基于灰色理论的亳州地区房地产价格预测研究

目的 为了更好的对亳州地区房地产进行监督和管理,根据灰色理论具有预测不确定信息及数学基础简单的特性对亳州房地产的价格进行预测.方法 依据亳州不动产信息平台公告的商住房交易价格数据,分析以灰色预测GM(1,1)模型来预测房地产价格趋势的可行性.结果 以亳州三县一区为预测目标获得的结果显示,年度平均商住房交易价格平均单价的...     

GM（1,1）模型在房地产价格指数预测中的应用

本文简要介绍了灰色预测方法ＧＭ（１,１）模型的构造与模型检验。利用１９９８年１－６月中间房地产北京指数建立了北京市房地产价格指数预测模型。经模型检验,该模型预测、精度等级为一级,预测模型可靠。     

灰色线性组合模型在涝灾预测中的应用

灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛.应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960～2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测.结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法.     

天津市国民经济发展的灰色关联预测分析

本文运用灰色系统理论分析了天津市国民经济发展状况影响因素的主次，并且试图建立一种预测经济发展GM(1，1)灰色系统模型，同时预测了2003年的经济发展，为经济的发展提出了建议．     

GM(1,1)模型对烟草产量的灰色预测

为了科学规划福建省宁化县烟草种植，运用灰色系统理论对该县1996～2004年烟草产量数据进行分析，建立了灰色系统的预测GM（1，1）模型。运用GM（1，1）模型对全县的烟草产量进行预测，并对预测结果分别进行了残差、关联度和后验差检验。结果表明，预测产量与实际产量大体吻合，二者的平均相对误差为2．28％，关联度为0．91（k=0．5），方差比为0．4，小误差概率为1。经与检验标准对比，显示所建模型精度较高，可用于宁化县烟草产量的短期预测。     

基于灰色神经网络的换热器污垢预测研究

由于影响换热器污垢热阻的因素较为复杂,对其预测比较困难.针对这种情况,提出了利用灰色神经网络预测方法对污垢热阻进行预测.本文用一种灰色理论算法改进模型和RBF神经网络分别对换热器污垢热阻值进行预测,并对预测结果进行最优组合,同时给出了预测曲线.结果表明与GM（1,1）模型相比较,灰色神经网络组合模型（GMNN）预测精度更高,可以较准确地预测污垢热阻随时间的变化趋势.     

灰色残差GM(1,1)模型在大气二氧化硫预测中的应用

应用灰色GM（1，1）模式理论与方法，建立了临安市大气二氧化硫质量浓度的灰色残差预测方程x(t 1)=-0.107432e^-0.095872 0.123917，并进行了预测，预测结果与实测值的相对误差绝对值介于0.56%－14.51%之间，预测结果后验比与小误差概率分别为0.2802和1.0。表明模型与实测值拟合程度好，达到了较高精度，表3参10。     

灰色理论GM(1,1)模型在畜禽粪便产量预测中的应用

运用灰色系统理论和方法，以北京市密云县檀营乡1999—2003年畜禽粪便猪粪当量年产量为依据，构建灰色GM（1，1）预测模型，模型为X(1)(t+1)＝ 3.528 4e0.161 7t-3.088 4,后检验比值C=0.181 2,P＝1，模型的预测精度达到一级，1999—2003年平均相对误差为4.38％，模型的预测效果比较理想。     

灰色双向差分建模在作物产量预测中的应用

本文讨论了灰色系统GM（1，）模型建模方法的不足，并从数学上导出了一种新的灰色建模方案，把它应用到作物产量的预测中，同样取得了良好效果。     

灰色-马尔科夫改进的土地利用变化模型研究

土地利用演变具有复杂性、非线性特征，其模拟预测的精度受到空间转换规则及数量预测约束的影响。针对经典数量预测马尔科夫模型存在忽视社会发展阶段性速率不同及灰色模型对随机波动性大的数据拟合效果较弱等不足，构建了基于灰色-马尔科夫改进的土地利用变化预测模型，以双鸭山市为案例区进行实例验证，结果显示，考虑社会因素影响的灰色-马尔科夫改进模型，能够反映社会发展等因素对土地变化的综合作用，预测趋势更加符合不同发展阶段用地规律，同时解决了社会经济类指标在土地利用变化模拟中难以空间化表达的问题；改进的灰色-马尔科夫模型能够发挥马尔科夫链处理数据波动的优点，降低传统灰色模型将土地随机变动数据视为干扰数据剔除进而产生的误差，有效提高数量预测模型的精度。进一步通过模拟验证表明，相比于传统马尔科夫模型，灰色-马尔科夫改进模型2020年模拟结果FoM精度提高了20.07%,证实通过数量预测方面的改进对于提升模拟精度有较为明显的正向推动。     

基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究

【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。     

用Excel求解GM(1,1)模型参数

1问题的提出 GM（1,1）模型是基于灰色系统理论的最常用预测模型.在常用的灰色数列预测、灰色灾变预测、灰色季节灾变预测、灰色拓扑预测、灰色区间预测等方法中,均离不开GM（1,1）模型.GM（1,1）模型虽然是最简单的灰色系统模型,但建立这种模型需要一定的矩阵运算知识或数理统计知识,在数据列较长的情况下,若不会计算机编程,求解灰参数是十分烦琐的.因此,求解灰参数是建立GM（1,1）模型的关键和难点之所在.     

Excel在油菜菌核病灰色预测模型构建中的应用

灰色系统理论，为病虫害预测预报提供了新的途径与方法。灰色预测模型的计算，其中关键是计算微分方程^AX（1）（K 1)=(x^(0)(1)-u/a)e^-ak u/a的解。利用Excel计算求解，具有操作方法简便易行，结果准确可靠、实用性强的优点。本文根据洞庭湖区1980～1992年油菜菌核病发病资料，利用Microsoft Excel 200进行计算，建立灰色GM(1，1)长期预测模型，经检验该模型精确度高，预测结果可靠。     

灰色马尔柯夫链超长期预测山东省棉铃虫发生趋势的研究

本文采用灰色预测ＧＭ（１，１）模型和马尔柯夫链预测方法，发挥各自优点，相互弥补，两者结合形成灰色马尔柯夫链，为病虫超长期预测提供一种新的方法。经１９９２、１９９３年验证，预测与实测完全符合。１９９２年预测精度达９４．１４％，较ＧＭ（１，１）模型灰色预测提高１１．８４％。应用灰色马尔柯夫链方法预测１９９４年将大发生，但发生程度轻于１９９２、１９９３年。     

非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型

【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网络模型综合了灰色理论和神经网络的优点,提高了模拟精度,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供了一种有效的方法。     

AC算法与灰色模型在信息产业预测中的对比分析

利用基于数据挖掘的相似体生成算法（AC算法）对吉林市的信息产业进行了预测，并与利用灰色模型GM（1，1）的预测结果进行了分析对比，结果表明：运用AC算法进行信息产业预测是可行的．     

基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

基于灰色马尔科夫模型的我国水果产量预测分析

随着现代社会民众饮食和健康观念的不断提升,人们对于水果的需求也是逐渐增加和变化的,而水果的产量由于自然天气和国内外环境的影响,呈现出随机性、非线性、波动性和复杂性,所以水果的产量预测具有很大困难性,因此有必要对我国的水果产量进行预测的评估。以灰色预测理论为基础,提出了基于灰色理论和灰色马尔科夫模型结合的新方法,重新预测了我国未来的水果产量,并将两种方法的精度进行比较,结果表明:灰色马尔科夫预测模型的精度和准确性均比单纯的灰色模型要高。根据灰色马尔科夫预测模型的预测结果,尝试提出我国未来水果的发展战略。     

灰色理论GM（1，1）模型在畜禽粪便产量预测中的应用

运用灰色系统理论和方法，以北京市密云县檀营乡1999-2003年畜禽粪便猪粪当量年产量为依据，构建灰色GM（1，1）预测模型，模型为X^（1）（t＋1）=3．5284e^0.1617t-3．0884，后检验比值C=0．1812，P=1，模型的预测精度达到一级，1999-2003年平均相对误差为4．38％，模型的预测效果比较理想。     

水稻稻瘟病发生面积变化态势的灰色预测与分析

应用灰色系统理论，建立了水稻稻瘟病发生面积变化的ＧＭ模型，得出了灰色预测区间，并由此对面积作了中长期预测，并对其发展趋势作了分析。