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灰色模型在图书馆管理研究预测中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
介绍了灰色GM(1,1)模型,利用1998~2004年图书馆管理研究文献量的统计数据,建立了文献总量和两个主要专题文献量的灰色GM(1,1)预测模型。经检验,该模型全部合格,并利用灰色GM(1,1)模型对图书馆管理研究的发展趋势进行了拟合预测。 相似文献
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本文主要研究运用GM(1,1)模型对软件缺陷数进行预测。首先是列举建立软件缺陷数预测模型的灰色理论;其次建立了基于GM(1,1)模型的软件缺陷数预测模型;最后是运用建立的模型对ISS软件缺陷数进行预测,效果很好。 相似文献
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本文介绍了灰色系统GM(1,1)模型的预测方法,并应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型,通过实例对1992年的中文期刊订购经费进行外推预测,结果表明:应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型的拟合与外推效果好,是一个最佳的外推预测模型。 相似文献
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本文针对高校食堂餐饮管理盈亏预测的需求,引入了灰色系统理论的概念,详细阐述了GM(1,1)模型的建立过程,并在传统GM(1,1)模型的基础上加入等维信息提高预测模型的精确性,最终将建立的模型应用到高校食堂餐饮的盈亏预测中。 相似文献
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在传统变形监测工作中,根据已观测数据作为初始值,建立预测模型,模拟监测体未来变形趋势成为变形监测工作重要研究方向。本文旨在研究利用灰色模型对已知观测数据要求较少的优势,在贵阳市基坑沉降项目中试验了3种灰色模型GM(1,1)、DGM(1,1)、NDGM(1,1)的模拟实验效果,分析了3种灰色预测模型预测精度及适用性,并且讨论监测体与周围环境因素的关联性,及其对预测结果的局限性。文中的一些实验结果对研究利用灰色理论建立灰色预测模型有着积极的意义。 相似文献
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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
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《内蒙古科技与经济》2021,(15)
为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较。通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小。两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据。 相似文献
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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
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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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根据基因表达式编程方法,利用其强大的数据挖掘和函数发现能力建立矿山地表变形预测模型,将模型预测结果与传统的GM(1,1)预测模型预测结果对比分析,实验表明,基于GEP算法矿山地表变形预测模型的预测精度也优于传统的GM(1,1)预测模型。 相似文献
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基于灰色灾变原理的互联网用户人数预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决传统的GM(1,1)模型在互联网发展预测中存在的历史数据跳变的问题,本文根据灰色灾变原理,基于互联网发展迅速、预测周期短等特点,介绍了一种将GM(1,1)模型与一元线性回归模型结合起来的方法。使用1997年10月至2005年1月的数据,建立了我国互联网用户人数的预测模型,并进行了检验,证明该方法在实际应用中取得了很好的预测效果。 相似文献
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本文描述了GM（1,1）灰色预测模型,并给出了该模型应用到某建筑物沉降形变预测分析的实例,通过误差分析结果,验证了灰色预测模型的有效性． 相似文献
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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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文中应用灰色系统理论的GM(1,1)模型对招生人数进行了预测。算例表明,GM(1,1)预测方法精确性好,实用性强。 相似文献
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针对已有GM(1,1)灰色预测模型在数据波动、突变、转折等不确定情况下预测精度较差的问题,本文提出一种基于关联系数分析的分段多方案优选组合短期电力负荷预测模型.基于GM(1,1)模型在平滑上升和下降区段预测效果好、而一天的用电负荷可划分为几个峰谷区段的特点,通过对预测日的灰关联分段和优选组合,避免由于初始条件选择不当而将误差引入模型并随之被逐步放大的风险;同时,通过组合不同角度GM(1,1)模型,解决负荷的多因素影响.经南方电网广西贵港市实际工程验证,本模型预测平均误差在3%左右,预测精度有明显的提高,完全可满足该地区短期电力负荷预测的实际要求. 相似文献
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针对已有GM（1,1）灰色预测模型在数据波动、突变、转折等不确定情况下预测精度较差的问题,本文提出一种通过对原始数据序列作开三次方运算生成新数据序列的方法,建立了改进的GM（1,1）模型,减小了原始数据的增长率,降低了发展系数。通过实例计算表明,该模型具有良好的适用性和预性精度。 相似文献