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针对粮食产量预测中随机性和波动性特点,建立适用性较强的GM(1,1)-Markov链组合模型。选取2006-2019年河南省粮食产量为原始数据序列,建立GM(1,1)-Markov链预测模型,对河南省2020-2022年的粮食产量进行预测。从平均相对误差、后验差比和小误差概率三个方面对模型进行检验,模型精度标准均为一级。GM(1,1)-Markov链模型的平均相对误差和平均绝对误差相对于GM(1,1)模型分别减小了25.32%和21.81%,表明该模型对河南省粮食产量预测有较高的实用性。 相似文献
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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
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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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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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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
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建筑业安全事故方面的数据具有波动性大,规律性弱,公开的数据少等特点。国家住建部发布2010—2019年的建筑业安全事故死亡人数,通过运用单纯的灰色GM(1,1)模型和马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型分别预测出来的结果对比,基于马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型克服了传统预测模型仅适用于短期预测的缺点,且提高了预测的精度。同时,用该模型对我国2020—2021年建筑业安全事故死亡人数进行预测,并提出合理化的管理建议,推动我国建筑业的平稳健康发展。 相似文献
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《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(6)
粮食产量是一个非平稳的时间序列,结合经典灰色理论和Markov模型所产生的修正残差的G-Markov模型,能较好地对非稳定时间序列的状态转移行为进行预测.以河南省小麦产量预测为例,在传统GM(1,1)模型的基础上,对其预测值与实际值的残差序列进行Markov模型预测,更好地发挥了两个模型的优势.经检验证明,修正残差的G-Markov模型在小麦产量预测方面比传统的灰色GM(1,1)模型具有更高的精确度. 相似文献
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以灰色预测理论为基础,分别运用传统的和改进的GM（1,1）模型,对福建省未来人口进行预测,并提出了存在干涉因子的GM（1,1）模型的使用方法,改进的GM（1,1）模型具有较高的预测精度和可行性． 相似文献
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王丰效 《喀什师范学院学报》2002,23(3):32-34
基于GM（1，1）模型的不足，在GM(1,1)SSODMM的基础上，建立了一个混合GM（1，1）SSODMM和时间序列的预测模型，对某企业产品的销售量进行了预测；并将GM（1，1）SSODMM模型的预测结果与混合模型的预测结果加以比较。 相似文献
13.
GM(1,1) and GM(1,1) rolling models derived from grey system theory were estimated using time-series data from projection studies by National Center for Education Statistics (NCES). An out-of-sample forecasting competition between the two grey prediction models and exponential smoothing used by NCES was conducted for education expenditure and school enrollment under the assumption that grey prediction was as promising as NCES's forecasting technique in dealing with univariate time-series data while some other determinants of the variables under examination were excluded. The purpose of this study, therefore, was to verify that the GM(1,1), and GM(1,1) rolling models would provide forecasts that were at least as accurate as the NCES's approach to extrapolating education expenditure and school enrollment. The findings revealed that the forecasting efficiency of GM(1,1) rolling model was superior to exponential smoothing and GM(1,1) model. The results can offer valuable insights and provide a basis for further research in model building for short-term estimation on educational statistics. 相似文献
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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
15.
根据山东统计数据信息,以山东省农村居民收入支出为例,应用灰色系统理论建立农村住户人均收入和支出的时间（1999—2006年）序列模型,分析收入和支出的内在关系和变化趋势,给出了GM（1,1）模型的实现方法。通过对预测结果的检验,证明灰色GM（1,1）模型具有准确性高、拟合效果好的特点。 相似文献
16.
依据1996～2003年我国普通高等教育经费总量数据,运用灰色模型GM(1,1)预测未来五年内普通高校教育经费总量状况,预测过程中灰色模型自身“小样本”、“贫信息”的特点,使得计算简便且精度较高。并以总量预测为基础,分析未来普通高校教育经费来源结构的发展态势。结果表明,随着我国教育投资体制改革的不断深入,政府在普通高等教育经费投资中的主体地位在相应地转变,而非财政性教育经费的投入比例逐年增加,并在教育经费投入中发挥重要作用。 相似文献
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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
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LIN Jia-mu LIU Dan 《重庆大学学报(英文版)》2006,5(4):229-234
1 Introduction a Grey theory, originally developed by Deng [1], is a truly multidisciplinary and generic theory that deals with systems of deficient information. In the field of information research, light and deep colors respectively represent informatio… 相似文献
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长江水质污染预测的灰色模型 总被引：5，自引：0，他引：5
水质预测涉及因素众多且机理复杂，而且已知数据偏少，故采用灰色理论中的GM（1，1）模型对长江污染物进行预测，并进行了四种检验，都达到较满意的效果．为了使预测结果更加准确，提出了用GM（1，1）模型群和等维灰数递补动态预测两种方法加以改进，从而避免使用单一的灰色模型容易受到不稳定信息影响的缺陷，使得预测精度更加准确，提高预测结果的可信度． 相似文献
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修正GM（1，1）模型在销售量预测中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
王丰效 《渭南师范学院学报》2003,18(5):10-11,58
基于GM(1，1)预测模型的模型误差的三种情形，给出了修正方法，建立了一种改进的GM(1，1)预测模型．讨论了改进GM(1，1)预测模型在销售量预测中的实际应用，结果表明改进模型具有较好的预测精度。 相似文献