共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
针对相关文献的边值修正GM(1,1)模型中,边值修正项和模型检验均采用最小一乘准则,而模型参数估计采用最小二乘准则的不协调性,将最小一乘准则应用到模型参数估计中,统一了模型参数、边值修正项和模型精度检验的准则,得到了真正意义上的最小一乘准则GM(1,1)模型.计算实例说明,最小一乘准则GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性. 相似文献
3.
灰色新陈代谢GM（1,1）模型在农村居民人均纯收入预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
9.
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
10.
PM2.5对空气质量和能见度等有重要的影响,了解其变化趋势,对制定合理的治理机制具有现实意义.在传统的GM(1,1)模型的基础上,提高数据的光滑度,建立了改进的GM(1,1)模型,并利用MATLAB实现GM(1,1)模型算法.以石家庄市PM2.5浓度作为研究对象,以历史数据预测未来数据,并检验其精度.结果显示,石家庄市PM2.5浓度,在短期内仍将保持较高值,采取措施控制PM2.5浓度不容忽视. 相似文献
11.
《洛阳师范学院学报》2016,(8)
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
12.
蔡义琼 《周口师范学院学报》2011,28(5):26-28
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
13.
张仁萍 《乐山师范学院学报》2012,(12):93-96
以货运周转量度量物流需求,运用GM(1,1)模型,结合excel 2003及mathematic5.0软件,预测乐山市"十二五"期间物流需求量,并采用Markov链对预测值进行修正。结果表明基于Markov链修正的GM(1,1)模型对物流需求预测是科学、可靠的,可为政府制定物流业近期发展政策提供定量依据。 相似文献
14.
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
15.
许大宏 《连云港职业技术学院学报》2011,24(1):9-13
为了提高公路交通运输量的预测精度和公路运输行业的管理水平,研究了GM（1,1）模型特性、GM（1,1）在背景值和初始值选择两方面所存在的缺陷;提出一种新的背景值计算方法;最后,利用2000-2004年的公路客运量的实际数据进行了验证,结果表明：改进模型的预测精度要高于GM（1,1）模型的预测精度,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性. 相似文献
16.
首先介绍了GM(1,1)、ARMA、RBF模型,然后提出诱导广义有序加权正切平均算子(IGOWTA)的概念,基于IGOWTA算子建立了GM(1,1)-ARMA-RBF组合预测模型,实证结果表明这种组合预测模型比其单一模型的预测精度更高、误差更小. 相似文献
17.
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
18.
《佳木斯教育学院学报》2016,(5)
在对原始数据序列的一次累加生成中,考虑到序列的间距和原始数据序列的单调性因素,给出了对非等间距递减序列建立GM(1,1)模型的又一种新的方法——倒数累加生成.实例表明文中提出的方法概念明确、计算方便、有较高的拟合和预测精度. 相似文献
19.
左燕 《周口师范学院学报》2009,26(5):38-40
根据郑州商品交易所PTA期货价格,应用基于GM(1,1)改进的Verhulst模型对其进行模拟预测.通过计算、分析得出所建立的模型模拟预测结果较灰色Verhulst模型模拟预测精度高,更接近实际情况. 相似文献
20.
李兴芳 《四川职业技术学院学报》2012,22(3):162-164
经典GM(1,1)模型要求处理的序列为非负,但实际应用中含负值序列比较常见,有必要建立适合含负值序列的GM(1,1)模型.现有的处理方法是将原含负值序列X沿纵轴平移一个固定常数c使原序列变为非负,然后按经典GM(1,1)建立模型,再对所得的模拟序列进行逆变换,从而得到原含负值序列的摸拟值和预测值.由于现有方法中所取c值是固定的,其模型精度不一定达到最高.本文提出在区间寻找一个最佳的平移值c,使得现有方法中所取平移值为本文取值范围的一个特例,从而推广了现有方法的结果且模型精度有所提高.模拟结果表明,在区间中选取最佳平移值比固定平移选取的c值提高了模型精度. 相似文献