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。     

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。     

预测酸雨频率的双残差GM(1,1)模型及其应用实例

目前预测酸雨频率多采用传统的残差GM(1,1)模型 .本文结合最新修正的GM(1,1)模型及二级残差的概念 ,提出一种新的酸雨频率预测模型———双残差GM(1,1)模型 ,并利用该模型对青岛市酸雨频率进行模拟和预测 ,结果表明所建模型较之于传统模型有更高的模拟和预测精度 .     

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.     

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。     

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。     

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)模型在建筑物沉降监测中的应用

建筑物的变形是多方面原因共同作用的结果,研究其变化规律,合理预测建筑物的变形趋势,一直是变形监测研究的热点问题。以黑龙江省哈尔滨市某建筑物为例,采用GM(1,1)模型对沉降监测数据进行预测分析,结果显示实测值与预测值吻合较好,充分证实该模型对建筑物的变形预测具有可行性,是一种较好的方法。     

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。     

灰色GM(1,1)模型在上饶市用水需求预测中的应用研究

根据2003—2018年上饶市用水量数据,将其分为农业、工业、生活、生态四类进行数据分析,其中农业用水位于主导,工业、生活用水次之。根据灰色理论分别建立不同用水部门的GM(1,1)模型,并对所建模型进行了残差检验和后验差检验。检验结果表明生活用水、工业用水为1级精度,生态用水为2级精度,农业需水模型精度差,需要进行残差修正。通过修正后的模型对上饶市各部门未来需水量进行了预测,结果表明上饶市未来各部门的需水情况均呈现出逐步增加的趋势,工业需水和生活需水增加比例尤为明显,而农业需水则增长缓慢。     

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.     

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。     

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。     

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.     

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.     

基于潜在出行意图的民航旅客移动模型

人类出行具有规律性,对人类移动规律构建移动模型具有理论意义和现实需求。现有移动模型通常基于人类出行距离具有标度性这一假设,且未考虑出行次数和基础设施网络的影响。针对上述问题,利用民航旅客出行数据集进行统计分析发现旅客出行有以下特性：出行距离分布不具有标度性,出行次数具有各向异性,旅客扩散随出行次数不同具有不同的变化趋势。为了刻画民航旅客出行特性,提出了基于潜在出行意图的民航旅客移动模型（passenger mobility model based on potential trip purpose, PMMPTP）。首先,考虑旅客出行与目标城市经济因素有关,提出了旅客出行城市的选择概率计算方法。然后,考虑旅客出行具有探索和返回特性,给出了计算旅客探索新机场和返回历史机场的概率的方法。实验中,先利用PMMPTP模型模拟民航旅客的出行特性,再通过对机场吞吐量和航线吞吐量的预测检验其有效性。实验结果表明,该模型能较好地拟合真实数据,有效解决了大量低频出行旅客的出行建模。     

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.