GM(1,1)

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天津市港口物流需求预测研究
《中国物流与采购》2025年第6期45-46,共2页李哲 李婷 
港口在我国物流业中占据重要地位。港口物流业展现出巨大的潜力和广阔的发展前景。因此,通过对港口货物吞吐量的分析和预测,我们能够更好地把握港口物流业的发展趋势,为物流业的可持续发展提供有力支持。本文基于天津市2003~2022年的港...
关键词：港口物流需求 时间序列 GM(1 1) ARIMA 
改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
《吉林水利》2025年第3期60-64,共5页高华昆 杨杰 
安徽高校自然科学研究重点资助项目(KJ2017A409);皖西学院2024年度校级自然科学重点项目(WXZR202420)。
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...
关键词：改进GM(1 1)模型 ARMA 残差修正 工业用水量预测 
基于博弈论综合赋权改进的交通事故组合预测模型研究
《现代电子技术》2025年第5期120-126,共7页单小曼 刘尊青 辛宁 侯金超 姚亮 王逸飞 
国家自然科学基金项目(52268072);新疆农业大学校级重点学科项目(XJAUTE2022G09);新疆农业大学科研项目(2523HXKT3)。
为改善交通安全,提升交通事故预测模型的精度。基于熵权法、反熵权法、CRITIC法和变异系数法进行权重计算,继而通过等权法、乘积合成法和博弈论思想进行综合赋权,对组合模型进行改进。研究结果表明:基于博弈论综合赋权改进的GM(1,1)-指...
关键词：交通安全 交通事故 博弈论 GM(1 1)-指数平滑-BP 赋权改进 组合预测模型 
基于改进灰色模型的建筑物变形预测分析研究
《测绘与空间地理信息》2025年第3期177-180,183,共5页张恒僖 
传统GM(1,1)模型难以准确预测复杂施工场景下建筑物的变形趋势,本文采用方差补偿自适应Kalman滤波方法对建筑物变形监测原始数据进行滤波处理,剔除随机误差影响,利用高质量数据序列构建GM(1,1)模型,预测建筑物变形趋势;然后利用时间序列...
关键词：GM(1 1)模型 时间序列AR(p)模型 Kalman滤波-GM(1 1)-AR组合模型 预测精度 
基于ARIMA模型与GM(1,1)模型比较的宁夏卫生总费用及其构成预测研究
《中国医疗管理科学》2025年第1期57-63,共7页周燕 许静怡 
目的比较ARIMA模型和GM(1,1)模型对宁夏卫生费用的拟合效果,并预测宁夏卫生总费用及其构成的未来发展趋势,为相关部门制定和调整医疗卫生政策提供参考。方法利用2016年—2022年宁夏卫生总费用及其构成的相关数据,分别构建ARIMA模型和GM(...
关键词：ARIMA模型 GM(1 1)模型 卫生总费用 预测研究 
基于GM(1,1)修正模型的轨道交通长期客流预测
《河南科技学院学报(自然科学版)》2025年第1期91-100,共10页王雅慧 潘灿林 张腾 
河南省科技攻关(222102320217,232102240093,242102240138);河南省高等学校重点科研项目(23B580001)。
目的准确预测轨道交通长期客流对轨道交通运输管理、规划及建设进行指导.方法以新乡市为例,对该市2007—2022年铁路客流进行统计、分析,建立GM(1,1)灰度模型进行客流量预测.考虑到新冠疫情的影响,将原始数据进行分类分析.分别针对包含...
关键词：长期客流量预测 GM(1 1)灰度模型 残差修正 精度检验 
基于改进灰色波形预测模型的装备故障预测
《火力与指挥控制》2025年第1期80-86,共7页张佶 洪亮 杨利斌 
装备故障预测存在小样本、波动性强的特性,针对传统灰色波形预测模型对波动序列进行拟合时误差较大问题,探索一种基于神经网络优化改进灰色波形预测模型的装备故障预测方法,该方法主要采用BP神经网络与灰色波形预测模型中GM(1,1)模型组...
关键词：故障预测 灰色波形预测模型 灰色神经网络 GM(1 1) 
基于GM(1,1)-SVM组合模型的海南省财政收入预测
《中国市场》2025年第1期29-34,共6页杜永康 姚有健 桂梅 黄跃林 
海南省自然科学基金面上项目(项目编号:821MS044);海南省哲学社会科学规划课题(项目编号:HNSK(YB)23-40)。
文章预测了海南省未来财政收入的发展趋势,为当地政府更好地处理财政和经济、改善财政收支情况提供参考和理论依据。文章选取海南省2008—2021年的财政收入数据进行统计分析,建立GM(1,1)-SVM组合模型预测海南省未来四年的财政收入值。...
关键词：财政收入 GM(1 1)模型 支持向量机 组合模型 
基于GM(1,1)-BP神经网络的建筑电力短期预测
《软件导刊》2025年第1期9-14,共6页宋杨 顾亦然 张腾飞 
国家自然科学基金项目(62073173)。
随着国家“双碳”目标的提出,公共建筑节约能源愈发重要,建筑电力数据短期预测有助于合理调控用电。为此,提出一种结合灰色模型GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。首先,通过灰色关联筛选数据,根据灰色模型仅需少量样本的优点,预测出...
关键词：灰色模型 BP神经网络 电力预测 建筑节能 
基于GM(1,1)的河北省农产品冷链物流需求预测
《中国储运》2025年第1期162-163,共2页崔艺豪 李婷 
一、构建模型(一)数据来源选定《河北省统计年鉴》中2015年~2024年的河北省国民经济数据作为分析依据,鉴于各方渠道中缺乏河北省冷链产品的年需求量和流通率数值。根据文献研究,具体地选取了蔬菜及食用菌类、肉类、园林水果、奶类、水...
关键词：农产品冷链物流 食用菌类 流通率 需求预测 数据来源 文献研究 水产品 
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