基于灰色序列GM(1,1)模型的阿克苏市建设用地需求预测研究

科学合理的建设用地需求预测能够为土地利用总体规划提供有力的科学依据。引入灰色系统理论,利用阿克苏市1999~2005年建设用地统计数据建立灰色序列GM(1,1)模型,对阿克苏市建设用地需求进行预测。结果表明:预测结果通过精度检验,具有有效性和实用性。     

灰色神经网络耦合模型在加矾系统预测中的应用

为更准确预测自来水厂的加矾量,弥补灰色GM(1,1)预测模型和神经网络预测模型在自动加矾系统中预测的不足,采用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合的方法,即灰色神经网络耦合模型,并运用于自来水厂自动加矾系统,根据实测数据计算预测值.结果表明:灰色GM(1,1)模型平均相对误差为0.016％,最大相差为0.025％,BP神经网络模型平均相对误差为0.037％,最大相差为0.069％,灰色神经网络耦合模型的平均相对误差0.006％,最大相差0.009％,其模拟精度远远高于其他2种模型的模拟值,具有广泛的实用性.     

用灰色理论预测青海湖裸鲤的年产量

应用灰色理论与方法,以1991~1998年青海湖裸鲤Gymnocypris przewalskii przewalskii的年产量统计数据为基础,建立了灰色系统理论GM(1,1)预测模型,用该模型对1999年青海湖裸鲤的年产量进行了预测。结果表明:青海湖裸鲤年产量的时间响应函数模型为x^(0)(k 1)=4974.9670996e-0.232119k,多年平均相对误差为10.33%,后验差比值C=0.248352,小误差频率P=1,模型的预测精度达到一级;1999年青海湖裸鲤年产量的预测值为776.8 t,与实际产量(807 t)的相对误差为3.73%,模型的预测效果比较理想。     

基于灰色系统理论的城镇建设用地预测模型的研究——以湖北潜江市为例

针对我国现行城镇建设用地预测中存在的问题,在预测潜江市城镇建设用地规模中引入灰色系统理论中的灰色关联度和灰色GM(1,1)预测模型,用灰色GM(1,1)模型对城镇人口进行预测,并通过关联度综合分析各因素(人口、固定资产投资)对城镇建设用地的影响,结合建设用地控制系数进行再次调整,从而提出一种集约型的预测模型。     

关于灰色预测模型的一点探讨——灰色预测模型的改进

灰色预测模型通常是GM(1,1)模型,但预测精度有时不令人满意.因此利用以下两种方法的结合对模型GM(1,1)做了进一步的改进,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型。第一步:利用"幂函数变换"模型,它能提高离散数据的光滑度,从而提高了灰色预测模型预测结果的可信度.第二步:分析GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出在形成预测公式时规定为∧X(1)(1)为已知条件是不合理的,应当根据实际情况选用其他数据。     

DGM(1,1)模型在安徽省建设用地预测中的应用

以2000-2008年安徽省建设用地为数据源,在分析灰色DGM(1,1)模型理论基础上,建立灰色DGM(1,1)预测模型对安徽省建设用地情况进行预测,研究和分析安徽省建设用地变化趋势。实证结果表明,模型实际值与预测值吻合较好,经计算残差值和相对误差较小,平均相对误差为2.58%,精确可靠,该模型可应用于建设用地预测,具有重要的现实意义。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM（1,1）宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。     

基于等维新息GM(1,1)模型的河南省粮食产量预测

以河南省1978—2013年的粮食产量为依据,利用灰色系统理论对河南省未来的粮食产量变化趋势进行了预测。首先在MATLAB中实现不同维数GM(1,1)模型相关参数的计算,然后把预测精度最高的7维常规GM(1,1)模型改进成等维新息GM(1,1)模型,经检验该模型精度等级为好,并预测出河南省2015—2020年的粮食产量。结果表明,等维新息GM(1,1)模型比常规GM(1,1)模型具有更高的预测精度,河南省未来5年的粮食产量仍保持增长趋势,但年平均增幅为1.43%,增产潜力较低。     

PXGM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用

为了提高参考作物腾发量预测模型的预测精度,将灰色新陈代谢预测模型与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出PXGM(1,1)模型,并用该模型来预测阜新市参考作物腾发量.结果表明:优化后的新陈代谢GM(1,1)模型(简称PXGM(1,1)模型)的预测精度较原有的灰色新陈代谢预测模型的预测精度有了很大的提高.该模型建模过程简单、适用性强,为参考作物腾发量的预测提供了新的方法.     

新陈代谢GM(1,1)模型在林业产值预测中的应用

利用灰色预测的建模机理,结合我国林业生产发展实例,建立了林业生产的新陈代谢GM(1,1)预测模型,通过实例计算表明,该模型优于常规GM(1,1)模型。应用该模型预测可知,我国的林业产值在2011～2012年期间将保持快速发展态势。     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,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,使预测精度大大提高.最后以辽河流域某典型区为例,预测结果证明了该模型的优势.     

基于Excel的灰色预测模型在土地利用规划中的应用

结合正在进行的乐山市新一轮土地利用规划修编的部分基础资料,论述了在土地利用规划的相关数据预测过程中,基于Excel的灰色预测模型的建立过程以及利用Excel计算并求解的具体方法.经证明,基于Excel的灰色预测模型,具有操作方法简便易行、精确度高的优点,有较大的推广应用价值.     

基于灰色残差修正模型的食品安全监测预警分析方法研究

食品安全监测预警分析是我国食品安全风险监测计划的重要组成部分。以食品安全监测数据为研究对象,采用灰色系统及马尔可夫过程理论,建立二阶残差修正GM(1,1)模型,实现对食品安全监测的预警分析。以《中国统计年鉴》1995-2006年白酒产品国家监督抽查数据构建灰色残差修正模型,对2007年数据进行预测,预测值为82.74%,与实际值82.04%相当接近。研究表明,该分析方法应用于食品安全预警,可有效对食品安全态势进行预测,为食品安全快速预警提供依据。     

基于多元回归分析和灰色模型的康乐县城乡建设用地预测

结合多元回归分析和GM(1,1)灰色预测模型,以康乐县为研究对象,通过2000年～2008年的城乡建设用地面积数据预测了2015年和2020年的康乐县城乡用地面积.结果表明:通过多元回归分析,灰色预测模型的2015年和2020年康乐县城乡建设用地预测结果分别为4 671.16、4 698.28hm2和4 783.04、4 827.81hm2,与城乡规划指标4 898.25、4 916.63hm2较为相近,预测可行.     

基于新信息优先的新疆棉花产量预测模型

根据灰色系统理论的新信息优先原理,对GM(1,1)模型进行了改进,提出了一种基于新信息优先的GM(1,1)模型,并结合实际情况分析了GM(1,1)模型和基于新信息优先的GM(1,1)模型的预测结果,残差检验和后验差检验结果表明,所建模型比GM(1,1)模型精度高,具有重要的理论价值和实践意义。     

灰色模型GM(1,1)与GM(2,1)的改进和探讨

修正了 Ｇ Ｍ （２,１）灰色模型．利用 Ｚ 变换给出 Ｇ Ｍ （１,１）、 Ｇ Ｍ （２,１）的时间响应序列,改进了灰色预测模型,同时证明该时间响应序列具有自回归性．     

基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测，

提出了一种基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测方法：首先对原始的时间序列数据进行移动平均处理，然后分别建立多个灰色GM（1，1）模型并进行优化组合．实例研究结果表明，该方法具有较高的预测精度。     

基于时间序列数据的粮食播种面积单产预测模型研究

采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测，并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM（1，1）模型的预测结果进行了比较。结果表明，灰色—线性回归组合模型进行粮食作物耕地需求量预测精度较高，具有科学可行性。     

基于粒子群优化算法的灰色预测模型GM(1,1)改进

为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。