GM(1,1)模型在烟台市人口预测中的应用

分析了1949~2004年烟台市人口变动状况,应用GM(1,1)灰色模型拟合了该地区人口数量,并对未来4年的人口数量进行了预测。结果显示,1949~2004年烟台市人口整体呈上升趋势,1960年有1个人口低谷值417.95万人;分别利用1949~2004年和1979~2004年人口数据建立GM(1,1)灰色模型,两者的拟合精度均较高,但后者要优于前者;利用1979~2004年人口数据建立的灰色模型预测未来4年内烟台市人口分别为664.45万、668.01万6、71.59万和675.19万人,人口有逐年缓慢上升的趋势。     

基于组合模型的黑龙江省人口预测及分析

首先以1993～2004年黑龙江省人口数据资料为依据,应用Logistic增长模型,线性回归模型,灰色系统GM（1,1）理论,分别构建人口预测模型,预测结果与实际数值比较、分析,表明模型应用效果比较符合实际。然后考虑到定性和定量性,将模型有机的结合,建立一个更合理的模型,提高模型预测精度,对2007～2012年黑龙江省的已有人口数和未来人口规模进行分析与预测。     

基于GM(1,1)模型的国内生产安全事故预测

针对国内生产安全事故问题,提出了基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法,以便及时做好预防措施,减少事故的发生和降低损失。介绍了GM(1,1)模型的建立方法与计算步骤;分析了国内生产安全事故的组成并以2013年11~12月和2014年1~8月国内生产安全事故数据为基础,对死亡人数、受伤人数建立了相应的GM(1,1)模型,经检验模型基本合格,可以用来预测2014年10、11、12月份的事故数量,计算得出这3个月份平均死亡人数为328,平均受伤人数分别约为221、220和219;通过灰色预测分析法与一元回归分析方法在国内生产安全事故预测中的应用对比,得出GM(1,1)模型相对较可靠。结果表明,运用GM(1,1)模型对国内生产安全事故进行预测是可行的,为安全事故预测提供一种有效的方法。     

一种基于GM(1,1)模型的数字图像滤波算法

引入一阶灰色系统模型作为数字图像处理的手段,对灰色系统理论的重要定义、定理进行了推导,介绍了基于灰色预测模型的非线性数字图像滤波器设计方法,给出了基于灰色系统理论的数字图像滤波处理算法的具体步骤。仿真结果表明,该算法对数字图像滤波处理效果显著,为数字图像滤波处理的研究提供了新的思路。     

利用GM(1,1)模型预测兰州市农村居民人均纯收入

依据灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,结合过去几年兰州市农村居民人均纯收人的数据对未来2年的兰州市农村居民人均纯收入进行预测,为兰州市政府及有关部门制定农民增收战略提供科学依据.     

基于灰色模型GM(1,1)的荆州市耕地动态变化分析

以湖北省荆州市1997～2004年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考.结果表明,GM(1,1)模型对荆州市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合荆州耕地数量变化规律.荆州市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势.因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务.     

河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM(1,1)模型

随着人们消费观念和膳食结构的改变,食用菌需要量大大增加,未来食用菌产量走向关乎着企业的资金投入以及政府政策制定。以河北省食用菌产量为预测研究数据,设计了灰色GM(1,1)模型,对模型预测精度进行残差、后残差检验,借助matlab平台验证模型具有较高的预测精度。运算结果表明,设计的模型精度能控制在2.82%以内,并且具有收敛速度快的特点,具有较高精度,运用此方法对未来5年河北省食用菌产量进行预测,通过分析预测结果,给出了确保河北省食用菌产量稳固增长、产业稳定发展的对策建议。     

倒数累加非等间距GM(1,1)模型及其在农业机械中的应用

在研究非等间距GM（1,1）模型的基础上,发现当原始数据递增时,拟合和预测的结果较好;当原始数据递时,拟合和预测的结果误差较大。因此,将递减的原始数据转换为递增的数据可以提高拟合和预测的精度,该文采用的方法是对原始数据进行倒数运算。实例结果显示,该方法能有效地拟合和预测系统的发展,为灰色提高预测精度提供了一个有效的方法。     

基于对数变换的灰色GM（1,1）改进模型

灰色GM(1,1)模型是灰色系统模型的核心,本文通过对原始序列作对数变换生成新数列并结合优化灰导数的方法,改进了灰色GM(1,1)模型,提出了基于对数变换的灰色GM(1,1)改进模型,使模型的精度大为提高.本文不仅从理论上严格论证了新的改进模型的理论可行性,并且通过实际数据的验证与原始模型的结果相比较,证明了改进模型的实用性和可靠性优于原始模型.     

GM(1,1)模型的改进及应用

根据GM(1,1)模型建模原理,对GM(1,1)模型的模拟方法作了一些改进.新模型克服了序列增速过快对模拟效果的影响,扩大了GM(1,1)模型的应用范围,经实例验证,其模拟方法是可行的.     

牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市2005～2010年的农民人均年收入额为例,对其2011～2014年的人均收入状况进行了科学预测,为相关决策部门提供科学依据。     

基于GM(1,1)模型的金城山客流量预测

利用往年客流量数据建立GM(1,1)模型对金城山风景区客流量进行预测与分析,证实GM(1,1)模型作为一种时间序列模型预测风景区年客流量具有预测精度高、误差小、方法简单实用、可信度强等优点.     

基于GM(1,1)模型的商洛物流需求预测

建立了基于灰色预测的GM(1,1)模型,对陕西商洛物流量预测进行预测,最后用关联度检验和后验差检验的方法对其预测结果进行了检验,证明了预测的可信性。     

GM(1,1)模型在哈巴河县打瓜产量预测中的应用

在分析哈巴河县打瓜发展的基础上,以实际数据为基础,建立了哈巴河县打瓜产量灰色预测模型X(1)(k+1)=20 746.806 569e0.052 446k—19 651.806 569,将其应用于哈巴河县未来打瓜单产量的预测并予以检验,认为该模型可用于预测哈巴河县打瓜单产量,其误差较小,对决策有一定的参考价值.     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的陕西省生猪及猪肉生产预测

对陕西省生猪及猪肉生产进行准确预测,力求避免盲目扩大或缩小生产规模给陕西省生猪产业造成经济损失是本文的研究主题。首先,利用1999～2008年陕西省生猪及猪肉生产的相关数据,对其生猪及猪肉生产的现状进行了分析;其次,运用灰色系统理论建立了不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的相对误差优选出基础GM(1,1)模型,并建立了灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对陕西省未来五年的生猪及猪肉生产进行了预测;最后得出结论并提出适应陕西省生猪及猪肉生产的相关建议。     

GM(1,1)模型的中国农业经济发展趋势分析

选取2002-2012年全国农业总产值数据,依据灰色系统理论对全国农业总产值进行灰色关联分析。根据数据建立了全国农业总产值的灰色GM(1,1)预测模型,预测结果表明,运用灰色系统模型的方法对全国农业经济总产值的预测与实际偏差很小,模型具有较强的预测能力。     

基于灰色线性回归组合模型的河南省国内生产总值预测

根据灰色灾变预测原理,构建了基于GM(1,1)与线性回归的组合模型.对于具有数据跳变日期点的预测问题,用GM(1,1)模型;对非跳变日期点用线性回归预测.对河南省国内生产总值的预测结果表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较高的应用价值.     

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口规模预测——以大同市为例

很多不可控制因素会对城市人口的发展形成影响,灰色GM(1,1)模型通过规避不可控制因素,在规模预测方面展现其优越性、可靠性。本文基于灰色GM(1,1)模型对大同市城市人口发展模型进行了构建,通过相对误差检验、x(0)(t)与x-(0)(t)灰色绝对关联度ε检验、均方差检验和小误差概率检验得到模型精度较高,大同市在预测年2016-2020年的城市人口数量分别为221.21、229.59、238.24、247.25和256.61万人,城市人口增长较快,人口压力较大。     

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。     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。