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建设用地需求量预测对合理规划建设用地规模以及有效控制建设用地数量具有重要意义。本文应用多元线性回归模型(MLR)、GM(1,1)灰色系统模型和基于主成分分析的BP神经网络模型(PCA-BP)建立3种预测模型对2020年连云港的建设用地需求量进行预测。结果表明:3种模型的预测精度均较高,其中PCA-BP神经网络模型预测的平均绝对误差(MAE)、误差均方根(RMSE)以及平均相对误差(MRE)在3种模型中均最小,预测精确度最高,多元线性回归模型次之,灰色GM(1,1)模型略低;根据精度评价结果最终确定以3种模型预测结果的平均值作为2020年连云港建设用地需求量的预测值,得出预测结果为189506.02 hm~2。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(15)
为对露天矿山边坡的变形趋势作出了科学的分析与预测,将GM(1,1)灰色模型与Elman神经网络模型结合,选取露天矿山实测位移数据进行了分析,并对两种预测模型方法进行比较。通过预测结果数据得出:两种模型均可对边坡位移进行较精确的预测,灰色GM(1,1)模型较为简洁,Elman神经网络模型预测值相对于灰色GM(1,1)模型预测值更加接近实际监测位移数据相对误差较小。两种预测模型均能基于现有数据对之后的发展规律作出预测,从而为露天矿山企业安全措施的制定提供重要参考依据。 相似文献
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基于QPSO灰色神经网络的基坑锚固荷载预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2016,(1)
针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群(QPSO)优化灰色神经网络的学习算法。在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络(GNN)的权值和阈值进行优化,构建了基于量子粒子群的灰色神经网络模型(QP-SO-GNN)。以某矿山深基坑支护为例,进行锚索荷载预测。结果表明:QPSO-GNN模型预测结果稳定,其模型精度和泛化能力均优于常规GNN,表明了该方法的有效性和可行性,可以为锚固设计提供一种切实可行的参考依据。 相似文献
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以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。 相似文献
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交通量预测是道路交通规划与路面设计的基础,由于影响交通量生成和增长的因素有层次复杂性、关系模糊性、动态变化随机性和指标数据不确定性等,从来导致交通量的预测结果与路面实际运营数量之间有较大差异。利用灰色GM（1,1）模型理论,在公路交通量预测中,通过实例计算分析表明,灰色优化模型GOM比单一灰色模型具有更高的预测精度。 相似文献
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文章通过对序列生成算子的改进来研究灰色模型,使用加权平均弱化缓冲算子（WAWBO）来弱化原始数据的随机性,利用离散函数满足光滑性这一条件判定序列建立GM（1,1）模型的可行性。选取沪市证券交易所的09九江债券为研究对象,对其收盘价格数据进行建模预测,并运用残差检验和关联度分析的方法作模型检验,结果表明运用改进序列生成的模型模拟精度较高,适合作短期预测。 相似文献
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【目的/意义】精准预测与掌握舆情事件的发展,及时发现舆情中的潜在危机,对社会的长治久安具有重要
意义。【方法/过程】针对网络舆情演化的不确定性、多变性与灰色性等特征,选取多个指标数据建立多因素灰色模
型(MGM(1,m))。同时,为提高预测结果的精确度,利用BP神经网络对多因素灰色模型的预测残差进行修正,构建
基于残差修正的多因素灰色模型,并结合“莆田系事件”对模型预测性能进行验证。【结果/结论】仿真结果表明,相
对于单一序列GM(1,1)模型和无残差修正的多因素灰色模型,残差修正后的多因素灰色模型在网络舆情预测上具
有一定的优势。 相似文献
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交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。 相似文献
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本文介绍了灰色系统GM(1,1)模型的预测方法,并应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型,通过实例对1992年的中文期刊订购经费进行外推预测,结果表明:应用数据对数化灰色系统GM(1,1)模型的拟合与外推效果好,是一个最佳的外推预测模型。 相似文献
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灰色预测法在现实当中可以用少量数据进行建模,既不需要大量数据的支持,也不需要数据服从典型的概率分布就可以得出满意的结论.文中通过建立GM(1,1)模型,预测了某地区2010-2013年公安机关缴获海洛因的数量,为公安机关预防和打击毒品犯罪提供了宏观上的数据支持. 相似文献
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本文采用R软件,对上证指数(000001)历史时间序列数据(2015/12/4-2015/12/11)进行灰色预测建模分析,并预测出2015/12/14的开盘价。该预测值与实际值相对照,预测误差小,模型拟合效果良好,说明灰色预测模型非常适用于短期预测;同时预测结果显示在该时期上证指数处于波动下跌趋势。 相似文献
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采用BP神经网络和灰色模型的组合对我国未来几年的人均净用电量进行预测。通过实际数据与预测结果的比较,具有较高的精度,证明了组合模型和方法的可行性。最后对我国2008～2011年的人均净用电量做了发展预测。 相似文献
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矿产资源在我国属于资源比较丰富,但是我国对于矿产资源的预测数据确是少之又少,其矿产的机理又比较复杂.针对这个情况,本文利用灰色GM(1,1)模型时间序列预测理论对矿产资源预测进行建模预测,分析了该预测模型在实地矿产预测中的实际应用,证明了方法的有效性. 相似文献
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科技文献系统建模法分析 总被引：1，自引：0，他引：1
从建立数学模型的方法、模型适用情况、模型精度等方面，比较了目前提出的3种科技文献灰色建模法。改进的GM(1，1)建模法较适应科技文献系统，特别是用于建立作为长期预测的科技文献模型，效果更佳。而Verhulsr建模法不能用于建立科技文献系统的数学模型。 相似文献
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在传统变形监测工作中,根据已观测数据作为初始值,建立预测模型,模拟监测体未来变形趋势成为变形监测工作重要研究方向。本文旨在研究利用灰色模型对已知观测数据要求较少的优势,在贵阳市基坑沉降项目中试验了3种灰色模型GM(1,1)、DGM(1,1)、NDGM(1,1)的模拟实验效果,分析了3种灰色预测模型预测精度及适用性,并且讨论监测体与周围环境因素的关联性,及其对预测结果的局限性。文中的一些实验结果对研究利用灰色理论建立灰色预测模型有着积极的意义。 相似文献
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从资源匹配视角构建战略性新兴产业人力资源需求数量预测指标体系,运用灰色关联度分析筛选关键指标;运用灰色理论、神经网络和集成学习,构建GBP-Bagging网络模型,对山西省2015-2020年战略性新兴产业人力资源需求数量进行预测。结果表明：“十三五”期间,山西省战略性新兴产业人力资源需求数稳步增长;GBP-Bagging网络模型有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比BP神经网络和灰色预测模型更为准确的预测结果;为应对产业人力资源需求增长所带来的压力,山西省应当加大人才培养力度,健全人才引进机制,在增加人才数量的同时,把控人才质量关,加强与周边地区的人才交流与沟通。 相似文献
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从资源匹配视角构建战略性新兴产业人力资源需求数量预测指标体系,运用灰色关联度分析筛选关键指标;运用灰色理论、神经网络和集成学习构建GBP-Bagging网络模型,对山西省2018—2022年战略性新兴产业人力资源需求数量进行预测。研究结果表明:"十三五"期间,山西省战略性新兴产业人力资源需求数稳步增长;GBPBagging网络模型有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比BP神经网络和灰色预测模型更为准确的预测结果;为应对产业人力资源需求增长所带来的压力,山西省应当加大人才培养力度,健全人才引进机制,在增加人才数量的同时把控人才质量关,加强与周边地区的人才交流与沟通。 相似文献