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。     

以ｘ（１）（ｎ）为初始条件的无偏ＧＭ（１，１）模型

根据灰色系统理论的新信息优先原理,在建模过程中赋予新信息较大的权重可以显著提高灰色建模的功效.将无偏GM（1,1）模型的初始条件由x^（1）（1）改为x^（1）（n）,对原模型进行改进,从而提高了所建模型的模拟预测精度.通过实例验证了所建模型的实用性和可靠性.     

新疆工作效果预测评价分析 ——以新疆旅游业为例

基于2010-2015年新疆旅游统计数据,构建灰色GM(1,1)模型.采用预测值与真实值之差异量化新疆工作成效.结果表明,2016-2019年接待游客总数分别比预测值高出1629.75、3663.80、7316.66、12961.95万人次.     

基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测

运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.     

一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法

网络流量预测对网络规划、流量管理等方面起着重要作用.针对网络流量数据波动性比较大,在一定范围内呈现某种趋势等特点,将灰色GM(1,1)模型预测和马尔可夫链预测相结合,提出一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法.该方法以网络流量时间序列建立灰色预测模型,得到流量的拟合值和趋势值序列,通过划分的趋势值序列状态区间构造马尔可夫模型并加以预测.在校园网实际流量预测的实验结果表明,该方法具有良好的预测性能.     

基于改进GM(1,1)模型的天津市电力消费预测研究

基于灰色GM(1,1)预测模型,选取天津市2000—2012年每年的电力消费数据,建立改进的GM(1,1)模型对天津市电力消费水平进行中短期预测。研究表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,适合进行中短期预测;同时,十二五规划期间天津市电力消费水平依旧保持较高的增长速度,到2015年天津市电力消费量将达到1 087.31亿千瓦时,对此提出了天津市十二五期间电力发展的政策建议。     

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。     

重庆直辖以来城乡居民收入差距变化趋势预测——基于灰色模型GM(1,1)的实证分析

使用灰色GM(1,1)模型对重庆市城乡居民收入差距趋势进行预测,得出未来重庆城乡居民收入差距会进一步拉大的研究结论.在此基础上.提出从完善分配制度、完善社会保障制度、完善税收制度、增加农民收入和统筹城乡经济发展等五个方面来缩小城乡居民收入差距.     

基于新优化灰色模型的江苏人口发展预测研究

对江苏省60 a来人口发展进程进行了分析,并根据2008年江苏省人口最新统计资料,建立人口预测新发展系数的优化GM(1,1)模型,对2009-2020年江苏人口发展进行预测研究.结果表明:到2009年底,江苏总人口约为7 741.65万人,到2010、2015、2020年,则分别约为7807.35、8 144.30和8 495.80万人,预测结果符合江苏人口发展实际.     

基于灰色残差GM（1，1）模型的建筑物沉降预测的研究

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义。针对传统灰色GM（1,1）模型存在的模型精度不高的问题,提出了灰色残差GM（1,1）模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析。通过与原始模型的对比分析可以发现,灰色残差模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值。