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基于灰色GM(1,1)模型的广东省生鲜农产品冷链物流需求预测
1
作者 张小春 《现代农业科技》 2025年第1期154-157,共4页
广东省“百县千镇万村高质量发展工程”实施方案明确提出,要加强冷链物流建设,促进农产品主产区经济发展。在此背景下,选取6种需要冷链物流转运的生鲜农产品产量作为样本对象,通过灰色GM(1,1)模型对广东省农产品冷链物流需求量进行预测... 广东省“百县千镇万村高质量发展工程”实施方案明确提出,要加强冷链物流建设,促进农产品主产区经济发展。在此背景下,选取6种需要冷链物流转运的生鲜农产品产量作为样本对象,通过灰色GM(1,1)模型对广东省农产品冷链物流需求量进行预测,以期为政府相关部门科学制订冷链物流发展规划、物流企业进一步加强冷链物流网络建设提供借鉴。结果表明,模型通过了有效性检验和精度检验,平均相对误差为0.81%,拟合精度较高。模型对广东省未来10年农产品冷链物流需求进行了有效预测,以期促进冷链物流体系高质量建设。 展开更多
关键词 灰色gm(1 1)模型 生鲜农产品 冷链物流 需求预测 广东省
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基于改进GM(1,1)模型的滑坡变形预测分析
2
作者 王园 孙海浩 门月鹏 《安徽建筑》 2025年第1期141-144,共4页
为准确实现滑坡变形的高精度预测,文章基于滑坡变形监测成果,以GM(1,1)模型为理论基础,通过粒子群算法等优化其结构参数,将滑坡变形预测模型构建为改进GM(1,1)模型。结果表明:滑坡区地表裂缝、变形特征均较为显著,且由4个监测点的变形... 为准确实现滑坡变形的高精度预测,文章基于滑坡变形监测成果,以GM(1,1)模型为理论基础,通过粒子群算法等优化其结构参数,将滑坡变形预测模型构建为改进GM(1,1)模型。结果表明:滑坡区地表裂缝、变形特征均较为显著,且由4个监测点的变形监测成果可知,其累计变形量多介于42.13~73.20mm,具较大的变形量;同时,据变形预测结果,4个监测点的相对误差均值介于2.05%~2.09%,均具较优的预测精度,且其变化范围较小,亦具较好的稳定性,充分验证了该模型在滑坡变形预测中的适用性。 展开更多
关键词 滑坡 gm(1 1)模型 粒子群算法 变形预测
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基于等维新息GM(2,1)的大气加权平均温度模型
3
作者 黄伟 高井祥 徐磊 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期220-226,259,共8页
大气加权平均温度是对流层的一个重要参数,对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)水汽反演至关重要。文章采用GM(2,1)灰色模型结合一阶弱化算子对大气加权平均温度进行拟合和预测,基于2018年中国不同区域探空站... 大气加权平均温度是对流层的一个重要参数,对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)水汽反演至关重要。文章采用GM(2,1)灰色模型结合一阶弱化算子对大气加权平均温度进行拟合和预测,基于2018年中国不同区域探空站日均大气加权平均温度进行建模分析。结果表明:在少量可用数据的情况下,GM(2,1)具有较好的建模预测能力,相对误差不超过5%,未来2 d的预测值相对误差均小于2%;与Bevis模型相比,GM(2,1)对大气加权平均温度建模也更具优势,且不需要实测的气象参数。该研究为GM(2,1)灰色模型应用于GNSS水汽反演、天气预报等提供借鉴。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统(GNSS) 加权平均温度 Bevis模型 gm(2 1)灰色模型 探空站
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基于TOPSIS和GM(1,1)模型的黑河流域水资源安全状态分析及预测
4
作者 杨学涛 许健 +4 位作者 张炳祺 徐德超 高金元 曹文杰 相杨帆 《水利规划与设计》 2025年第1期50-54,共5页
为精准评估与预测黑河流域水资源安全状况,综合选取反映该流域水文动态及社会经济特征的指标集,采用熵权法对各项指标客观赋权,再应用熵权-TOPSIS模型对水资源安全态势进行量化排序,并采用GM(1,1)模型预测未来安全趋势,为流域水资源管... 为精准评估与预测黑河流域水资源安全状况,综合选取反映该流域水文动态及社会经济特征的指标集,采用熵权法对各项指标客观赋权,再应用熵权-TOPSIS模型对水资源安全态势进行量化排序,并采用GM(1,1)模型预测未来安全趋势,为流域水资源管理提供决策支持。结果表明:该流域水资源安全经历了不安全期(2001—2006年)、临界安全期(2007—2012年)以及相对较安全期(2013—2021年)三个发展阶段。预测分析指出,到2028年,黑河流域水资源安全指数预计将稳步提升至安全范畴。 展开更多
关键词 黑河流域 水资源安全 TOPSIS gm(1 1)模型
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改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
5
作者 高华昆 杨杰 《吉林水利》 2025年第3期60-64,共5页
工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原... 工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原始值改进GM(1,1)模型,为进一步提高预测精度引入ARMA进行残差修正,建立了改进GM(1,1)-ARMA模型,并将上述2种改进模型应用到安徽省工业用水量预测中,预测出安徽省2025年工业用水量为77.74亿m3、2030年为74.60亿m3。结果表明:2种改进GM(1,1)模型的方法优于传统GM(1,1)模型的预测精度,根据预测结果,可分析出2027~2030年安徽省工业用水量将在74.60亿m3左右波动。 展开更多
关键词 改进gm(1 1)模型 ARMA 残差修正 工业用水量预测
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多维灰色模型GM(1,N)在铁路物流中心运量预测中的应用
6
作者 邢雪生 张小虎 《高速铁路技术》 2025年第1期63-67,73,共6页
在深化铁路货运改革、建设现代化大物流的发展背景下,为完善铁路物流中心运量预测方法、提高货运量预测精度、推进铁路物流系统建设,本文在利用灰色系统理论进行货运量预测过程中,结合灰色关联度理论、熵权理论,对多维灰色模型GM(1,N)... 在深化铁路货运改革、建设现代化大物流的发展背景下,为完善铁路物流中心运量预测方法、提高货运量预测精度、推进铁路物流系统建设,本文在利用灰色系统理论进行货运量预测过程中,结合灰色关联度理论、熵权理论,对多维灰色模型GM(1,N)在铁路物流中心货运量预测方面进行深化拓展。结果表明:该模型能够依靠小样本进行原始数据重生成、预测发展趋势,对复杂非线性因素影响下的货运量预测具有较高的精确度,能够为铁路物流行业科学发展提供参考依据。 展开更多
关键词 铁路物流中心 运量预测 多维灰色模型 灰色关联度 熵权理论
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基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法
7
作者 张斌 高玉祥 +2 位作者 陈再刚 王开云 时瑾 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期115-122,131,共9页
为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到... 为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。 展开更多
关键词 钢轨磨耗 gm(1 1)模型 小半径曲线 BP神经网络 重载铁路 粒子群算法
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基于GM(1,1)模型的甘肃省碳排放灰色预测研究 被引量：1
8
作者 张巨峰 《煤》 2024年第10期1-5,共5页
“双碳”目标战略为我国经济低碳绿色发展提供了机遇和挑战,为了给甘肃省碳减排方案的制定和实施提供理论依据,文章基于《甘肃省统计年鉴》2009—2021年各行业能源消费相关数据,通过二氧化碳排放测算得出甘肃省碳排放基础数据,运用GM(1... “双碳”目标战略为我国经济低碳绿色发展提供了机遇和挑战,为了给甘肃省碳减排方案的制定和实施提供理论依据,文章基于《甘肃省统计年鉴》2009—2021年各行业能源消费相关数据,通过二氧化碳排放测算得出甘肃省碳排放基础数据,运用GM(1,1)模型对2022—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行了预测,得出了2022—2033年甘肃省的碳排放量和人均碳排放量整体呈逐年上升趋势,而碳排放强度却呈现出逐年下降趋势的结论。研究结果表明:以甘肃省当前的发展现状,在未实施强有力的碳减排干预措施下,甘肃省整体碳排放量和人均碳排放量仍逐年上升,还未见峰值和拐点,要想与全国同步实现“双碳”目标,需要制定强有力的碳减排政策措施,进行产业结构调整,深入贯彻落实减污降碳行动。 展开更多
关键词 碳排放量 碳排放强度 人均碳排放量 gm(1 1)模型 甘肃省
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改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究 被引量：2
9
作者 林文辉 杜彦炜 赵鹏 《西安工业大学学报》 CAS 2024年第1期32-40,共9页
为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过... 为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。 展开更多
关键词 天然气产量 ARIMA模型 灰色gm(1 1)模型 线性回归 多步预测
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基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测 被引量：2
10
作者 高华昆 陶月赞 杨杰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期387-391,416,共6页
生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引... 生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。 展开更多
关键词 优化原始值 优化背景值 改进gm(1 1)模型 用水量预测
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基于GM(1,1)模型的西藏自治区青稞种植面积预测
11
作者 王彩峰 《广东蚕业》 2024年第10期14-17,共4页
稳定青稞种植面积一直是西藏自治区落实国家粮食安全与西藏青稞安全的重要议题。文章依据2006—2021年西藏自治区青稞种植面积实际数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,模拟精度达到最高级别1级。预测结果显示,“十四五”期间西藏自治区青... 稳定青稞种植面积一直是西藏自治区落实国家粮食安全与西藏青稞安全的重要议题。文章依据2006—2021年西藏自治区青稞种植面积实际数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,模拟精度达到最高级别1级。预测结果显示,“十四五”期间西藏自治区青稞种植面积仍然会总体保持增长态势。 展开更多
关键词 gm(1 1)模型 青稞 种植面积 预测 西藏自治区
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基于ARIMA与GM(1,1)模型的公立医院互联网门诊人次预测研究 被引量：3
12
作者 徐彦杰 辛亮 +4 位作者 刘俊卿 李岩 李世云 王若臻 董恒磊 《现代医院》 2024年第1期14-19,共6页
目的了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基... 目的了解公立医院互联网门诊人次的变化趋势,为互联网医院的发展规划提供支持。方法利用某公立医院2021年1月—2023年6月互联网门诊人次数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊人次。结果通过ARIMA(1,2,1)模型和GM(1,1)模型对互联网门诊的复诊人次进行预测,平均绝对误差分别为369.86和978.84,均方根误差分别为479.49和1444.83;通过ARIMA(0,1,0)模型和GM(1,1)对互联网门诊咨询人次进行预测,平均绝对误差分别为297.23和369.62,均方根误差分别为413.61和496.30,表明ARIMA模型的预测效果较好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊的复诊人次预测值为14831例,咨询人次预测值为7461例。结论2021—2023年某公立医院互联网门诊人次呈持续上升趋势。因此,医院应充分认识到互联网医疗服务的重要性,积极采取措施,不断优化医疗服务模式,为患者提供优质、高效、便捷的互联网医疗服务。 展开更多
关键词 ARIMA gm(1 1) 互联网 门诊人次 预测研究
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基于ARIMA和GM(1,1)模型的互联网肿瘤专科门诊接诊现状预测研究 被引量：2
13
作者 徐彦杰 辛亮 +4 位作者 刘俊卿 李岩 李世云 王若臻 董恒磊 《现代医院》 2024年第2期275-279,共5页
目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效... 目的充分了解互联网肿瘤门诊接诊现状的变化趋势,为互联网医院的发展及管理提供支持。方法利用某肿瘤专科医院2021年1月—2023年6月互联网门诊接诊数据,分别构建ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,基于优势模型预测2023年7—12月互联网门诊接诊比例及互联网门诊人次占线下门诊比例。结果通过ARIMA(1,1,2)和GM(1,1)模型对互联网门诊接诊比例进行预测,平均绝对误差分别为2.06%和2.41%,均方根误差分别为3.01%和3.17%;通过ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型对互联网门诊人次占线下门诊比例进行预测,平均绝对误差分别为0.58%和1.08%,均方根误差分别为0.75%和1.31%,表明ARIMA模型的预测效果更好。预测结果显示,2023年12月互联网门诊接诊比例预测值为90.35%,互联网门诊人次占线下门诊比例预测值为16.46%。结论2021—2023年某肿瘤专科医院互联网接诊比例呈现持续稳定趋势,互联网门诊人次占线下门诊比例呈现持续上升的趋势。因此,医院需建立持续的监测机制,不断调整管理策略和措施,以满足患者的需求,持续推动互联网医疗服务高质量发展。 展开更多
关键词 ARIMA gm(1 1) 互联网 接诊现状 预测研究
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基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测
14
作者 尚文龙 马开锋 +1 位作者 郝梦姝 薛尧相 《河南科技》 2024年第9期44-47,共4页
【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM... 【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。 展开更多
关键词 矿区沉降 总体最小二乘法 gm(1 1)模型 预测精度
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基于灰色预测模型GM(1,1)的鸡西市需水预测研究 被引量：3
15
作者 姜涛 李宁 商舒婷 《黑龙江水利科技》 2024年第4期26-29,共4页
为了有效地保障障鸡西市的用水需求和水环境质量,文章提出了一种基于灰色预测模型GM(1,1)的需水预测方法。灰色预测模型GM(1,1)是一种适用于少数据、贫信息问题的统计学方法,它通过对已知数据进行累加和分析,生成一组变化趋势明显的新... 为了有效地保障障鸡西市的用水需求和水环境质量,文章提出了一种基于灰色预测模型GM(1,1)的需水预测方法。灰色预测模型GM(1,1)是一种适用于少数据、贫信息问题的统计学方法,它通过对已知数据进行累加和分析,生成一组变化趋势明显的新数据序列,并建立相应的微分方程模型,得到原始数据序列的近似估计值和误差分析。文章利用鸡西市2010年至2020年的历史用水数据作为原始数据序列,采用Python语言实现了灰色预测模型GM(1,1),并对其进行了参数估计、误差检验和预测效果评价。结果表明,文中提出的需水预测方法具有较高的准确性和稳定性,能够有效地反映映鸡西市未来几年的用水需求变化趋势,并为为鸡西市制定合理的用水规划和节约措施提供参考。 展开更多
关键词 gm(1 1)模型 模型检验 灰色系统法 需水预测
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基于定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年需水量的预测与情景分析
16
作者 马放 李治军 《吉林水利》 2024年第1期57-63,共7页
采用定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年的需水量进行预测,并设计了保持现状型、经济发展型、节水型和综合发展型四个发展情景进行分析。结果表明:四种情境下的需水量分别为253.7亿m^(3)、278.5亿m^(3)、220.2亿m^(3)和260.7亿m^(3);农... 采用定额法和GM(1,1)模型对河南省2030年的需水量进行预测,并设计了保持现状型、经济发展型、节水型和综合发展型四个发展情景进行分析。结果表明:四种情境下的需水量分别为253.7亿m^(3)、278.5亿m^(3)、220.2亿m^(3)和260.7亿m^(3);农业灌溉用水占全省用水量近55%,提升农业灌溉水的利用效率对改善全省的水资源利用效率有巨大作用,同时,调整产业结构也可以提高水资源利用率;综合考虑四种发展情景,河南省未来的发展趋势应向综合发展型社会靠拢,使经济、环境和社会协同发展;需水量受人口数量、生产总值、产业结构等多种因素的协同影响。 展开更多
关键词 需水量预测 定额法 灰色gm(1 1)模型 情景分析 影响因素
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基于ARIAM和GM(1,1)模型的我国通用航空运营企业数量预测
17
作者 胡俊涛 余长春 《现代信息科技》 2024年第9期136-139,共4页
作为我国民航两翼之一的通用航空正迅速发展,为全面掌握通航运营企业发展规律,基于2010—2022年的数据分别运用SPSS26、Python 3.9和SPSSPRO建立ARIMA与GM(1,1)两种模型并对我国通航运营企业数量规模预测比较,选择拟合度更佳的模型进行... 作为我国民航两翼之一的通用航空正迅速发展,为全面掌握通航运营企业发展规律,基于2010—2022年的数据分别运用SPSS26、Python 3.9和SPSSPRO建立ARIMA与GM(1,1)两种模型并对我国通航运营企业数量规模预测比较,选择拟合度更佳的模型进行短期预测分析。结果表明:ARIMA(0,2,0)模型和GM(1,1)模型的预测值与实际值拟合度均满足对未来短期数据的预测,但GM(1,1)模型后验差比值为0.001,模型平均相对误差为1.868%,模型不仅精度高,模型拟合效果也好,在预测中更佳。预测结果可为通航发展规划战略提供相应的数据支持。 展开更多
关键词 通用航空 运营企业数量 ARIMA gm(1 1)
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基于GM(1,1)-BP组合模型在炮口初速预测的应用
18
作者 于晓 魏成亮 杨起 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期179-183,共5页
炮口初速是影响火炮射击精度的重要因素,如何能够准确预测出炮口初速,把握短暂战机精确打击目标,成为研究的重要方向。以往对炮口初速的预测大多采用单一的预测模型进行预测,虽运算过程简单但是预测精度并不理想。为提高模型预测精度,... 炮口初速是影响火炮射击精度的重要因素,如何能够准确预测出炮口初速,把握短暂战机精确打击目标,成为研究的重要方向。以往对炮口初速的预测大多采用单一的预测模型进行预测,虽运算过程简单但是预测精度并不理想。为提高模型预测精度,提出在GM(1,1)、BP神经网络预测模型基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对炮口初速进行预测。预测结果表明组合模型预测结果精度高于其他两个单项模型。 展开更多
关键词 gm(1 1)模型 BP神经网络模型 组合预测模型 炮口初速
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灰色GM(1,1)档案模型参数估计优化算法
19
作者 郑蕾 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2024年第3期55-57,共3页
针对最小二乘法在处理总体特征不明显的数据时效果欠佳的问题,提出了一种适用于“贫信息,小样本”的预测方法,采用灰色GM(1,1)模型对数据序列进行归纳、总结和提炼,构建相应的预测模型。新的参数估算方法将初始误差的绝对值和最小化,将... 针对最小二乘法在处理总体特征不明显的数据时效果欠佳的问题,提出了一种适用于“贫信息,小样本”的预测方法,采用灰色GM(1,1)模型对数据序列进行归纳、总结和提炼,构建相应的预测模型。新的参数估算方法将初始误差的绝对值和最小化,将参数估算转化为目标规划问题,利用目标规划法,在不依赖于数据整体特性的前提下,有效降低异常值,简化计算过程,提高预测精度。 展开更多
关键词 灰色gm(1 1)模型 预测模型 参数估计方法
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DDGM(2,1)模型在高层建筑物沉降预测中的应用研究
20
作者 黄丹 陈凯 +1 位作者 檀秋芬 彭佩 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第11期102-105,138,共5页
为有效监测高层建筑物沉降,提出了二阶齐次序列的直接离散模型DDGM(2,1),结合蚌埠市某小区高层建筑物沉降观测数据,建立高层建筑物沉降预测模型。为减小累计误差,推导出了与DDGM(2,1)模型等价的通项形式预测模型。同时将DDGM(2,1)、Verh... 为有效监测高层建筑物沉降,提出了二阶齐次序列的直接离散模型DDGM(2,1),结合蚌埠市某小区高层建筑物沉降观测数据,建立高层建筑物沉降预测模型。为减小累计误差,推导出了与DDGM(2,1)模型等价的通项形式预测模型。同时将DDGM(2,1)、Verhulst和DNDGM(2,1)模型的预测值与实际值进行对比,计算各个模型的RMSE,MAE,MSE等评价指标。研究结果表明:在建模拟合区域,直接离散通项形式模型的预测精度优于直接离散模型,而在模型预测区域,其预测精度劣于直接离散模型,两者之间MAE的绝对误差为10%。DDGM(2,1)模型拟合及预测的沉降量均小于0.211mm,平均绝对误差(MAE)较DNDGM(2,1)模型减小78%,较Verhulst模型减小9%,有较好的预测能力。 展开更多
关键词 gm(2 1) 直接离散 通项形式模型 建筑物沉降 预测
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