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。     

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。     

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.     

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.     

基于GM（1,1）模型和灰色关联分析的广西GDP预测研究

运用灰色关联分析对2001～2009年影响广西经济发展的相关因素进行了研究,并建立了灰色GM（1,1）模型对广西地区生产总值进行预测。     

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。     

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。     

基于GM(1,1)模型的茂名市水果产量预测分析

水果产业的发展具有明显的动态特征和不确定性,符合灰色系统的特点。采用GM(1,1)模型对茂名市水果产量作灰色预测,同时对茂名水果发展中存在的问题及原因进行分析,并提出相应对策,为促进茂名水果生产的发展提供参考。     

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。     

基于GM（1，1）模型的时段年平均降水量预测——以宁夏隆德县为例

利用灰色系统理论GM（1,1）模型对隆德县时段年平均降水量进行了预测,经过残差检验证明所建模型具有可行性和适应性,以及用已有的实测数据检验所建模型精度满足预报要求,并预测了未来4个时段年平均降水量．预测结果为研究区域的水资源规划提供了依据．     

灰色GM（1，1）模型群及其粮食产量的预测

科学准确地预测粮食产量，对于制定国民经济计划十分重要。目前粮食产量的预测方法很多，本文提出了粮食产量预测的灰色ＧＭ（１，１）模型群，并根据某县１９８１年～１９９０年的粮食产量资料，对该县１９９１年～１９９５年的粮食产量进行了预测。经分析，其预测结果可靠、预测精度比ＧＭ（１，１）模型大大提高。     

灰色模型GM(1,1)在建筑物沉降预测中的应用

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度上证实了建筑物沉降变形分析中采用灰色GM(1,1)预测方法的可行性.     

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.     

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.     

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。     

GM模型在流域总COD排放量的模拟预测中的应用

流域COD减排量的预测,是根据流域的历史数据,采用适合的预测方法根据时间推断出变化规律。以铁岭市为例,基于清河、凡河流域"十一五"期间2005~2010年的COD排放量数据,检验GM(1,1)模型方法的准确性,而后对清河、凡河流域"十二五"期间的COD排放量进行预测。结果表明:清河、凡河流域"十二五"期间COD排放量呈下降趋势,最终能够达到COD排放总量削减8%的目标。     

基于优化灰色模型的河北省粮食总产量预测分析

根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模型能够明显地提高预测精度,增强预测的可靠性,有很强的实用价值。利用所建模型,对2014—2019年河北省粮食总产量进行预测,预测结果表明:2014年河北省粮食总产量预计达到3 450.8万t,未来几年还会继续稳步上升,2019年河北省粮食总产量有望突破4 000万t,为全国粮食供给提供了强有力的保障。     

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。