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相似文献
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1.
道路交通事故的发生存在诸多不确定因素,为研究其内在规律,掌握其发展趋势,对道路交通事故进行有效预测具有重大意义.以福建省2008-2012年道路交通事故次数为例,应用灰色系统理论,构建道路交通事故次数灰色GM(1,1)预测模型和灰色优化GOM模型,对事故原始数据经生成处理后预测分析,通过对比两者所得出的相关指标,结果表明灰色优化GOM模型较灰色GM(1,1)模型的预测精度高,适合对未来道路交通事故进行预测.  相似文献   

2.
GM(1,1)-ARMA(n,m)预测模型及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
GM(1,1)模型是以灰色系统理论为基础的预测模型,而ARMA(n,m)是以时间序列为基础的预测模型.由于二模型各具其特点,并各有局限性.但二者能取长补短.文献[1]给出了混合模型GM(1,1)-ARMA(n,m),但在具体预测时由于运算量大,没有合适的计算机处理程序使之显得不方便.本文根据其原理,完善了计算方法,给出了预测公式.经过例子验证,结果是理想的.  相似文献   

3.
医疗人才系统具有灰色系统的特征,因此可以采用灰色模型对人才进行预测.运用灰色模型GM(1,1)对我国医疗人才需求的发展变化进行动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,并对预测结果进行了分析,结果证明GM(1,1)模型是一种行之有效的预测科技人才的模型.  相似文献   

4.
《宜宾学院学报》2016,(12):60-62
将灰色系统与神经网络融合,建立了GM(1,N)灰色神经网络基本模型,推导了相应的编程算法,以空调订单的预报为例,利用MATLAB对GM(l,N)灰色神经网络模型进行编程.程序运行结果表明,灰色神经网络模型在少样本情况下也可以达到较高精度,且误差可控,可以作为空调订单预报的有效工具.  相似文献   

5.
运用灰色系统理论,通过优化模型系数与背景取值,建立了成本与变化性关系的灰色动态GM(1,N)模型。该模型克服了现有GM(1,N)模型的不足,扩宽了GM(1,N)模型的应用范围,具有精度高、使用简便等特点。  相似文献   

6.
结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型构建一种合理的灰色马尔可夫预测模型.按相对值的方法进行状态划分,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,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1997~2005年衡阳地区畜禽粪便数据来预测2006年畜禽粪便量.结果表明,这种模型的预测精度高达98.455 4%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果.  相似文献   

7.
针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。  相似文献   

8.
针对设备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的精确度,提出了变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)的预测方法。该方法在三角函数-灰色模型GM(1,1)基础上,建立了变周期三角函数—灰色GM(1,1)的组合模型,实现了对设备故障间隔时间的预测;并将预测结果与三角函数-灰色模型GM(1,1)进行对比,结果表明,采用变周期三角函数-灰色模型GM(1,1)对故障间隔时间进行预测,其预测结果的相对误差由24.16%降到3.24%,提高了预测结果的精度。  相似文献   

9.
利用2005~2012年安徽省电力消费量统计数据,建立了一个电力消费量预测的灰色GM(1,1)模型.模拟结果表明,灰色GM(1,1)模型比较合理地反应了安徽省电力消费量的增长趋势,并且预测精度较高,误差较小,为电力消费量预测提供了一个科学而有效的方法.  相似文献   

10.
为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.  相似文献   

11.
本文针对出版社资源配置问题,在信息资源不完全且现有信息可靠性偏差、各种信息指标关系不够明确的情况下,总体运用灰色系统理论,建立GM(1,1)模型:dx(1)(t)/dt+ax(1)(t)=u用课程的强势度对灰色模型的预测值进行优化和完善.求解结果表明本文的最终模型可扩展性好,算法复杂度低,较好的解决了本文提出的问题.  相似文献   

12.
本文针对出版社资源配置问题,在信息资源不完全且现有信息可靠性偏差、各种信息指标关系不够明确的情况下,总体运用灰色系统理论,建立GM(1,1)模型:dx(1)(t)/dt ax(1)(t)=u用课程的强势度对灰色模型的预测值进行优化和完善.求解结果表明本文的最终模型可扩展性好,算法复杂度低,较好的解决了本文提出的问题.  相似文献   

13.
研究了基于灰色系统理论的农村居民人均纯收入的预测方法.建立不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的模拟相对误差,优选出基础GM(1,1)模型并建立灰色新陈代谢GM(1,1)模型对陕西省农村居民人均纯收入进行了预测.该方法能够有效融合新信息,弥补常规GM(1,1)模型的不足,实例计算表明该模型预测结果比较准确.  相似文献   

14.
在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。  相似文献   

15.
用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络GMBP模型,对图书馆借阅人数进行预测.基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用对模型进行学习验证.该模型有效地把灰色理论的弱化数据波动性的优点和神经网络非线性特点结合起来,并以科学预测为依据提出图书馆资源管理对策.  相似文献   

16.
通过介绍灰色GM(1,N)模型基本原理和改进措施,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对成都市社会消费品零售额进行预测。平均预测误差为10. 66997%,比非残差修正的灰色GM(1,N)模型的平均预测误差14. 60739%减小了26. 95499%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为1. 76773%。研究还发现,对成都市社会消费品零售额影响由大到小的因素为城镇化率、城镇居民人均可支配收入、地区人口数量、农村居民人均纯收入。  相似文献   

17.
介绍了灰色数学模型GM(1,1)模型的理论,建立了关于轴承磨损量的灰色预测模型.计算结果表明,该预测模型可以进一步了解设备运行状态的发展趋势.  相似文献   

18.
薛焕斌 《考试周刊》2012,(35):61-62
根据灰色系统理论的新信息优先原理,本文结合对白化微分方程进行改造,使灰色微分方程和白化微分方程更加匹配,并优化GM(1,1)模型的初始条件得出新的GM(1,1)模型.经过实际数据的模拟和预测,和与原GM(1,1)模型及其他优化模型的对比,发现本文优化的GM(1,1)模型有非常高的模拟精度和预测精度.  相似文献   

19.
通过灰色系统理论,建立湖南省人均GDP的GM(1,1)等维递补动态模型,在此基础上改进预测公式并预测其发展趋势.结果表明该模型能很好的反映其发展趋势,对政府宏观调控具有一定的参考价值.  相似文献   

20.
交通事故的发生是一个典型的灰色系统,利用灰色理论的GM(1,1)模型建立了交通事故起数、死亡人数、受伤人数及直接经济损失预测模型,并利用某市31个月的交通状况数据验证了模型有较好的精确度。  相似文献   

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