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中国是农业大国,随着互联网的发展,农村电子商务不仅是解决"小农户与大市场"矛盾的重要方法,还是衡量我国经济健康发展的重要指标,因而准确地把握农村电子商务未来发展动向就显得尤为重要.以2014—2019年农村电子商务网络零售额为原始数据,引入二阶平均弱化缓冲算子对原始数据进行处理,用处理后的数据构建了GM(1,1)、DG... 相似文献
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首先介绍了GM(1,1)、ARMA、RBF模型,然后提出诱导广义有序加权正切平均算子(IGOWTA)的概念,基于IGOWTA算子建立了GM(1,1)-ARMA-RBF组合预测模型,实证结果表明这种组合预测模型比其单一模型的预测精度更高、误差更小. 相似文献
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针对传统缓冲算子形式单一,强度不可调节等问题,本文基于新信息优先原理和信息充分利用的原则提出了一类形式更加统一的全信息变权缓冲算子.研究证明了新算子既是强化缓冲算子又是弱化缓冲算子,得到了新算子的作用强度与可变参数的线性关系.此外,还研究了新算子是否能提高序列的光滑度以及可变参数的选择方法.最后结合新GM(1,1)建模方法,运用具体实例说明了新算子的可行性以及有效性,进一步拓宽了缓冲算子的构造方法. 相似文献
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运用灰色理论对达州幼儿园学生数建立GM（1,1）预测模型,并通过了后验差检验.结果表明,GM（1,1）模型可用于达州幼儿园学生数的预测,并运用该模型预测了达州市2014-2017幼儿园在校学生数. 相似文献
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对郑州市2009～2012年机动车新车入户量的数据进行一阶弱化算子处理,然后建立新车入户量的灰色模型GM(1,1),并预测了未来5年郑州市机动车新车入户量. 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2016,(8)
利用2005~2012年安徽省电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色GM(1,1)模型.模拟结果表明,灰色GM(1,1)模型比较合理地反应了安徽省电力消费量的增长趋势,并且预测精度较高,误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法. 相似文献
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建筑业安全事故方面的数据具有波动性大,规律性弱,公开的数据少等特点。国家住建部发布2010—2019年的建筑业安全事故死亡人数,通过运用单纯的灰色GM(1,1)模型和马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型分别预测出来的结果对比,基于马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型克服了传统预测模型仅适用于短期预测的缺点,且提高了预测的精度。同时,用该模型对我国2020—2021年建筑业安全事故死亡人数进行预测,并提出合理化的管理建议,推动我国建筑业的平稳健康发展。 相似文献
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结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型构建一种合理的灰色马尔可夫预测模型.按相对值的方法进行状态划分,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1997～2005年衡阳地区畜禽粪便数据来预测2006年畜禽粪便量.结果表明,这种模型的预测精度高达98.455 4%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果. 相似文献
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《阿坝师范高等专科学校学报》2018,(4):56-62
通过介绍灰色GM(1,N)模型基本原理和改进措施,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对成都市社会消费品零售额进行预测。平均预测误差为10. 66997%,比非残差修正的灰色GM(1,N)模型的平均预测误差14. 60739%减小了26. 95499%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为1. 76773%。研究还发现,对成都市社会消费品零售额影响由大到小的因素为城镇化率、城镇居民人均可支配收入、地区人口数量、农村居民人均纯收入。 相似文献
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巨旭平 《连云港职业技术学院学报》2009,22(1)
用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络GMBP模型,对图书馆借阅人数进行预测.基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用对模型进行学习验证.该模型有效地把灰色理论的弱化数据波动性的优点和神经网络非线性特点结合起来,并以科学预测为依据提出图书馆资源管理对策. 相似文献
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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
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姜爱平 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2014,14(6)
灰色序列算子对灰色预测模型的预测精度起到关键作用,通过对现有弱化算子的深入研究,根据缓冲算子公理,构造了一类新的弱化缓冲算子,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果和定性分析结论不符的问题.实例结果表明,该类弱化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度. 相似文献
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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
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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
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道路交通事故的发生存在诸多不确定因素,为研究其内在规律,掌握其发展趋势,对道路交通事故进行有效预测具有重大意义.以福建省2008-2012年道路交通事故次数为例,应用灰色系统理论,构建道路交通事故次数灰色GM(1,1)预测模型和灰色优化GOM模型,对事故原始数据经生成处理后预测分析,通过对比两者所得出的相关指标,结果表明灰色优化GOM模型较灰色GM(1,1)模型的预测精度高,适合对未来道路交通事故进行预测. 相似文献
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针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。 相似文献
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针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。 相似文献
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雷学武 《数学学习与研究(教研版)》2008,(11)
医疗人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对我国医疗人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型. 相似文献