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1.
建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。 相似文献
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文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。 相似文献
3.
本文以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)预测模型和非线性预测模型对北京市的用水量进行了预测,由于单个的预测方法缺乏普遍性,所以本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型及非线性预测模型的加权组合模型,对北京市的用水量进行了预测,预测结果显示,与北京实际用水量相比,无偏灰色GM(1,1)预测模型的预测结果的误差平方和较小,而平均绝对误差较大;非线性预测模型的预测结果的误差平方和较大,但平均绝对误差较小。加权组合模型可以平衡以上两种预测模型的优缺点,其预测结果的平均绝对误差和误差平方和均介于两种模型之间,使得结果更加精确可靠,此方法可以用于城市用水量的短期和长期预测中。 相似文献
4.
本文通过对GM(1,1)灰色水质预测法研究进展的相关介绍,分析了GM(1,1)灰色水质预测法模型理论研究,并实现了GM (1,1)灰色模型的matlab程序化。 相似文献
5.
首先以情报学为例,通过关键词综合评价,得出情报学近18年的6组学科创新力值,并分别用GM(1,1)全模型、GM(1,1)部分模型、GM(1,1)新信息模型和GM(1,1)新陈代谢模型对学科创新力的6组值进行模拟,通过分析比较,得出GM(1,1)新陈代谢模型具有较高精度,然后选取该模型对情报学学科创新力进行预测。接着计算图书馆学近12年的4组学科创新力数据,建立图书馆学学科创新力GM(1,1)新陈代谢模型,用该模型对图书馆学创新力进行预测。最后将图书馆学与情报学学科创新力进行比较和分析,得出情报学和图书馆学不同的学科特点和发展趋势。 相似文献
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在使用常规GM(1,1)模型进行预测时,对于落后的旧数据的模拟精度较高,而对于未来的新数据的预测精度较低,这给地铁基坑施工监测和预测带来了不便,进而影响施工安全。针对常规GM(1,1)模型的不足,文章利用初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型,结合长沙地铁某车站深基坑开挖过程中的实测数据,进行常规GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型的计算比较。结果表明,初始条件优化的新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的使用价值,对地铁基坑的安全施工起到了一定的作用。 相似文献
7.
基于灰色系统理论的经济预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了灰色系统理论用于经济预测的可行性,介绍了灰色系统理论的两种模型:灰色GM(1,1)模型和动态等维GM(1,1)模型,并介绍了包括"未知数据法"在内的各种模型检验方法,通过一个实例将上述模型用于预测并对结果进行检验.结果表明,灰色系统理论可以用于经济预测且动态等维GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果更可靠. 相似文献
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9.
运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,对郑州商品交易所棉花期货品种的价格进行预测.通过预测值与实际值的比较结果表明,运用GM(1,1)模型来描述期货品种价格变化是适宜的,该模型具有较高的预测精度和应用价值。 相似文献
10.
以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。 相似文献