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相似文献
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1.
结合灰色GM(1,1)模型的3种改进方法:平滑原始序列、分离建模、灰色Gompertz模型,提出一种改进的灰色分离建模方法。通过实例和对比分析,证明新的方法能够提高预测精度。  相似文献   

2.
《宜宾学院学报》2016,(6):61-64
分析传统灰色GM(1,1)模型存在的缺陷,从数据处理、初值选取与背景值改进三个角度提出一种GM(1,1)模型的综合优化方法.对原始数据进行线性对数-指数函数变换,以预测值与真实值的误差平方和最小原则重选初值,用累加序列拟合曲线积分重构背景值.综合优化的GM(1,1)模型应用于丽江海外旅游人数预测,与传统GM(1,1)模型对比,平均相对误差从2.43%改进为2.07%,关联度检验效果由"不满意"提高到"满意".  相似文献   

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   

4.
根据山东统计数据信息,以山东省农村居民收入支出为例,应用灰色系统理论建立农村住户人均收入和支出的时间(1999—2006年)序列模型,分析收入和支出的内在关系和变化趋势,给出了GM(1,1)模型的实现方法。通过对预测结果的检验,证明灰色GM(1,1)模型具有准确性高、拟合效果好的特点。  相似文献   

5.
粮食产量是一个非平稳的时间序列,结合经典灰色理论和Markov模型所产生的修正残差的G-Markov模型,能较好地对非稳定时间序列的状态转移行为进行预测.以河南省小麦产量预测为例,在传统GM(1,1)模型的基础上,对其预测值与实际值的残差序列进行Markov模型预测,更好地发挥了两个模型的优势.经检验证明,修正残差的G-Markov模型在小麦产量预测方面比传统的灰色GM(1,1)模型具有更高的精确度.  相似文献   

6.
由于传统的时间序列预测是基于单因素,在实际应用中有许多不足,应用灰色GM(1,1)模型对单因素时间序列的预测綦础上,结合灰色关联分析原理,提出了建立多因素时间序列的灰色预测模型,该模型不仅克服了时间序列的随机因素影响,而且.综合考虑影响事务发展的多种因素。实验结果表明,该模型有效地提高预测精度。  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
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   

10.
针对灰色模型在建筑物沉降预测中存在的不足,对传统的灰色模型进行改进,提出利用时间差法和Newton插值法将非等间距的原始数据序列转换为等间距数据序列,然后采用GM(1,1)模型和两种加权法对等间距数据进行建模的预测方法。并通过实例进行精度分析,实例证明利用Newton插值法构造等间距数据,采用基于时间加权的模型对沉降进行预测具有较高的精度。采用该模型对建筑物沉降趋势进行预测,为施工决策起到良好的参考作用。  相似文献   

11.
本文以世博会对上海旅游业的影响为例,分析了灰色模型GM(1,1)等在世博对未来5年国内游客人数及旅游收入的预测值。结合实际2010—2014年的国内游客人数及旅游收入阐明建模评估预测的误差起因及改进,分析了建模对学生以及现实生活的实际意义。  相似文献   

12.
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   

13.
薛焕斌 《考试周刊》2012,(35):61-62
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   

14.
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   

15.
在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。  相似文献   

16.
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   

17.
区域旅游人才预测对于区域旅游经济的长远发展有着重要的作用,关系到旅游产业布局,旅游产业结构调整等一系列问题.运用灰色系统理论对环三都澳区域导游人才的供需现状及未来发展趋势进行研究,通过建立区域导游人才供需预测GM(1,1)模型,对环三都澳区域导游人才供需进行预测.实例分析结果表明,从预测精确程度、合理性和实用性等方面来看,GM(1,1)预测模型都适合于区域旅游人才预测研究.  相似文献   

18.
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   

19.
为了提高公路交通运输量的预测精度和公路运输行业的管理水平,研究了GM(1,1)模型特性、GM(1,1)在背景值和初始值选择两方面所存在的缺陷;提出一种新的背景值计算方法;最后,利用2000-2004年的公路客运量的实际数据进行了验证,结果表明:改进模型的预测精度要高于GM(1,1)模型的预测精度,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性.  相似文献   

20.
以毕节地区1987-2008年时间序列数据为基础,运用灰色GM(1,1)模型预测2009-2012年旅客周转量的变化情况,为毕节地区旅客市场环境分析和城市发展总体规划提供一定的借鉴。结果表明:对于GM(1,1)模型,较长时间序列数据并不一定能得到满意的结果,数据序列的选取应结合地方社会经济发展状况,尽可能地设计出精度较高的模型来进行预测。  相似文献   

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