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1.
为了改进原始GM（1,1）模型的模拟效果,优化GM（1,1）模型的背景值后,利用最小二乘法,得到发展系数-a．在a已知的条件下,根据GM（1,1）模型的还原值与实际值之差最小,求出待定系数c,从而获得参数和背景值同时优化的GM（1,1）模型．此模型不需要选择初始条件,具有白化指数律重合性．实例表明此优化模型既能模拟低增长序列,又能模拟高增长序列,具有较好的模拟效果和预测效果． 相似文献
2.
以灰色预测理论为基础,分别运用传统的和改进的GM（1,1）模型,对福建省未来人口进行预测,并提出了存在干涉因子的GM（1,1）模型的使用方法,改进的GM（1,1）模型具有较高的预测精度和可行性． 相似文献
3.
根据灰色系统理论的新信息优先原理,本文结合对白化微分方程进行改造,使灰色微分方程和白化微分方程更加匹配,并优化GM（1,1）模型的初始条件得出新的GM（1,1）模型.经过实际数据的模拟和预测,和与原GM（1,1）模型及其他优化模型的对比,发现本文优化的GM（1,1）模型有非常高的模拟精度和预测精度. 相似文献
4.
在中长期负荷预测中,由于电力负荷具有突变性,常规GM（1,1）模型不能及时反映负荷的突然变化,对于发生转折的数据预测精度不高,在实际应用中具有一定的局限性。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,利用等维新息递推GM（1,1）模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,并加入了残差模型,通过实例分析表明,改进后的模型比常规GM（1,1）模型提高了预测的精度。 相似文献
5.
灰色新陈代谢GM（1,1）模型在农村居民人均纯收入预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了基于灰色系统理论的农村居民人均纯收入的预测方法.建立不同维的常规GM（1,1）模型群,根据不同维预测模型的模拟相对误差,优选出基础GM（1,1）模型并建立灰色新陈代谢GM（1,1）模型对陕西省农村居民人均纯收入进行了预测.该方法能够有效融合新信息,弥补常规GM（1,1）模型的不足,实例计算表明该模型预测结果比较准确. 相似文献
6.
为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测. 相似文献
7.
城市工业废气排放量变化是非线性的,同时具有复杂的随机性和趋势性特点,传统单一预测模型难以对其变化规律进行准确表达,从而导致预测精度较低。为提高城市工业废气排放量的预测精度,提出了GM-BP组合模型。通过GM（1,1）模型对城市工业废气排放量变化趋势进行预测,然后运用BP神经网络模型对GM（1,1）模型的趋势预测值进行误差修正,以提高预测精度。对南京市2007～2010年城市工业废气排放量进行的仿真实验表明,GM-BP模型的预测精度较高,能够应用于城市工业废气排放量预测。 相似文献
8.
邓乐斌 《郧阳师范高等专科学校学报》2010,30(1):89-92
通过综合适用于短期预测的GM（1,1）模型和适用于随机波动较大的数列预测的马尔科夫模型GMM（1,1）,对2000年-2006年十堰市城镇居民可支配收入进行建模计算预测,结果表明模型的预测精度较高。为制定新一轮的经济政策提供科学的决策依据。 相似文献
9.
基于灰色神经网络串联组合模型的涌水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用矿井涌水量实测值建立灰色理论与神经网络串联组合的预测模型,即利用不同灰色模型预测值训练神经网络进行预测,提高矿井涌水量的预测精度,先后建立了GM（1,1）、二次参数拟合GM（1,1）模型,将其与BP神经网络模型串联形成最终预测模型,以淮南矿区潘三矿西翼矿井涌水量预测为例,结果说明了该模型具有较高的准确性。 相似文献
10.
该文以中国房地产指数系统中扬州市住宅均价为研究对象,运用灰色系统GM（1,1）模型对价格进行了预测,精度检验结果表明模型的预测精度较高,在房价预测中有较强的科学性和可行性。 相似文献
11.
LIN Jia-mu LIU Dan 《重庆大学学报(英文版)》2006,5(4):229-234
1 Introduction a Grey theory, originally developed by Deng [1], is a truly multidisciplinary and generic theory that deals with systems of deficient information. In the field of information research, light and deep colors respectively represent informatio… 相似文献
12.
灰色-周期外延组合模型在地质灾害频数预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
崔媛 《扬州职业大学学报》2011,15(1):40-42,50
地质灾害发生频数的有效预测有着重要价值。用残差GM（1,1）模型对地质灾害频数总体趋势拟合,将残差用周期外延模型拟合,从而建立了地质灾害频数的灰色-周期外延组合模型。用2005年—2009年我国发生地质灾害频数进行了实例分析,并进行了一步预测。结果表明：拟合结果达到了较高的精度,模型预测是有效的,为地质灾害频数拟合与预测提供了一种方法。 相似文献
13.
李兴芳 《四川职业技术学院学报》2012,22(3):162-164
经典GM(1,1)模型要求处理的序列为非负,但实际应用中含负值序列比较常见,有必要建立适合含负值序列的GM(1,1)模型.现有的处理方法是将原含负值序列X沿纵轴平移一个固定常数c使原序列变为非负,然后按经典GM(1,1)建立模型,再对所得的模拟序列进行逆变换,从而得到原含负值序列的摸拟值和预测值.由于现有方法中所取c值是固定的,其模型精度不一定达到最高.本文提出在区间寻找一个最佳的平移值c,使得现有方法中所取平移值为本文取值范围的一个特例,从而推广了现有方法的结果且模型精度有所提高.模拟结果表明,在区间中选取最佳平移值比固定平移选取的c值提高了模型精度. 相似文献
14.
15.
长江水质污染预测的灰色模型 总被引：5，自引：0，他引：5
水质预测涉及因素众多且机理复杂，而且已知数据偏少，故采用灰色理论中的GM（1，1）模型对长江污染物进行预测，并进行了四种检验，都达到较满意的效果．为了使预测结果更加准确，提出了用GM（1，1）模型群和等维灰数递补动态预测两种方法加以改进，从而避免使用单一的灰色模型容易受到不稳定信息影响的缺陷，使得预测精度更加准确，提高预测结果的可信度． 相似文献
16.
依据1996～2003年我国普通高等教育经费总量数据,运用灰色模型GM(1,1)预测未来五年内普通高校教育经费总量状况,预测过程中灰色模型自身“小样本”、“贫信息”的特点,使得计算简便且精度较高。并以总量预测为基础,分析未来普通高校教育经费来源结构的发展态势。结果表明,随着我国教育投资体制改革的不断深入,政府在普通高等教育经费投资中的主体地位在相应地转变,而非财政性教育经费的投入比例逐年增加,并在教育经费投入中发挥重要作用。 相似文献