灰色模型
- 新陳代謝灰色模型在新冠肺炎確診病例數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
，將新陳代謝灰色模型應(yīng)用于2020年1月30日至2月10日宜昌市新冠肺炎確診病例數(shù)進(jìn)行模擬與預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，確診病例數(shù)新陳代謝灰色模型是精度等級(jí)較高的一種預(yù)測(cè)模型，為新冠肺炎確診病例數(shù)的預(yù)測(cè)提供了簡(jiǎn)單可靠的路徑，為未來(lái)疫情防控工作提供一定的參考。關(guān)鍵詞：新陳代謝；灰色模型；確診病例數(shù)；新冠肺炎中圖分類號(hào)：TB?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.02.084近兩年來(lái)，新冠肺炎疫情在全球多個(gè)國(guó)
現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2023年2期2023-02-17
- 2030年中國(guó)成年居民畜肉攝入量預(yù)測(cè)
ARIMA、灰色模型和趨勢(shì)外推法3種模型的精度，并對(duì)2030年我國(guó)成年居民畜肉攝入量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果：城鎮(zhèn)居民畜肉平均攝入量的擬合預(yù)測(cè)中，ARIMA模型的擬合精度和預(yù)測(cè)精度均優(yōu)于趨勢(shì)外推法和灰色模型。農(nóng)村居民畜肉平均攝入量的預(yù)測(cè)，ARIMA模型的擬合精度優(yōu)于趨勢(shì)外推法和灰色模型;預(yù)測(cè)精度則為第二，略低于灰色模型，綜合擬合精度和預(yù)測(cè)精度，ARIMA模型優(yōu)于其他2種模型。ARIMA模型預(yù)測(cè)到2030年城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的畜肉平均攝入量將分別達(dá)到131.0、130
中國(guó)食物與營(yíng)養(yǎng) 2022年3期2022-03-30
- 服裝銷售定量預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展
回歸分析法;灰色模型;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TN941.26文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1009-265X（2022）02-0027-09Research progress on quantitative forecast methods of clothing salesZHENG Jinfenga， LUO Rongleib，c（a. School of Fashion Design & Engineering; b. School of Interna
現(xiàn)代紡織技術(shù) 2022年2期2022-03-29
- 基于改進(jìn)馬爾可夫模型的深基坑沉降預(yù)測(cè)研究
模型先用無(wú)偏灰色模型擬合系統(tǒng)的總體變化趨勢(shì)，然后對(duì)擬合殘差進(jìn)行馬爾可夫狀態(tài)劃分，進(jìn)而對(duì)轉(zhuǎn)移矩陣?yán)脵?quán)重進(jìn)行加權(quán)處理，最后得到加權(quán)后的馬爾可夫模型，利用此模型對(duì)基坑沉降進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。將該模型用于深基坑沉降預(yù)測(cè)工程實(shí)例，實(shí)例結(jié)果表明：基于改進(jìn)馬爾可夫模型解決了深基坑沉降預(yù)測(cè)的隨機(jī)擾動(dòng)，同時(shí)也增加了預(yù)測(cè)模型的可靠性，有效提高了深基坑中、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞：灰色模型 ? 無(wú)偏灰色 ? 改進(jìn)馬爾可夫 ? 狀態(tài)區(qū)間 ? 深基坑沉降預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：T73 ? ?
科技資訊 2021年24期2021-12-02
- 新陳代謝灰色預(yù)測(cè)模型在四川省煤炭產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究
索。關(guān)鍵詞：灰色模型;新陳代謝模型;預(yù)測(cè);煤炭;四川省引言進(jìn)入二十一世紀(jì)以來(lái)，雖然煤炭的價(jià)值大不如從前，但畢竟目前和未來(lái)很長(zhǎng)的一段時(shí)間之內(nèi)煤炭還是我們?nèi)祟惖纳a(chǎn)生活必不可缺的能量來(lái)源之一，煤炭的供應(yīng)也關(guān)系到我國(guó)的工業(yè)乃至整個(gè)社會(huì)方方面面的發(fā)展的穩(wěn)定，煤炭的供應(yīng)安全問(wèn)題也是我國(guó)能源安全中最重要的一環(huán)。近十年來(lái)四川省煤炭產(chǎn)量驟減，煤炭需求基本靠外省調(diào)入，但煤炭需求量依然龐大。本文通過(guò)對(duì)四川省未來(lái)5年煤炭產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，探索煤炭未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。新陳代謝GM（1，1）
科學(xué)與生活 2021年16期2021-11-25
- 高鐵對(duì)京津冀城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響
區(qū)域可達(dá)性;灰色模型;物流業(yè)集聚中圖分類號(hào)：F259.27? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： The development of the national economy has an impact on the industrial layout of Beijing-Tianjin-Hebei. This paper analyzes the agglomeration of the logistics industry in Beijing-
物流科技 2021年8期2021-09-18
- 基于灰色模型和Logistic函數(shù)的公路客運(yùn)量預(yù)測(cè)研究
：交通運(yùn)輸;灰色模型;Logistic函數(shù);客流預(yù)測(cè)0 引言近年來(lái)，隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，交通運(yùn)輸行業(yè)在發(fā)展中起著重要的作用。但隨著人口流動(dòng)的不斷增加，交通運(yùn)輸行業(yè)也面臨著巨大的壓力。從公路旅客運(yùn)輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā)，如何才能做到合理的對(duì)班車進(jìn)行排班，調(diào)整發(fā)班密度，使得各個(gè)車站、運(yùn)輸企業(yè)充分發(fā)揮運(yùn)力資源，滿足旅客出行需求。秦元慶[1]等利用灰色模型對(duì)春運(yùn)客流量預(yù)測(cè)進(jìn)行優(yōu)化，吳強(qiáng)[2]等將灰色預(yù)測(cè)運(yùn)用于城軌客流。由此，若能根據(jù)以往的客運(yùn)量數(shù)據(jù)，用預(yù)測(cè)方法找出其中的規(guī)律
交通科技與管理 2021年1期2021-09-10
- 基于粒子群改進(jìn)的高鐵隧道沉降預(yù)測(cè)研究
PSO） 對(duì)灰色模型GM（1.1 ） 進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建了灰色-時(shí)序組合模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。研究表明，基于粒子群改進(jìn)的灰色-時(shí)序組合模型對(duì)高鐵隧道的沉降預(yù)測(cè)具有實(shí)際意義，它能夠更好地預(yù)測(cè)高鐵隧道沉降趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：隧道沉降預(yù)測(cè);粒子群算法;灰色模型中圖分類號(hào)：U457 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2021）06-0165-04Abstract：High-speed railway tunnel construction is an imp
粘接 2021年6期2021-08-09
- 基于灰色理論對(duì)施工企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)成本控制研究
】風(fēng)險(xiǎn)成本;灰色模型;風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)【Keywords】risk cost; grey model; risk prediction【中圖分類號(hào)】F426;F406.72 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2021）07-0041-021 引言伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，
中小企業(yè)管理與科技·中旬刊 2021年7期2021-08-06
- 基于組合預(yù)測(cè)模型的我國(guó)鐵路客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)分析
平滑模型 ;灰色模型;組合預(yù)測(cè)模型[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.18.1621 引言鐵路作為近現(xiàn)代最為重要的交通運(yùn)輸方式，得益于軌道交通更趨向于快穩(wěn)，越來(lái)越多的人愿意以鐵路出行，軌道交通的高速發(fā)展也是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的集中體現(xiàn)。鐵路交通的發(fā)展同樣反哺國(guó)家工業(yè)，推動(dòng)社會(huì)發(fā)展，成為一個(gè)良性循環(huán)。研究鐵路客運(yùn)量的發(fā)展趨勢(shì)，為鐵路運(yùn)輸資源的合理配置，未來(lái)鐵路運(yùn)輸規(guī)劃提供理論依據(jù)。關(guān)于鐵路客運(yùn)量，已有一定的研究。國(guó)內(nèi)有很多相關(guān)學(xué)者
中國(guó)市場(chǎng) 2021年18期2021-07-01
- 農(nóng)村居民年需水量預(yù)測(cè)方法分析
水;需水量;灰色模型中圖分類號(hào)：TV213.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2021）01-0066-03Abstract： In recent years， with the development of poverty alleviation and new rural construction， the living environment and living standard of rural residents have been
河南科技 2021年1期2021-04-22
- 基于灰色模型的容器伸縮優(yōu)化
縮;云計(jì)算;灰色模型;中圖分類號(hào)：TP393.08 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0引言隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，K8s提供的彈性伸縮是一個(gè)重要的容器伸縮機(jī)制，在負(fù)載較高的情況下能夠快速擴(kuò)容。在負(fù)載較低的狀態(tài)下釋放資源，在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)也減小資源浪費(fèi)的情況。在K8s平臺(tái)上HPA 被設(shè)計(jì)為一個(gè)調(diào)度控制器，通過(guò)周期性地檢查pod負(fù)載狀態(tài)，并根據(jù)創(chuàng)建時(shí)設(shè)定的閾值進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)增加pod數(shù)量增強(qiáng)負(fù)載能力。目前自動(dòng)伸縮機(jī)制已經(jīng)有很多的研究，文獻(xiàn)[1]提出了一種多重閾值方法，對(duì)傳統(tǒng)
科技研究·理論版 2021年16期2021-03-07
- 灰色模型的電子商務(wù)物流服務(wù)客戶滿意度評(píng)價(jià)研究
一問(wèn)題，基于灰色模型研究了一種新的客戶滿意度評(píng)價(jià)方法。遵循科學(xué)性原則構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，設(shè)定企業(yè)形象、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)效能、服務(wù)便捷性4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)構(gòu)造判斷矩陣、計(jì)算判斷矩陣中的權(quán)重向量最大特征根、檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性三步來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，確定比較數(shù)列和參考數(shù)列，計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度，從而評(píng)價(jià)電子商務(wù)物流服務(wù)客戶滿意度。實(shí)例分析結(jié)果表明，基于灰色模型的電子商務(wù)物流服務(wù)客戶滿意度評(píng)價(jià)方法的有效性高，能夠在短時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)地評(píng)價(jià)出客戶的滿意度。關(guān)鍵詞：
現(xiàn)代電子技術(shù) 2020年17期2020-09-21
- 2012—2016年象山近岸海域水質(zhì)評(píng)價(jià)與模擬研究
;年際變化;灰色模型;主要污染物中圖分類號(hào)：P76????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????文章編號(hào)：1005-9857（2020）03-0031-05Evaluation and Simulation of Water Quality in Xiangshan Coastal Waters from 2012 to 2016YE Linan1，2，OUYANG Xuan1，CHEN Gao 1，YUAN guojian1，MAO hongwei1（1.Ningbo
海洋開發(fā)與管理 2020年3期2020-09-10
- 湖北省耕地資源承載力及糧食用地需求分析
：耕地潛力;灰色模型;耕地承載力;適宜人口中圖分類號(hào)： F323.211;F326.11 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ?文章編號(hào)：1002-1302（2020）11-0326-07收稿日期：2019-05-21基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：41271534）。作者簡(jiǎn)介：肖鵬南（1992—），男，湖南婁底人，博士研究生，主要從事自然資源調(diào)查與評(píng)價(jià)研究。E-mail：xiaomaidang@mails.ccnu.edu.cn。通信作者：木合塔爾·艾買提（1982—
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年11期2020-08-04
- 基于非等時(shí)距灰色理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼軌波磨預(yù)測(cè)
基于非等時(shí)距灰色模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼軌波磨組合預(yù)測(cè)模型。該模型具有灰色理論所需數(shù)據(jù)樣本量小以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性擬合能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，可根據(jù)少量非等時(shí)間間隔測(cè)量的原始波深數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)鋼軌未來(lái)波磨發(fā)展。將某線上行地鐵鋼軌波磨波深歷史數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練并進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，結(jié)果對(duì)比顯示，組合模型預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)誤差較單一的灰色模型明顯減小，其預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)等級(jí)達(dá)到1級(jí)。證明了這種預(yù)測(cè)方法在鋼軌波磨預(yù)測(cè)中的有效性，從而為工務(wù)部門制定軌道養(yǎng)護(hù)與打磨策略提供重要的指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2020年3期2020-07-04
- 基于灰色模型的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)
度的等維新息灰色模型，對(duì)陜西省鐵路貨運(yùn)量進(jìn)行分析研究和預(yù)測(cè)。通過(guò)分析兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，得出改進(jìn)的灰色模型預(yù)測(cè)精度更高，最后采用后驗(yàn)差檢驗(yàn)等維新息灰色模型的精確度，并對(duì)未來(lái)三年的陜西省鐵路貨運(yùn)量做出預(yù)測(cè)。關(guān)鍵詞：鐵路貨運(yùn);灰色模型;灰色預(yù)測(cè);數(shù)據(jù)序列;后驗(yàn)差檢驗(yàn);預(yù)測(cè)精度中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2020）04-0-030 引 言近年來(lái)，伴隨著中國(guó)“一帶一路”倡議的提出，我國(guó)與一帶一路沿途國(guó)家的國(guó)際貿(mào)易合作更加緊
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2020年4期2020-05-09
- 基于灰色模型下商貿(mào)流通中中國(guó)茶葉產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)分析
據(jù)。關(guān)鍵詞：灰色模型;商貿(mào)流通;茶葉產(chǎn)業(yè)市場(chǎng);預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：F323;F327;F724文獻(xiàn)識(shí)別碼：A文章編號(hào)：2096-3157（2020）05-0042-03中國(guó)是世界茶葉的發(fā)源地，也是世界最大的茶葉生產(chǎn)國(guó)和出口國(guó)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，茶葉文化的普及、消費(fèi)者消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變，越來(lái)越多的年輕人把飲茶作為生活習(xí)慣和生活態(tài)度，中青年消費(fèi)者正替代老年消費(fèi)者成為中國(guó)茶葉消費(fèi)市場(chǎng)的主流消費(fèi)人群。經(jīng)過(guò)2013年、2014年、2015年震蕩調(diào)整，中國(guó)茶葉市場(chǎng)消費(fèi)空間擴(kuò)大，
全國(guó)流通經(jīng)濟(jì) 2020年5期2020-04-20
- “兩山”思想實(shí)踐下綠色發(fā)展新模式的可持續(xù)性研究
IMA模型和灰色模型，以浙江安吉為例，分別從生態(tài)環(huán)境、民生發(fā)展和保障體系三個(gè)方面研究綠色發(fā)展新模式的可持續(xù)性。結(jié)果表明，綠色發(fā)展新模式通過(guò)轉(zhuǎn)型發(fā)展將“兩山”理念的優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)換為生態(tài)優(yōu)勢(shì)，并用良好的生態(tài)環(huán)境反哺經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使安吉縣朝著環(huán)境損害最低化、經(jīng)濟(jì)效益最大化、財(cái)政收支平衡化的方向穩(wěn)定發(fā)展。關(guān)鍵詞：“兩山”實(shí)踐;綠色發(fā)展模式;可持續(xù)性;ARIMA模型;灰色模型中圖分類號(hào)：F062.2??????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????? 文章編號(hào)：1673-291X（202
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2020年7期2020-04-13
- 基于灰色模型的鋼鐵價(jià)格影響因素研究
據(jù)，利用建立灰色模型的方法，來(lái)對(duì)影響鋼鐵價(jià)格的相關(guān)因素進(jìn)行了實(shí)證分析和研究。實(shí)證分析證明，鋼鐵價(jià)格波動(dòng)變化中的所有影響因素中，鐵礦石是最主要的影響因素，其他因素僅僅是起到輔助刺激鋼鐵價(jià)格因素。研究鋼鐵價(jià)格影響因素為鋼鐵價(jià)格走勢(shì)分析提供參考，并對(duì)鋼鐵價(jià)格動(dòng)態(tài)管理提出針對(duì)性建議。Abstract： The faster the economy develops， the greater the demand for steel， the rapid devel
價(jià)值工程 2019年32期2019-12-04
- 城市需水預(yù)測(cè)算法比較
逐步回歸法、灰色模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共4種方法進(jìn)行建模，并用北京市2016年和2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行模型精度驗(yàn)證。結(jié)果表明：4種方法都適合用于城市需水量預(yù)測(cè)，其中主成分分析和逐步回歸分析兩種方法主要考慮了多元線性回歸存在多重共線性，但是逐步回歸模型優(yōu)于主成分回歸模型。將4種模型進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度最高，平均相對(duì)誤差達(dá)到0.79%，用來(lái)預(yù)測(cè)2016-2017年需水量，預(yù)測(cè)結(jié)果分別為38.66億m3、39.49億m3，適合作為城市需水量預(yù)測(cè)方法。
軟件導(dǎo)刊 2019年10期2019-12-04
- 基于灰色模型的建筑物基坑沉降預(yù)測(cè)的對(duì)比研究
旨在研究利用灰色模型對(duì)已知觀測(cè)數(shù)據(jù)要求較少的優(yōu)勢(shì)，在貴陽(yáng)市基坑沉降項(xiàng)目中試驗(yàn)了3種灰色模型GM（1，1）、DGM（1，1）、NDGM（1，1）的模擬實(shí)驗(yàn)效果，分析了3種灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度及適用性，并且討論監(jiān)測(cè)體與周圍環(huán)境因素的關(guān)聯(lián)性，及其對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的局限性。文中的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)研究利用灰色理論建立灰色預(yù)測(cè)模型有著積極的意義。關(guān)鍵詞：基坑監(jiān)測(cè);灰色模型;變形預(yù)測(cè)1 緒論隨著城市現(xiàn)代化建設(shè)發(fā)展，建筑物變形監(jiān)測(cè)得到推廣，關(guān)于變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)的新理論、新技
科技風(fēng) 2019年17期2019-10-21
- 灰色模型在路基沉降預(yù)測(cè)中的對(duì)比研究
況。關(guān)鍵詞：灰色模型;沉降預(yù)測(cè);精度分析中圖分類號(hào)：U414 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.13282/j.cnki wccst.2019.08.019文章編號(hào)：1673-4874（2019）08-0066-050引言在地基沉降預(yù)測(cè)中，有大量學(xué)者對(duì)其預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究 ，并取得了一定成果。近年來(lái)，灰色預(yù)測(cè)模型在路基沉降預(yù)測(cè)中也得到廣泛應(yīng)用，但由于模型的適用條件等原因，往往會(huì)出現(xiàn)預(yù)測(cè)效果效果不佳的情況，因此選擇一種合適的預(yù)測(cè)模型對(duì)工后沉降預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)尤為重要。本
西部交通科技 2019年8期2019-09-10
- 基于改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈模型的廣西物流需求預(yù)測(cè)研究
文章將傳統(tǒng)的灰色模型和馬爾可夫鏈相結(jié)合，建立改進(jìn)的預(yù)測(cè)模型，并將該改進(jìn)模型應(yīng)用于廣西物流需求的預(yù)測(cè)，顯示出更加準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果，有助于相關(guān)部門制定經(jīng)濟(jì)決策。關(guān)鍵詞：廣西物流需求預(yù)測(cè);灰色模型;馬爾可夫鏈;灰色-馬爾可夫鏈改進(jìn)方法中圖分類號(hào)：U492.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.13282/j.cnki.wccst.2019.10.042文章編號(hào)：1673-4874（2019）10-0152-040 引言物流需求預(yù)測(cè)，就是運(yùn)用恰當(dāng)?shù)姆椒?、技巧，根?jù)歷
西部交通科技 2019年10期2019-09-10
- 基于灰色理論和指數(shù)平滑法的備件需求預(yù)測(cè)模型研究
需求預(yù)測(cè) 灰色模型 指數(shù)平滑法1 引言備件，也稱備用件，是在設(shè)備維修工作中，根據(jù)設(shè)備的磨損與壽命，將設(shè)備中容易磨損的各種零部件加工、采購(gòu)和存儲(chǔ)好，這些零部件稱為備件。備件庫(kù)存成本居高不下是生產(chǎn)制造企業(yè)面臨的最大問(wèn)題，造成企業(yè)維修資金的積壓主要存在的原因包括：領(lǐng)導(dǎo)者沒(méi)有預(yù)測(cè)的思想以經(jīng)驗(yàn)為主，預(yù)測(cè)方法較為復(fù)雜實(shí)用性差。隨著我國(guó)制造企業(yè)的飛速發(fā)展，制造企業(yè)對(duì)需求預(yù)測(cè)越來(lái)越重視，同時(shí)也吸引了越來(lái)越多國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)需求預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。李樹廣和徐誠(chéng)[1]等運(yùn)用粗糙集協(xié)調(diào)
大經(jīng)貿(mào) 2019年6期2019-08-21
- 土地儲(chǔ)備影響因素分析及其數(shù)量預(yù)測(cè)方法研究
析預(yù)測(cè)方法與灰色模型方法預(yù)測(cè)數(shù)值具有較高的吻合度。因此，這兩種預(yù)測(cè)方法比較適用于土地儲(chǔ)備總量預(yù)測(cè)，值得推廣應(yīng)用。關(guān)鍵詞 ?土地儲(chǔ)備;因素分析;預(yù)測(cè)方法;灰色模型;趨勢(shì)分析中圖分類號(hào)：F293.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： This paper mainly analyzes the influencing factors of land reserve and pays attention to th
國(guó)土資源導(dǎo)刊 2019年2期2019-07-29
- 江蘇省三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)需求分析與預(yù)測(cè)研究
;就業(yè)需求;灰色模型Key words： compositional data;employment demand;Grey Model中圖分類號(hào)：F224;F249.21 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006-4311（2019）13-0060-040 ?引言隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)改革的不斷發(fā)展與壯大，勞動(dòng)力就業(yè)市場(chǎng)的供求關(guān)系發(fā)生了較大變化，各次產(chǎn)業(yè)
價(jià)值工程 2019年13期2019-07-17
- 基于最大上座率春運(yùn)火車票票額分配模型
于殘差修正的灰色模型對(duì)本年預(yù)售期內(nèi)不同時(shí)段的購(gòu)票需求進(jìn)行合理預(yù)測(cè);決策階段，以最低上座率保障值為約束條件，考慮長(zhǎng)途因子，以半馬爾可夫決策過(guò)程為基礎(chǔ)，建立單次決策上座率最大模型，并以此推廣到整個(gè)預(yù)售期，建立以最大上座率為目標(biāo)的列車票額分配模型。關(guān)鍵詞：票額分配;特征識(shí)別;灰色模型;半馬爾可夫過(guò)程;最大上座率基金項(xiàng)目：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)2018年度大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：201810290125X）中圖分類號(hào)：U293.22 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A收錄日期：2
合作經(jīng)濟(jì)與科技 2019年14期2019-07-08
- 日照市玉米產(chǎn)量的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建
元線性回歸;灰色模型;日照市中圖分類號(hào)：O29;S513? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0439-8114（2019）05-0101-03Abstract： Based on the corn yield data and related meteorological data of Rizhao City，the prediction model of corn yield was constructed by stepwise regress
湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年5期2019-06-28
- 等間隔灰色GM(1,1r)模型病態(tài)性再研究
續(xù)研究等間隔灰色模型病態(tài)性問(wèn)題，結(jié)合文獻(xiàn)[9]的思想，結(jié)合反向累積法、向量的數(shù)乘變換和旋轉(zhuǎn)變換從系數(shù)矩陣條件數(shù)和模型預(yù)測(cè)精度兩方面來(lái)改善灰色模型的病態(tài)性。實(shí)例表明對(duì)原始序列在反向累積法下做數(shù)乘變換和旋轉(zhuǎn)變換可以更有效地降低模型參數(shù)矩陣的條件數(shù)，使其達(dá)到良態(tài)，且模型精度也比傳統(tǒng)模型要高。本方法為其他灰色模型的病態(tài)性研究提供了一種參考。關(guān)鍵詞：灰色模型 反向累積法 數(shù)乘變換 旋轉(zhuǎn)變換灰色模型的病態(tài)性問(wèn)題主要是由累加法和最小二乘法數(shù)乘法產(chǎn)生，初期主要采用數(shù)乘變換
時(shí)代金融 2019年6期2019-04-10
- 基于灰色模型的湖南省縣域科技人才預(yù)測(cè)模型研究
人才;預(yù)測(cè);灰色模型項(xiàng)目基金：該文章為湖南省教育廳基地課題（課題名：縣域人才發(fā)展監(jiān)控體系研究、課題號(hào)：14K062）的階段性研究成果。人才內(nèi)涵極為豐富，不同時(shí)代對(duì)人才的定義有不同的理解和表述?？萍既瞬攀且粋€(gè)比較抽象的概念，它隨著客觀環(huán)境以及人們對(duì)知識(shí)、能力理解的變化而不斷地進(jìn)行著變化。它是一個(gè)與時(shí)俱進(jìn)的概念，并包含如下特點(diǎn)：擁有一定的專業(yè)知識(shí)和技能、創(chuàng)新能力、從事科技工作等等。因此，本文認(rèn)為：科技人才是指具有科技才能的人，有著一些特殊的科技技能以及科技特長(zhǎng)
現(xiàn)代營(yíng)銷·信息版 2019年2期2019-03-13
- 基于最優(yōu)回歸-灰色模型的走私案件預(yù)測(cè)研究
表明：回歸一灰色模型相比于單獨(dú)應(yīng)用回歸模型方差和降低了87.67%，預(yù)測(cè)精度顯著提高，預(yù)測(cè)結(jié)果具有波動(dòng)性，更符合實(shí)際情況，能夠?yàn)樽咚桨讣A(yù)測(cè)提供決策支持。關(guān)鍵詞：走私案件預(yù)測(cè);灰色模型;回歸灰色模型DOI：10.11907/rjd k.192201中圖分類號(hào)：TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）012-0069-040引言稅收是國(guó)家財(cái)政的重要來(lái)源，其中關(guān)稅在稅收中占比相當(dāng)大。由于我國(guó)對(duì)外貿(mào)易的強(qiáng)控制、國(guó)內(nèi)外同一商品的差價(jià)不斷
軟件導(dǎo)刊 2019年12期2019-02-07
- 重慶市公租房建成規(guī)模分析及管理運(yùn)營(yíng)政策研究
保障性住房；灰色模型；分?jǐn)?shù)階累加Key words： public rental housing；affordable housing；gray model；fractional-order accumulation中圖分類號(hào)：N941.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）20-0042-030 引言公租房建成總規(guī)模是公租房管理運(yùn)營(yíng)的重要參考指標(biāo)。然而，重慶公租房建設(shè)起步于2010年，發(fā)展相對(duì)較晚，相應(yīng)的建設(shè)、管理等經(jīng)驗(yàn)相對(duì)較少。從
價(jià)值工程 2018年20期2018-08-30
- 基于質(zhì)量安全系數(shù)修正的灰色模型對(duì)我國(guó)乳制品產(chǎn)量的預(yù)測(cè)
，文章在傳統(tǒng)灰色模型的基礎(chǔ)上，從乳制品質(zhì)量、相關(guān)法律法規(guī)及市場(chǎng)體系的完整度、市場(chǎng)消費(fèi)三個(gè)角度出發(fā)，提出一種衡量國(guó)內(nèi)乳制品產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展環(huán)境的指標(biāo)——質(zhì)量安全系數(shù)，并依此對(duì)灰色模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。最后，用我國(guó)乳制品2005-2016年12年的產(chǎn)量實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，證明了質(zhì)量安全系數(shù)修正的灰色模型對(duì)乳制品產(chǎn)量預(yù)測(cè)的精確性和有效性。關(guān)鍵詞：乳制品產(chǎn)量；質(zhì)量安全系數(shù)；灰色模型；預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：F273.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-4428（201
市場(chǎng)周刊 2018年1期2018-08-15
- 基于灰色模型的引航工作中危險(xiǎn)源識(shí)別
隨后，分析了灰色模型指數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)處理模型；最后，在總結(jié)前文的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探究了灰色模型在水域中船舶引航工作危險(xiǎn)源的具體應(yīng)用策略，旨在為關(guān)注這一領(lǐng)域的人士提供一些可行性較高的參考意見。關(guān)鍵詞：灰色模型 船舶引航 危險(xiǎn)源隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人民生活水平的提高，社會(huì)各界對(duì)于我國(guó)水域交通發(fā)展，特別是水域船舶引航工作危險(xiǎn)源的識(shí)別與判斷方法等方面越來(lái)越關(guān)注。在我國(guó)現(xiàn)代化的建設(shè)與發(fā)展過(guò)程中，水域交通的重要性逐漸突顯出來(lái)，對(duì)于國(guó)內(nèi)國(guó)際經(jīng)貿(mào)發(fā)展都具有重大貢獻(xiàn)。因此，如
珠江水運(yùn) 2018年11期2018-07-12
- 非等間隔灰色Verhulst模型的病態(tài)性研究
針對(duì)非等間隔灰色模型的病態(tài)性問(wèn)題提出了新的且有效的解決方法，首次從模型精度和參數(shù)矩陣的條件數(shù)兩方面解決模型的病態(tài)性問(wèn)題，這也為解決其他類型的灰色模型的病態(tài)性提供了新的參考。【關(guān)鍵詞】非等間隔 灰色模型 Verhulst模型 病態(tài)性灰色Verhulst模型與灰色模型是灰色系統(tǒng)[1]預(yù)測(cè)中的最常用模型，它們構(gòu)成灰色預(yù)測(cè)體系的核心部分。近年來(lái)，灰色Verhulst模型在各領(lǐng)域[2-5]的應(yīng)用比較廣泛，但是這些模型多是考慮等時(shí)間距數(shù)據(jù)序列建立的，而實(shí)際建模中的序列
時(shí)代金融 2018年12期2018-07-03
- 基于AHP結(jié)合灰色模型預(yù)測(cè)的宜居城市評(píng)價(jià)
價(jià)指標(biāo).利用灰色模型預(yù)測(cè)不確定性因素對(duì)宜居城市的指標(biāo)產(chǎn)生的重大影響，最終分析計(jì)算出淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)城市宜居水平綜合得分并排名，提出相應(yīng)建議。關(guān)鍵詞： Delphi法；層次分析法；灰色模型；城市宜居水平；淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)1 數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)收集自2010至2016年江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒[1]。為了更科學(xué)方便的解決問(wèn)題，對(duì)模型提出以下假設(shè)：①選取的指標(biāo)能夠科學(xué)的衡量城市的宜居水平。②社會(huì)文明度可由政務(wù)公開程度和貧富差距來(lái)間接表示。③所采用的數(shù)據(jù)都真實(shí)可靠。2 宜居城市評(píng)價(jià)系統(tǒng)2.1
科技風(fēng) 2018年7期2018-05-14
- 共享單車投放合適度評(píng)價(jià)
享單車規(guī)劃；灰色模型；生滅過(guò)程；一、序言本文通過(guò)收集往年鄭州市高新區(qū)汽車保有量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出2017年鄭州市高新區(qū)汽車保有量。以此為基礎(chǔ)，通過(guò)分析鄭州市高新區(qū)的人口密度分布預(yù)測(cè)出不受共享單車影響時(shí)2017年高新區(qū)主干道交通量。由于在短距離出行方面，部分居民改變了出行方式，選擇使用共享單車代替私家車作為主要交通工具，從而影響了主干道交通量。本文基于共享單車投放量變化，分析受到共享單車影響時(shí)區(qū)域主干道交通量的變化，討論共享單車對(duì)于區(qū)域交通狀況的影響。其次本文在收
科學(xué)與財(cái)富 2018年1期2018-03-03
- 車輛保險(xiǎn)市場(chǎng)的成長(zhǎng)預(yù)測(cè)
長(zhǎng)情況，通過(guò)灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去擬合車輛保險(xiǎn)營(yíng)業(yè)額與解釋變量的關(guān)系，之后再用遺傳算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后通過(guò)模型結(jié)果的對(duì)比，知基于遺傳算法的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有更好的預(yù)測(cè)效果。Abstract： Based on the importance of developing vehicle insurance in China， it is very necessary to study the vehicle insurance ma
價(jià)值工程 2018年3期2018-01-23
- 檔案利用需求的灰色預(yù)測(cè)方法適用性對(duì)比研究
：檔案管理；灰色模型；需求預(yù)測(cè)Key words： archive management；gray model；demand prediction中圖分類號(hào)：G273.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）04-0029-030 引言檔案利用需求預(yù)測(cè)通常是指運(yùn)用檔案來(lái)滿足相關(guān)社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)或解決特定問(wèn)題的要求。由于受到檔案的本身屬性與使用者主觀要素的多元特性與隨機(jī)性等影響，其管理過(guò)程具有較高的復(fù)雜性。對(duì)于檔案部門而言，全面及時(shí)了解檔案用
價(jià)值工程 2018年4期2018-01-15
- 基于灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)
出了一種基于灰色模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)算法，先用傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)鐵路貨運(yùn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)初步預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正。結(jié)果表明，該預(yù)測(cè)算法與實(shí)際鐵路貨運(yùn)量的相對(duì)平均誤差可控制在5%以內(nèi)，預(yù)測(cè)精度高于單一算法，可應(yīng)用于貨運(yùn)決策中廣泛存在的鐵路貨運(yùn)量趨勢(shì)分析問(wèn)題。關(guān)鍵詞：鐵路貨運(yùn)量；灰色模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)：U294.1+3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）11-0113-01準(zhǔn)確把握鐵路貨運(yùn)量的發(fā)展趨
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2017年11期2018-01-11
- 大學(xué)生就業(yè)的建模與預(yù)測(cè)研究
理，然后采用灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別從不同角度對(duì)大學(xué)生就業(yè)的數(shù)量進(jìn)行建模與預(yù)測(cè)，最后確定灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果權(quán)值，并進(jìn)行加權(quán)得到對(duì)大學(xué)生就業(yè)數(shù)量的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。測(cè)試結(jié)果表明，組合方法可以描述大學(xué)生就業(yè)數(shù)量的發(fā)展趨勢(shì)，獲得比較理想的大學(xué)生就業(yè)數(shù)量預(yù)測(cè)結(jié)果。關(guān)鍵詞： 大學(xué)生就業(yè)； 灰色模型； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 建模與預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)： TN711?34； TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）21?0109?03Resear
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年21期2017-11-10
- 縣域土地利用變化研究
，動(dòng)態(tài)分析，灰色模型，常寧市中圖分類號(hào)：F293.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-9138-（2017）09-0016-22 收稿日期：2017-08-141 引言土地利用變化是全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展研究的重要課題之一，它不僅反映了城市土地利用系統(tǒng)內(nèi)部各要素協(xié)調(diào)發(fā)展的過(guò)程，也呈現(xiàn)出其與自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等要素耦合循環(huán)交換的結(jié)果。隨著生產(chǎn)力的發(fā)展，探討土地利用水平及變化過(guò)程并分析其未來(lái)發(fā)展走勢(shì)，具有重大理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們通過(guò)選取不同的計(jì)
中國(guó)房地產(chǎn)·學(xué)術(shù)版 2017年9期2017-11-07
- 優(yōu)化非等間距GM（1，1）灰色模型在沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
要。關(guān)鍵詞 灰色模型；非等間距；優(yōu)化；沉降；預(yù)測(cè)Application of Optimized Non-equidistance GM （1，1）Grey Model inSettlementPredictionXU Lian-fang1，DING Xin21.Zhenjiang Thorpe construction and Installation Engineering Co.， Ltd.， Zhenjiang 212000， China；2.En
建筑與裝飾 2017年10期2017-10-19
- GM（1，1）的優(yōu)化及在人均生活能源消費(fèi)量的應(yīng)用研究
指標(biāo)。在經(jīng)典灰色模型的基礎(chǔ)上結(jié)合均值算式進(jìn)行優(yōu)化，并以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2015最近幾年的人均消費(fèi)情況為應(yīng)用實(shí)例。預(yù)測(cè)結(jié)果表明，灰色模型預(yù)測(cè)是可行的，且優(yōu)化的灰色模型比經(jīng)典灰色模型預(yù)測(cè)的效果更好，預(yù)測(cè)精度更高，對(duì)未來(lái)短期預(yù)測(cè)提供了有效的參考價(jià)值。關(guān)鍵詞： 人均生活能源消費(fèi)量； 灰色模型； 短期預(yù)測(cè)； 預(yù)測(cè)精度中圖分類號(hào)： TN911.1?34； F206 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）19?0109?03Application of
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年19期2017-10-12
- GM—AR模型在城市地面沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
?！娟P(guān)鍵詞】灰色模型；自回歸模型；城市地面沉降A(chǔ)pplication of GM - AR Model in Urban Ground Subsidence PredictionZhang Ling-xia1，Zhao Xiao-guang2，Cao Qing-dong1（1.Shandong Yellow River Survey and Design InstituteJinanShandong250000；2.Shandong Yellow Rive
中華建設(shè)科技 2017年8期2017-09-25
- 醫(yī)療設(shè)備購(gòu)置的灰色接近關(guān)聯(lián)度的決策評(píng)價(jià)
設(shè)備 購(gòu)置 灰色模型 接近關(guān)聯(lián)度中圖分類號(hào)：R197.39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A0 引言隨著現(xiàn)代化醫(yī)院的發(fā)展，醫(yī)療設(shè)備的使用已經(jīng)成為各級(jí)醫(yī)院提供醫(yī)療水平、擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)效益的重要手段。同時(shí)醫(yī)院的主要任務(wù)是以醫(yī)療為中心，為提供人民的健康水平服務(wù)的。對(duì)于人民的防病治病不僅依賴醫(yī)務(wù)人員的醫(yī)療知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和思維判斷，在很大程度上還得依靠設(shè)備條件和實(shí)驗(yàn)的手段。但是醫(yī)院的資金有限，購(gòu)置設(shè)備時(shí)必須做到合理的決策，根據(jù)設(shè)備的技術(shù)性能、設(shè)備的價(jià)格、維護(hù)的成本、配套的服務(wù)以及購(gòu)買設(shè)備的經(jīng)濟(jì)
科教導(dǎo)刊·電子版 2017年23期2017-09-18
- 基于支持向量機(jī)的旅游需求量預(yù)測(cè)模型
持向量機(jī)； 灰色模型； 參數(shù)優(yōu)化中圖分類號(hào)： TN911.1?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）15?0105?03Abstract： In order to improve the prediction accuracy of tourism demand， a tourism demand prediction model based on support vector machine is propose
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年15期2017-09-04
- 基于GNNM的加工番茄產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究
要影響因素和灰色模型（grey model，GM）預(yù)測(cè)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入，加工番茄產(chǎn)量作為輸出，構(gòu)建GNNM預(yù)測(cè)模型。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，新預(yù)測(cè)模型具有更好的逼近能力和預(yù)測(cè)精度，為加工番茄產(chǎn)量精準(zhǔn)預(yù)測(cè)提供了一種新的方法。關(guān)鍵詞：加工番茄；灰色模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；產(chǎn)量預(yù)測(cè)中圖分類號(hào)： S11文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2017）11-0167-04[HS）][HT9.SS]新疆獨(dú)特的光熱和水土條件成就了優(yōu)質(zhì)番茄的生長(zhǎng)，為大規(guī)模的番茄醬加工創(chuàng)造
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年11期2017-08-12
- 改進(jìn)GM（2，1）模型與實(shí)驗(yàn)?zāi)M
周陽(yáng)摘要：灰色模型，已經(jīng)成為我國(guó)在諸多領(lǐng)域進(jìn)行規(guī)劃控制，預(yù)測(cè)，決策，評(píng)估，系統(tǒng)分析與建模的重要方法之一。灰色系統(tǒng)理論主要研究時(shí)間序列短，統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)據(jù)少，信息不完全系統(tǒng)的分析與建模問(wèn)題，可以通過(guò)序列生成來(lái)尋求其變化規(guī)律。其優(yōu)勢(shì)在于用少量的數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行短期數(shù)據(jù)的高精度預(yù)測(cè)。該文在GM（2.1）模型基礎(chǔ)上，對(duì)邊界條件進(jìn)行改進(jìn)，并結(jié)合灰色數(shù)據(jù)驗(yàn)證改進(jìn)方法的有效性。關(guān)鍵詞：灰色模型；邊界條件；madab實(shí)現(xiàn)；中圖分類號(hào)：TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：100
電腦知識(shí)與技術(shù) 2017年14期2017-07-10
- 灰色模型在南京奧體中心軌道交通周邊房地產(chǎn)市場(chǎng)的應(yīng)用
房地產(chǎn)價(jià)值；灰色模型；預(yù)測(cè)；軌道交通Key words： real estate；grey model；forecast；rail transit中圖分類號(hào)：F282；O212 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）03-0039-060 引言2014年8月16日第二屆青年夏季奧運(yùn)會(huì)（以下簡(jiǎn)稱青奧會(huì)）在南京開幕。自2010年申辦成功以來(lái)，青奧會(huì)作為南京發(fā)展戰(zhàn)略部署的重要組成部分，在促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、提升文化認(rèn)同感的同時(shí)，更是為青奧會(huì)加
價(jià)值工程 2017年3期2017-05-14
- 基于灰色預(yù)測(cè)模型下的RSSI改進(jìn)定位算法
入緩沖算子的灰色模型能夠有效的對(duì)節(jié)點(diǎn)位置進(jìn)行校正，達(dá)到了預(yù)期的定位效果。關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) RSSI 灰色模型 定位中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2016）12-0138-02Abstract：Received signal strength （RSSI） positioning technology is one of the basic wireless sensor network positioning
數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用 2016年12期2017-04-15
- 極限學(xué)習(xí)機(jī)修正誤差的體育成績(jī)預(yù)測(cè)模型
型。首先采用灰色模型對(duì)體育成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)灰色模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正，最后采用具體體育成績(jī)數(shù)據(jù)對(duì)模型性能進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，該模型能夠提高體育成績(jī)的預(yù)測(cè)精度，可提供有價(jià)值的參考意見。關(guān)鍵詞： 極限學(xué)習(xí)機(jī)； 體育成績(jī)； 灰色模型； 預(yù)測(cè)精度中圖分類號(hào)： TN98?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）03?0117?04Sports performance prediction model usi
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年3期2017-03-04
- 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的船舶縱搖預(yù)報(bào)模型
群優(yōu)化算法和灰色模型改進(jìn)的支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型，首先通過(guò)灰色模型對(duì)原始縱搖數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，再通過(guò)粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使其獲得最優(yōu)的訓(xùn)練效果以提高預(yù)測(cè)精度，最后使用大連海事大學(xué)教學(xué)試驗(yàn)船”玉鯤”的實(shí)船縱搖數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行仿真測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；粒子群優(yōu)化算法；縱搖預(yù)報(bào)；灰色模型中圖分類號(hào)：U652.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006—7973（2016）10-0042-03在船舶航行的過(guò)程中，由于船
中國(guó)水運(yùn) 2016年11期2017-01-04
- 中長(zhǎng)期電量預(yù)測(cè)的傅里葉馬爾科夫修正模型
國(guó)民摘 要：灰色模型在中長(zhǎng)期電量預(yù)測(cè)中只對(duì)電量呈近似指數(shù)規(guī)律單調(diào)增長(zhǎng)的序列才有較高的預(yù)測(cè)精度.隨著電量變化隨機(jī)波動(dòng)性的增強(qiáng)，建立新的修正預(yù)測(cè)模型是十分必要的.針對(duì)灰色模型抗干擾能力差的問(wèn)題，提出了灰色預(yù)測(cè)的傅里葉馬爾科夫修正模型，先利用傅里葉級(jí)數(shù)法，提取周期信息，優(yōu)化電量變化的指數(shù)率，再采用馬爾科夫鏈法，將電量波動(dòng)隨機(jī)性嵌入模型之中，從而對(duì)灰色預(yù)測(cè)的原始?xì)埐钸M(jìn)行二重修正，提高預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)性和靈活性.通過(guò)實(shí)例分析以及對(duì)比驗(yàn)證表明，該模型有效地提高了預(yù)測(cè)精度
- 三種電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的比較
點(diǎn)。關(guān)鍵詞：灰色模型；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；隨機(jī)森林模型中圖分類號(hào)：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8937（2016）27-0053-02電力系統(tǒng)數(shù)字仿真已成為電力系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)、調(diào)度運(yùn)行和試驗(yàn)研究的主要工具，大量研究結(jié)果表明，負(fù)荷特性對(duì)電力系統(tǒng)分析計(jì)算結(jié)果具有重要影響，不同的負(fù)荷模型對(duì)電力系統(tǒng)的仿真計(jì)算都有不同的結(jié)果。因此，準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)，既可以保持電網(wǎng)運(yùn)行的安全穩(wěn)定性，又能夠有效降低發(fā)電成本，提高社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。負(fù)荷預(yù)測(cè)的核心問(wèn)題是預(yù)測(cè)方法
企業(yè)技術(shù)開發(fā)·下旬刊 2016年9期2016-11-23
- 基于灰色模型的我國(guó)民用住宅建筑面積占比預(yù)測(cè)
確。關(guān)鍵詞：灰色模型；建筑面積占比；民用住宅我國(guó)民用住宅建筑面積占比對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及城鎮(zhèn)化建設(shè)的發(fā)展有非常重要的作用，因此如何可靠地準(zhǔn)確預(yù)測(cè)我國(guó)民用住宅建筑面積占比一直是廣受關(guān)注的問(wèn)題。文章主要依據(jù)我國(guó)2015年的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中我國(guó)建筑面積的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色理論作為基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上建立我國(guó)民用住宅建筑面積占比的GM（1，1）灰色模型，并運(yùn)用曲線擬合法擬合了二次曲線模型，用兩種方法對(duì)我國(guó)民用住宅建筑面積占比進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并與真實(shí)值做出對(duì)比，得到兩種方法
建材發(fā)展導(dǎo)向 2016年5期2016-10-19
- 需水預(yù)測(cè)方法比較研究
相關(guān)分析法、灰色模型法等需水預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比較研究，從而探索各種預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。通過(guò)理論分析和實(shí)例驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)需水預(yù)測(cè)根據(jù)各種預(yù)測(cè)方法的適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn)合理選用，將有利于減少預(yù)測(cè)工作量和保障預(yù)測(cè)精度。最后，總結(jié)了每種預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型、前提條件、優(yōu)缺點(diǎn)及預(yù)測(cè)中的注意事項(xiàng)。關(guān)鍵詞：需水預(yù)測(cè)；相關(guān)分析；灰色模型；趨勢(shì)分析；用水定額1 研究背景需水預(yù)測(cè)是各項(xiàng)水利規(guī)劃和水資源管理工作的基礎(chǔ)和主要內(nèi)容，同時(shí)也是一項(xiàng)比較繁瑣的工作，其預(yù)測(cè)結(jié)果受到統(tǒng)計(jì)資料、地
海河水利 2016年3期2016-07-26
- 基于灰色RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建筑物沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
度。關(guān)鍵詞：灰色模型；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；建筑物沉降；預(yù)測(cè)眾所周知，建筑物在其施工過(guò)程中及建成后會(huì)因工程地質(zhì)條件、內(nèi)部構(gòu)造及外部干擾等多種因素綜合作用下，造成建筑物的沉降、傾斜甚至倒塌，嚴(yán)重影響建筑物的正常使用［1-3］。文獻(xiàn)［4］研究了灰色最小二乘支持向量機(jī)模型，該模型在滑坡變形監(jiān)測(cè)中的精度優(yōu)于單個(gè)的預(yù)測(cè)模型［4］；文獻(xiàn)［5］研究了智能優(yōu)化LSSVM算法的混沌時(shí)間序列邊坡變形預(yù)測(cè)模型，對(duì)比分析基于BP和RBF的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌預(yù)測(cè)模型，RBF混沌預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)
黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年2期2016-06-27
- 尺寸精度的灰色預(yù)測(cè)模型研究
：尺寸精度；灰色模型；緩沖算子1 引言機(jī)械產(chǎn)品加工過(guò)程中影響尺寸精度的因素很多，其中的主要影響因素：原始誤差，機(jī)床誤差，刀具誤差是沒(méi)辦法測(cè)量的，所以機(jī)械加工過(guò)程是個(gè)典型的灰色過(guò)程。灰色模型就是應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)和建模理論，根據(jù)已知的少量信息進(jìn)行建模，減弱系統(tǒng)的隨機(jī)性。由于隨時(shí)間變化的因素太多，使得機(jī)械加工尺寸有時(shí)變性。要想機(jī)械加工尺寸有較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)，就需要模型能考慮外界環(huán)境對(duì)尺寸加工的影響，使得模型能對(duì)加工系統(tǒng)及時(shí)做出正確的反應(yīng)。在傳統(tǒng)灰色模型的基礎(chǔ)上，通
科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng) 2016年3期2016-06-17