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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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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
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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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基于最优组合模型的中国GDP预测 总被引：1，自引：0，他引：1
李小月 《喀什师范学院学报》2012,33(2):23-26
利用1990～2010年中国GDP数据,在建立ARIMA、多项式趋势拟合模型和GM(1,1)模型基础上,以误差平方和最小为最优准则建立组合预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。所得结果误差优于三个模型的分别预测,表明组合预测模型在时间序列数据的预测中更有优势。并用所建的组合预测模型进行2011～2015年的预测。 相似文献
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灰色系统理论在铁路运输企业人才预测中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
邓又华 《常州技术师范学院学报》2000,6(3):32-37
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。本文运用灰色模型GM（1,3）,对铁路运输企业人才需求总量的发展变化进行了动态关联分析,作出了人才需求总量的预测,对预测结果进行了分析。 相似文献
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文章应用多源头数据处理和融合方法,将“双碳”数据源集作为模型的输入源,通过构建灰色马尔可夫模型对2022—2035年泸州市（L市）“双碳”目标值进了预测。首先建立灰色GM(1,1)模型对原始数据序列的趋势进行刻画,经过建立误差模型、进行状态划分、建立状态转移矩阵等步骤,计算出了预测年份的状态概率,再利用灰色马尔可夫模型对预测结果进行修正,从而得出预测年份二氧化碳排放总量的预测值。该模型预测结果表明：L市在2029年二氧化碳排放总量将达到历史最高值（5 177.13万t）,预计可以实现“碳达峰”目标。 相似文献
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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