ARIMA模型和灰色模型在农产品价格预测中的应用比较

以遵义猪肉价格为例进行预测模型分析,构建了ARIMA模型和灰色模型,对2种模型的具体步骤进行对比分析。结果表明,ARIMA(1,1,0)模型和灰色模型GM(1,1)为最优预测模型;在农产品价格模型中,ARIMA模型适合短期预测,灰色模型适合中长期预测。     

基于GM模型的河北省房地产投资分析

房地产投资由于影响因素众多且具有较强的不确定性，是一个典型的灰色系统。灰色预测方法由于其所需数据少，预测精度高等优点在社会各行业得到广泛应用。本文运用灰色预测中的GM（1，1）模型对河北省房地产投资额进行了分析，建立模型，并给出了相应得预测。     

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.     

基于灰色理论的城市降尘环境污染预测模型

基于灰色预测理论,探讨了灰色预测模型在城市降尘污染预测中的可行性,以实例为基础,应用灰色预测模型对城市降尘环境污染预测,并进行了检验.结果表明:GM(1,1)模型预测结果经过精度检验,后验差比值C=0.43,小误差频率P＞0.95,精度较高;用灰色理论预测城市降尘环境污染,灰色预测模型具有较高预测精度、方便实用等优点.该方法可作为环境监测指标预测工具之一.     

灰色预测在工农业生产中的应用

本文根据灰色系统理论,利用累加累减生成等方法,运用灰色动态模型,对工农业生产在各生产因素保持相对稳定的条件下进行规划性预测,为生产的规划与决策提供科学信息。     

组合模型在物流量预测中的应用

在分析指数拟合、灰色系统模型的平均预测误差的基础上,建立了组合预测模型,并对广州市的物流量进行了预测.结果表明,组合模型的预测结果是最优的.     

变桨距风力发电系统模糊控制

提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA＜107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。     

基于灰色理论的压电悬臂梁的振动主动控制研究

以灰色理论为基础, 采用灰色预测控制方法, 利用压电陶瓷片作为传感器和执行器对悬臂梁振动进行主动控制. 分析了悬臂梁、压电传感器及驱动器的基本理论及灰色预测控制原理, 设计了相应的实验系统, 并搭建了实验平台. 实验结果表明: 利用灰色预测控制方法, 对压电悬臂梁结构进行振动主动控制是可行的, 且控制效果良好.     

基于新维无偏灰色马尔可夫模型的小麦产量预测

针对小麦产量具有较大波动性的特点,结合灰色预测模型和马尔可夫理论,同时利用新信息优先的思想,以河南省2010—2019年小麦产量作为原始数据建立无偏灰色GM(1,1)模型、无偏灰色马尔可夫模型和新维无偏灰色马尔可夫模型,并对比3种模型的预测精度.结果表明,新维无偏灰色马尔可夫模型能提高预测精度,适合中长期预测,并预测出河南省未来5年的小麦产量数据.     

基于灰色理论的压电悬臂梁的振动主动控制研究

以灰色理论为基础,采用灰色预测控制方法,利用压电陶瓷片作为传感器和执行器对悬臂梁振动进行主动控制.分析了悬臂梁、压电传感器及驱动器的基本理论及灰色预测控制原理,设计了相应的实验系统,并搭建了实验平台.实验结果表明：利用灰色预测控制方法,对压电悬臂梁结构进行振动主动控制是可行的,且控制效果良好.     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

乳山市小麦白粉病灰色灾变预测模型

为探讨小麦白粉病的预测方法,本文以灰色系统理论为基础,建立了乳山市小麦白粉病的灰色灾变预测模型:=26.4914 0.4596-25.9510检验表明,模型的精度是令人满意的.该模型可以对小麦白粉病进行超长期预测.     

陕西省农民消费结构的灰色关联分析及其变动预测

应用灰色关联分析方法对陕西省2002～2009年农民人均消费支出及其构成状况进行灰色关联度分析,利用灰色预测方法对该省2010～2014年的消费支出及其构成的变动趋势进行预测,并对预测结果进行灰色关联分析。结果表明,农民生活水平日益提高,农民消费结构正向更高层次发展。     

灰色理论在土地利用规划中的应用——以河北卢龙县为例

以GDP预测为例,首先建立了卢龙县国内生产总值预测的灰色模型,对2005～2020年卢龙县国内生产总值作了预测;然后.利用灰色关联度分析,分析了卢龙县第一、二、三产业对国内生产总值的影响程度,提出了该县产业结构的调整方向.该研究可为土地利用规划提供科学依据.     

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.     

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。     

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.     

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.     

山东省国民生产总值预测的灰色模型

对1996 a至2005 a山东省国民生产总值数据作了分析研究,用灰色理论建立了山东省国民生产总值预测的灰色模型,经检验模型具有较高的精度.运用该模型对2006 a至2010 a山东省国民生产总值作了预测,得出了2009 a山东省国民生产总值将超过3万亿的结论.利用灰色关联度分析了山东省第一、二、三产业对国民生产总值的影响程度.     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.