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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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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
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巨旭平 《连云港职业技术学院学报》2009,22(1)
用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络GMBP模型,对图书馆借阅人数进行预测.基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用对模型进行学习验证.该模型有效地把灰色理论的弱化数据波动性的优点和神经网络非线性特点结合起来,并以科学预测为依据提出图书馆资源管理对策. 相似文献