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。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的天然气负荷预测

构建三种改进的灰色预测模型,提高传统预测方法的精度。以北京市2007—2015年天然气负荷量作为原始数据建立模型,并用2016年数据进行结果检验。依次对三种改进灰色GM(1,1)模型分析和比较,选出最佳的改进模型与新陈代谢模型结合,替换旧数据、填补新数据,依次建模,构建北京市2017—2020年天然气负荷量预测模型。结果表明,组合后的模型可降低原始数据对预测系统的干扰,预测精度符合实际要求,且精度远高于传统的灰色模型,能真实反映未来天然气年负荷量的发展趋势,预测结果具有可靠性和实用性。同时,也为燃气市场的规划和调控提供参考。     

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预测河流水质

由于常规GM(1,1)模型进行预测时,精度较高的仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型预测的精度也就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测。计算机实际模拟证明:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠程度,从而实现河流水质的早期预测评估。     

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.     

城市供水量的灰色GM(1,1)预测

研究了城市供水过程中,其用水量、水厂供水量与时间、费用、温度间的关系。首先运用了数理统计和回归分析法,结合散点图形,对数据进行了统计分析,建立了城市用水量和城市供水量与时间的基本预测模型。然后利用灰色系统理论,结合影响城市水量的水价、温度等因素的影响,建立了灰色GM(1,1)预测模型,为城市供水系统提供较有力的理论支持。     

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.     

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．     

基于GM(1,1)模型的天长市需水量预测

用GM(1,1)模型对天长市2010,2015,2020年的需水量进行了预测,预测结果分别为1934.4,2537.6,3075.7万m3.对预测结果的精度校验表明,模型的预测精度等级为一级,模型可靠、合理.     

基于灰色模型GM(1,1)的淮安市旱灾预测

近年来,随着科学技术的不断发展,研究干旱灾害的变化趋势已符合当今科学和自然规律,并具有一定的研究性。利用淮安市统计年鉴上8年的降水量数据建立灰色预测灾变模型,对淮安市干旱年份进行预测,经残差检验以及后验差检验分析,模型精度高达80%以上。并对实测数据进行检验,效果较为理想,并对未来两年的干旱情况进行预测,结果表明不会发生干旱。     

灰色GM(1,1)模型中时变参数估计问题的研究

在大样本的情况下，如果GM（1，1）模型中的待辨识参数α，u为常数，预测结果并不理想，采用随时间变化的参数a(t),u(t)，并用多项式近似表示a(t),u(t)，得出了时变参数的估计方法。     

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。     

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.     

改进的GM（1,1）灰色模型在大坝沉降预测中的应用

针对传统GM（1,1）模型的不足,分别从提高原始序列的光滑度、优化背景值、优化时间响应函数三个方面对其进行了改进,对模型进行后验差检验进行模型精度检验,并建立了一种新的GM（1,1）模型,将改进了的模型应用于大坝沉降预测中,结果显示,新的GM（1,1）模型拟合预测精度明显高于传统模型.     

基于GM(1,1)的道路交通事故预测

灰色预测法是将随机的原始数据序列用数据生成的方法生成规律性较强的新数列,以生成的新数列建立数学模型,GM(1,1)是一种典型的灰色模型.论文介绍数列灰色预测方法,通过道路交通事故预测实例,论述了GM(1,1)的建模过程,并对模型进行了检验.结果证明:针对我国道路交通事故典型灰色特征,用灰色理论进行预测研究是一种可行的方法,短期预测有较高的精度.     

基于均值GM(1,1)模型的避雷器带电检测数据预测

全电流及阻性电流是反映避雷器运行状态的重要参数,但由于运行中不可避免受到各类因素干扰,导致分析预测其发展趋势具有一定的难度.本文运用灰色理论中的均值GM(1,1)模型对全电流及阻性电流进行预测,结果表明该模型具有较高的预测精度,对避雷器的检修决策具有一定的指导意义.     

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．     

灰色系统GM(1,1)模型及其在市场预测中的应用

对灰色系统ＧＭ（１,１）模型进行了讨论和分析,探讨了灰色系统预测模型在市场预测中的应用。     

集成灰色GM(1,1)模型研究

分析了GM(1,1)模型的构造原理,指出初始值和背景值是GM(1,1)模型建模的关键,利用最小二乘法原理和GM(1,1)模型传统预测公式改进了初始值,并利用GM(1,1)模型建模条件建立了新背景值计算公式,从而建立了既适应低增长指数序列.又适应高增长指数序列的集成GM(1,1)模型,实例计算结果表明集成GM(1,1)模型的模拟精度较原始GM(1,1)模型和单方面改进的GM(1,1)模型有较大提高且适应范围更广,为提高模型建模精度和适应范围提供了一个新的途径.