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)模型在预测工程价格指数中的应用

简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的适用条件、构造步骤及检验方法,建立了黑龙江省工程价格指数预测的GM(1,1)模型,经检验该模型的预测、模拟精度等级属于1级,预测结果可靠,能够准确预测工程价格指数,可为工程管理各方进行造价管理提供有益参考.     

改进GM(1,1)模型对地铁开挖沉降的预测

为了提高GM(1,1)模型在地铁施工过程中地表沉降量预测的精度,预防较大沉降或其他危险出现,提出了改进GM(1,1)模型预测方法.通过对比不同原始序列个数建立起来的预测值并确定最佳原始序列个数后,对GM (1,1)模型进行优化,并对构造背景值进行优化.通过缓冲算子对原始序列进行优化,之后再构造背景值进行优化.结果表明,背景值对模型的预测影响较小,缓冲算子在原始序列变化较大、变化不平顺时优化较好.     

GM(1,1)模型的改进及其在变形预测中的应用

为了提高GM(1,1)模型预测精度,采用积分优化、二次拟合优化以及残差改化方法,分步对GM(1,1)模型进行改进,建立灰色多重修正模型。具体改进步骤为:首先,利用积分优化方法对背景值进行纠正,减小模型误差并提高预测精度; 接着,对模型参数(发展系数和灰作用量)进行二次拟合优化,使参数更加接近理论真值; 然后,根据预测结果进行适当的残差改化,提高模型整体的预测精度; 最后,建立根据GM(1,1)模型改进的灰色多重修正模型。以重庆南川地区甄子岩崩塌为例,建立灰色多重修正模型对危岩裂缝累计位移值进行模拟和预测,并与GM(1,1)模型进行对比。精度检验结果表明:灰色多重修正模型后验差比值(0.082 39)明显好于GM(1,1)模型(0.192 67),平均相对残差比(0.073 9)更远好于GM(1,1)模型(0.259 6),表明灰色多重修正模型在预测精度上有较大提高,可靠性更好。     

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．     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

利用MATLAB7.0软件对原始数据进行等间距处理后,用一次累加数列与原始数列构建微分模型,通过不断去掉旧数据加入新数据,以工程数学为基础,运用灰色理论构建新陈代谢GM(1,1)模型。并以工程实例进行模拟和预测效果检验,将普通GM(1,1)模型和新信息GM(1,1)模型预测效果进行比较,计算和对比结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型精度明显高于其它模型,预测效果大大提高。     

优化GM(1,1)模型在滑坡形变预测预报中的应用研究

传统的GM(1,1)模型,只适用于等间距监测数据序列的模拟预测,对非等间距监测序列,一般经过等间距处理或经过复杂的变换计算再建立非等间距模型。针对传统GM(1,1)模型的不足,本文探讨了几种合理且实用的改进GM(1,1)预测模型,并对各种优化GM(1,1)模型和传统GM(1,1)模型的预测结果进行了系统的对比分析。     

灰色系统模型GM(1,1)在股指灾变预测中的应用

将灰色系统理论应用于股市预测 ,建立了灾变日期预测模型。运用该模型进行上涨周、局部低点周及灾变转折点预测的实例表明 ,灾变预测模型在股市预测中具有操作性强、实用价值高、易于普及应用的特点。     

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。     

基于灰色关联定权的迟滞GM(1,2)组合预测

提出一种基于灰色关联度和GM(1,2)迟滞模型的组合预测方法.首先,利用数据建立不同迟滞时间的GM(1,2)模型,其次运用不同迟滞因子变量与单个行为变量的不同关联度确定权值,建立组合模型,进而利用组合模型进行数据的预测.用该方法,利用社会固定资产投资对我国第二产业进行预测,其模型预测精度较高,表明本文所提出的预测方法是有效的.     

应用GM（2,1）模型进行油田产油量预测

利用灰色系统中的ＧＭ（２，１）模型，成功地解决了油田中数据少但又不稳变化的预测问题，而且该方法过程简单，计算量少，计算结果令人满意。     

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。     

灰模型在自动配棉中成纱预测的探讨

水文研究在计算机自动配棉管理系统的成纱预测中,建立 GM(1,n)模型的优越性,研究袭明:具有良好的跟踪性和预测精度。     

一种新的改进GM（1,1）模型及其应用

通过对传统GM（1,1）模型的分析,针对影响预测精度的因素之一提出了一种改进的GM（1,1）模型,并将该新模型用于预测2010到2015年的道路乘客交通量.最后,通过试验结果可知新模型比传统GM（1,1）模型预测结果在预测精度上有了很大的提高,表明了该方法的有效性.     

改进GM(1,1)模型在特装修理费用预测中的应用

基于灰色系统GM（1，1）模型理论，用改进后的预测模型预测海军舰船特装修理费用，可充分开发并利用少量数据中的显信息和隐信息，避免复杂的相关关系，克服了原始数据的离散性，得到高精度的预测结果，以某型舰船特装修理费用为例，建立了预测模型，并进行了中短期预测，结果表明，其精度优于传统模型。     

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.     

基于背景值改进的GM(1,1)预测模型的研究及其应用

从GM（1，1）预测模型的建模机制出发，分析出GM（1，1）背景值对预测模型的精度有着重要的作用，提出了利用线性函数插值和高斯公式来构造模型中的背景值，利用新的背景值计算公式能够有效的提高模型的预测精度。最后用本文提出的方法对我国人均发电量建立了灰色模型，结果表明了本文提出方法的有效性。     

灰色模型GM(1,1)的平滑改进及其应用

灰色预测法能够对含有不确定因素的系统进行预测,而由于整个宏观系统就是一个灰色系统,因此可以考虑用灰色预测模型对宏观经济指标进行预测。在灰色模型GM(1,1)基础上,提出对原始数列进行平滑改进的方法,并用实例证明改进后的灰色模型预测结果比传统灰色模型预测结果误差更小,精度更高。     

GM(2,1)模型预测公式的改进研究

从GM（2，1）模型的构造原理出发，认为其存在2个缺陷：Z^（1）和X^（1）预测公式混淆和强行定义边界条件：提出2种改进方案：用X^（0）直接预测法代替么Z^（1）和X^（1）预测后累减来预测X^（0）；用最小二乘的二次参数估计代替由边界条件确定白化微分方程的常数。计算示例表明，新方法具有更好的效果。