鲜活农产品拍卖相关指标的波动聚集性分析

成交价格、供货量、交易量和流拍率是我国鲜活农产品拍卖的4个重要指标并呈现波动聚集性.运用条件异方差模型分析了相应的收益率、供货量变动率、交易量变动率与流拍变动率的波动特征.实证结果表明,这4个序列均存在很强的波动聚集性:分别用t-ARCH(1)模型、正态-EGARCH(1,1)模型、GED-EGARCH(1,1)模型、t-EGARCH(1,1)模型拟合收益率序列、供货量变动率序列、交易量变动率序列、流拍变动率序列,具有较好的效果.此外,还进一步分析了相应的预测性能和杠杆效应.     

灰色预测改进模型在结蜡规律预测中的应用

通过分析灰色GM(1,1)模型的建模原理,对初始序列进行对数变换,以改善其光滑性;利用欧拉改进法构建了改进的灰色GM(1,1)预测模型,提高了拟合方程与待拟合系统微分方程之间的近似程度。应用改进模型对输油管道结蜡速度和结蜡厚度指标的实际统计数据进行了灰色动态拟合,建立了相应的灰色微分方程和时间响应函数。与传统模型相比,改进模型有预测精度高、灵活性大的特点。     

灰色广义回归神经网络在木薯产量预测中的应用

将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN).以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究.研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04.该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径.     

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.     

最优加权预测在吉林省粮食产量预测中的应用

根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952-2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型,并预测出吉林省2008-2015年的粮食产量:2008年的粮食产量为2798.8万t,2015年将达到3377.01万t,年均增长率为2.72%.     

基于马尔可夫链改进的世界钢铁消费量组合预测

基于灰色GM(1,1)模型、一次多项式拟合模型、二次多项式拟合模型和三次多项式拟合模型构建了世界钢铁消费量的组合预测模型,根据组合模型预测的平均相对误差确定了马尔科夫链方法的状态转移矩阵,通过马尔可夫链预测方法把组合模型的点预测转化为可信度为89%的区间预测。利用改进的组合模型预测2013和2014年的世界钢铁表观消费量,分别位于(1426.49~1576.75)×106t和(1503.87~1662.17)×106t,与国际钢铁协会的保守预测1475×106t和1523×106t相贴切,证明了改进模型的有效性。     

基于灰色—周期外延模型的年降水量预测

将灰色GM(1,1)模型与周期外延叠加模型相结合,构建灰色—周期外延预测模型,并以齐齐哈尔市为例,对其近30年年降水序列进行了拟合和预测研究.结果表明,模型具有较好的拟合效果和预测精度,揭示了齐齐哈尔市年降水序列明显的增加趋势和周期性变化特征,可为齐齐哈尔市旱涝预测提供理论依据.     

基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA组合模型对粮食产量的预测

为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM(1,1)模型与ARIMA模型的优点,建立GM(1,1)-ARIMA组合预测模型。首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM(1,1)模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM(1,1)模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA模型的拟合平均误差为0. 69%,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1%,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径。     

普达措国家公园旅游生命周期评判

根据2007—2015年普达措国家公园游客数量的统计数据,基于旅游地生命周期理论,对普达措国家公园构建直线、指数、戈珀兹、Logistic回归、GM(1,1)、ARIMA(1,1,1)6个预测模型。结果表明:GM(1,1)模型的预测效果最好,总体效果为GM(1,1)Logistic回归直线趋势指数趋势ARIMA(1,1,1)戈珀兹模型;基于GM(1,1)灰色预测模型的模拟方程为:x(t+1)=49.157 119e~(0.159 615t)±27.302 081,对普达措国家公园未来10年的游客量进行预测,到2025年普达措国家公园的游客量可能会突破500万人。     

基于灰色动态GM模型与计算机模拟的丽江旅游前景预测

[目的]以丽江旅游业为例,建立旅游前景预测体系,解决旅游区相关工作难点。[方法]首先构造丽江市旅游市场的动态预测反应模型,通过灰色关联模型GM（1,1）和时间序列法,利用计算机模拟程序进行实际的模型操作,预测丽江市旅游前景并对预测结果进行评价。[结果]2009～2011年丽江市旅游业总收入模型灰参数a为0.5723,内控参数u为0.3937,x（t＋1）=-0.5633exp（-0.5723t）＋0.6880;2009～2011年丽江市旅游业接待总人数模型灰参数a为-0.1256,内控参数u为344.3260,x（t＋1）=3102.4835exp（0.1256t）-2741.2835。2个模型的检验结果表明拟合程度很好,同时,预测出丽江市旅游业2011年将达到或超过130亿元的总收入,旅游接待总人数将突破880万人次。[结论]该预测体系对其他各旅游区在获取信息不完整的情况下,可进行较为精准的预测。     

抗蚜威在黄瓜果实中的消解动态数学模型

采用气相色谱法测定抗蚜威在黄瓜果实中的残留量数据,建立指数负增长函数模型、Rayleigh动态模型、灰色预测GM(1,1)模型等不同类型的数学模型,然后对其进行拟合度检验,结果表明:灰色预测GM(1,1)模型的预测拟合度最好,农药在生态环境中的降解过程是一个典型的灰色系统,应用灰色预测GM(1,1)模型可以很好地模拟抗蚜威在生态环境中的残留消解动态.     

农机化发展的灰色系统预测模型研究

摘 要 采用灰色系统预测模型对农机化发展问题进行了探讨,通过分析认为,灰色系统预测模型具有某些独到的优点。将定性分析及灰色关联分析的结果作为选择进入模型的数据数及修正模型的依据。采用了“线性化处理”及“分段建模”的方法,初步解决了在建立模型时所遇到的GM(1,N)模型的系数不符合定性分析及许多自主因子的较长时期发展过程不能用同一个GM(1,1)模型描述的问题。     

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.     

河南省马尾松生长规律的研究

应用灰色系统理论中的GM(1,1)模型和Verhulst模型,分析了马尾松在河南省不同立地条件下的生长过程。结果表明:马尾松前期生长为指数曲线,后期生长为对数曲线,全期生长为S型曲线;马尾松生长状况与速生期随立地条件而不同。     

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．     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

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。     

我国农村人均纯收入增长预测优化实证分析

以全国农村居民人均纯收入趋势预测为实证算例,结合增长特征、三和法、最小二乘回归等途径优选和识别修正指数曲线与二次抛物线趋势拟合模型,与灰色法作比较,进行模型预测组合实证与定性优化分析,以探求我国农村居民人均纯收入时序演化趋势规律,为相关经济决策提供参考。     

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.     

烤烟糖碱比和氮碱比的醇化预测模型研究

[目的]建立醇化烟叶化学成分的预测模型,用于预测醇化后烟叶化学成分协调性的变化情况,以便指导配方打叶的小配方模块设计。[方法]利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM（1,1）灰色模型、糖碱比新陈代谢GM（1,1）灰色模型、氮碱比GM（1,1）灰色模型、氮碱比指数平滑GM（1,1）灰色修正模型和氮碱比对数GM（1,1）灰色修正模型。[结果]糖碱比灰色模型精度较高,2种模型精度分别达到了98．37％、99．73％;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93．56％、88．52％。[结论]建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。