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建立了基于灰色马尔科夫的全国沿海航标数量预测模型。结果表明,建立的灰色马尔科夫模型对中国沿海各类航标的增长趋势能进行良好地预测,2006-2015年10年间中国沿海各类航标数量增长率为13.03%,对航标数量的准确预测能为航标管理部门制定管理策略提供基础数据。 相似文献
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人口数量是衡量一个地区发展的重要指标,考察一个地区的人口规模及其走势有益于政府制定相关政策规划和管理人群。本文以江西省2000—2013年的人口数量为基础,建设性地将灰色系统中的GM(1,1)模型与马尔科夫链结合,构建了灰色马尔科夫预测模型,对江西省未来5年的人口数量做出了准确的预测。结果显示,江西省未来5年人口数量有下降的趋势。 相似文献
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以114家中小上市公司为研究对象,运用BP神经网络模型和径向基网络模型对训练样本和测试样本中一定比例的"非ST"和"被ST"进行了信用评估。按照各上市公司财务状况把公司划分为"好"和"差"两类。仿真结果表明:BP神经网络模型对测试样本的预测准确率高达88.9%,而径向基网络模型对测试样本的预测准确率只有77.8%,比BP神经网络模型的准确预测率低了11个百分点。 相似文献
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建立适用于中国和俄罗斯等人均铁矿石需求增长型国家的面板模型,利用面板模型对中国人均铁矿石消费量进行扩张预测,并按不同年份、不同建模期与灰色模型、协整模型、ARIMA模型的样本内、样本外平均扩张预测结果进行对比,说明面板模型的预测精度优于其他三个模型。面板模型与协整模型均能有效地分析因变量与各影响因素间的关系,一般的灰色模型和ARIMA模型无法达到这一目的。考虑模型对变量之间相关关系的刻画能力及预测精度两方面因素,认为四类模型分析铁矿石需求问题的能力排序为:面板模型协整模型灰色模型ARIMA模型,这一结果表明面板模型用于铁矿石需求分析具有优越性。 相似文献
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通过对几种预测模型的比较研究,建立了基于马尔科夫过程的企业技术工人需求预测模型。以某钢铁集团企业作为模型的实际应用案例对该算法进行了验证,得出马尔科夫模型作为企业对技术工人需求预测的方法是值得借鉴的。并提出企业在应用马尔科夫模型对技术工人进行预测的过程中,应注意的两大问题。 相似文献
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为了提高软件鲁棒性检测精度,将灰色预测模型和马尔可夫链进行组合,提出一种基于串联灰色马尔可夫链模型的软件鲁棒性检测组合模型。利用灰色系统模型预测软件可靠性的整体趋势,马尔可夫链对软件可靠性的随机性、波动性进行预测,实现对灰色模型预测结果的修正,实现软件可靠性的准确预测。仿真结果表明,相对于传统预测方法,灰色马尔可夫链组合模型提高了软件鲁棒性的测量精度,可以为软件开发工作提供一些科学性、建设性建议,提高软件质量。 相似文献
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基于灰色系统理论的经济预测模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了灰色系统理论用于经济预测的可行性,介绍了灰色系统理论的两种模型:灰色GM(1,1)模型和动态等维GM(1,1)模型,并介绍了包括"未知数据法"在内的各种模型检验方法,通过一个实例将上述模型用于预测并对结果进行检验.结果表明,灰色系统理论可以用于经济预测且动态等维GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型预测精度高,预测结果更可靠. 相似文献
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目前对于大坝变形的预测都是基于单一的预测模型,该模型无法同时考虑样本数据量及影响因子优选情况,而灰色模型适用于短期的预测,并能够很好的确定影响因子,而支持向量机适用于长期的预测,无法确定最佳的影响因子。本文将支持向量机和灰色模型进行很好的结合,可以达到模型互补的目的,提高影响因子的优化及训练样本的拟合和预测样本的预测精度。 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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郭为民 《内蒙古科技与经济》2020,(16)
在现代企业管理中,营销管理、目标管理、成本管理已广泛应用,但这些规律理论应用的基础是对来年销售量的预测。文章根据个体消费者的消费随机性特点、空调年销售规律变化特点,根据马尔科夫模型随机性、稳定性特点以及时间序列法对短期预测和变化规律稳定的预测精确度较高的特点,提出对空调的销售量进行预测的马尔科夫模型与实践序列法相结合的方法。 相似文献
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本文首先用定性预测方法分析了房地产价格的主要影响因素,接着针对该问题的灰色不确定性,在对传统灰色预测DGM(1,1)模型的改进形式和离散型灰色预测DGM(1,1)模型系统研究的基础上,提出了一种新的DGM(1,1)模型,对某地区房地产价格(2005-2008年)进行了预测的实证分析和基于Matlab 程序的仿真计算,证明其可靠性和有效性,并就房地产价格的预测结果,提出了相应的对策建议.研究结果表明:本文所建立的DGM(1,1)模型可作为灰色预测理论的一种精确预测模型,其为房地产价格的市场预测提供了一种新的定量预测方法,对当前房地产市场的理性发展具有重要的指导意义和借鉴价值. 相似文献
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现代电力负荷数据以海量形式存在,传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果,设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据,通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理,产生电力负荷数据预测建模样本,然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本,通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模,每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测,最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究,测试结果表明,本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度,可以足电力负荷在线预测效果,而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。 相似文献
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电子商务客户流失三阶段预测模型 总被引：5，自引：0，他引：5
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法. 相似文献