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1.
本文在分析城市化背景下我国农村基础教育现状的基础上,确立了农村基础教育规模与城市化发展的灰色关联指标,通过线性回归模型、灰色预测模型和灰色小波预测模型对农村普通高中招生人数进行预测,通过对比,得到了灰色小波预测模型更为精确的结论,并选择灰色小波预测模型进行了农村基础教育规模的预测。 相似文献
2.
灰色预测模型的研究及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性. 相似文献
3.
文章根据2000-2008年中国出境旅游规模数据,在灰色预测模型基础上,结合模糊集合理论和马尔可夫链理论,预测中国出境旅游规模发展趋势,给相关部门政策走向提供理论支持。研究发现：（1）结合模糊集合理论和马尔可夫链理论的灰色预测模型的预测精度有所提高;（2）在未来六年内,中国出境旅游规模不断扩大,但增速逐渐减缓;（3）灰色模糊马尔可夫链预测模型的短中期预测结果与官方预测存在较小误差,长期预测结果有所保守。 相似文献
4.
基于挣得进度的工期预测模型能支持对工程工期的预测,但预测模型都是建立在已发生的工程的挣得进度的基础上,对工程工期的预测不仅是静态的,而且在工程早期阶段,预测的精度不高.本研究基于挣得进度概念,采用灰色系统理论,建立灰色Verhulst全信息预测模型与新陈代谢预测模型,实现了对工期的动态预测.利用三个实际的工程项目的数据,用所建模型对工程工期进行对比仿真预测,然后与挣得进度模型的预测结果进行对比验证.结果表明,基于挣得进度的灰色新陈代谢模型不仅实现了对项目工期的动态预测,而且预测精度比其它两种模型都高. 相似文献
5.
由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
6.
在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。 相似文献
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王秀 《宁波职业技术学院学报》2010,14(5):38-41
针对提供的道路交通事故相关影响因子数据,构建了基于关联分析的灰色神经网络组合道路交通事故预测模型。结合实例,用所提出的模型给与了预测。结果表明,基于灰色关联分析神经网络预测模型充分发挥关联选优的优越性,比全输入神经网络预测模型有更好的预测精度,从而说明运用灰色关联分析方法对输入因子选择是有效可行的。基于灰色关联分析的神经网络组合交通事故预测模型充分发挥各单一模型的优点同时弱化了单一模型的缺点,比单一模型的预测结果更理想、精度更高。 相似文献
8.
灰色预测模型通常是GM模型,但预测精度有时不令人满意．在对模型GM做了进一步研究的基础上,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型,即“对数函数一幂函数变换”模型,它能提高离散数据的光滑度。从而拓宽了灰色预测模型的应用范围．利用此模型对四川某地区电网年历史负荷数据建模,预测出该地区1999～2010年的负荷值,试验结果表明该方法是可行且有效的． 相似文献
9.
基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色马尔科夫预测模型初始预测值的构造存在的一定误差进行改进,并用改进后的新模型计算全国碳排放量,然后将全国碳排放量预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;预测结果表明：改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。 相似文献
10.
旅游需求预测是旅游决策的基础。根据福建省1997—2008年国内游客量的统计数据,尝试构建灰色GM（1,1）模型、动态趋势预测模型和回归分析预测模型,分别对福建省未来5年国内游客接待量进行了预测。对预测结果的比较分析表明,灰色预测模型的平均预测误差可以控制在5％以下。因而是福建省国内旅游需求预测的最佳选择;而动态趋势预测模型虽也能达到要求的精度,但效果稍差;回归分析预测模型则产生较大误差,显然不宜用于有关预测。 相似文献