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1.
将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度. 相似文献
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基于已有关于旅游相关预测的文献大都采用单一预测模型,例如灰色系统理论模型、人工神经网络、时间序列预测等、缺乏对旅游的组合预测的研究。文章尝试在IOWHA算子的基础上构建组合模型,进而对安徽省的的旅游总收入进行预测。预测结果表明基于IOWHA算子的组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是有效合理的。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2017,(2)
选取1990—2009年江苏省人均GDP为样本数据,2010—2014年江苏省人均GDP作为验证数据,分别建立了ARIMA模型、指数平滑模型和多元回归模型对未来3年的江苏省人均GDP进行预测,然后在前3种单向预测方法基础上建立基于诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子组合预测模型,再对此模型进行相应的效率评价.最后用组合预测模型对未来3年江苏省人均GDP进行预测.结果表明:相比于上述3种单项预测方法,基于IOWGA算子的组合预测模型的预测精度更高.预测结果表明2015—2017这3年,江苏人均GDP会继续增长,人民生活水平将继续提高. 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):110-116
对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次. 相似文献
6.
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
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巨旭平 《连云港职业技术学院学报》2009,22(1)
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
8.
本文利用回归分析和人工神经网络分析方法研究了我国职业教育发展规模和人均GDP之间的数值关系,利用所建立的人工神经网络模型对我国职业教育发展规模和人均GDP的关系进行了预测。 相似文献
9.
雷学武 《数学学习与研究(教研版)》2008,(11)
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
10.
海南省GDP的灰色预测 总被引：2，自引：0，他引：2
国内生产总值（GDP）是衡量一个国家或地区经济实力的指标.本文利用海南省从2000年到2009年的GDP,建立了海南省国内生产总值的灰色预测模型,即GM（1,1）模型,对2010年至2014年的海南省国内生产总值作了预测. 相似文献