搜索到4739篇“ GM(1,1)“的相关文章
- 改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究被引量：1
- 2024年
- 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。
- 林文辉杜彦炜赵鹏
- 关键词：天然气产量ARIMA模型灰色GM(1,1)模型多步预测
- 基于GM(1,1)模型在超高温度场中的预测应用被引量：1
- 2024年
- 在实际计量测试过程中会遇到超高温的设备,受标准器或者整个行业发展的限制无法直接检测。针对上述问题,利用灰色系统理论,根据少量的温度测量点建立起GM(1,1)模型,通过GM(1,1)计算出的理论值和仪器的显示值对比来评价被检设备的误差大小。试验证明利用GM(1,1)模型能够评价无法直接检测出的误差大小,为今后工作中出现难以计量的设备检测提供了一种思路。
- 朱元
- 关键词：GM(1,1)预测值
- 基于GM(1,1)的山东省沿海港口物流需求预测研究
- 2024年
- 沿海港口是国际贸易的关键通道,提高沿海港口的物流服务水平能带动区域经济发展,山东省作为一个港口大省,拥有数个重要港口,沿海港口行业已成为山东省经济发展的支柱产业,但由于建设不合理等原因,山东港口也存在许多问题。因此,文章选取山东省七个沿海港口城市,采用GM(1,1)模型对山东省主要沿海港口物流需求量进行预测,发现未来五年山东省沿海港口的物流需求逐年稳定提升,最后结合山东省沿海港口物流发展现状提出相应的发展对策及建议。
- 朱晓璐陈永祥张心慧
- 关键词：GM(1,1)模型港口物流
- 基于GM(1,1)-BP组合模型在炮口初速预测的应用
- 2024年
- 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。
- 于晓魏成亮杨起
- 关键词：GM(1,1)模型BP神经网络模型炮口初速
- 基于GM(1,1)模型的贵州省农产品冷链物流需求预测
- 2024年
- 为提前了解贵州省农产品冷链物流需求发展趋势,把握未来贵州省农产品冷链需求,让相关部门、企业更好地对农产品冷链物流进行规划建设。文中选取贵州省七类适冷农产品总产量作为样本数据,运用灰色GM(1,1)模型对贵州省2022-2031年农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,所构建模型通过了有效性检验及精度检验,贵州省农产品冷链物流需求是逐年加大的。最后,对未来贵州省农产品冷链物流的发展,提出几点建议。
- 李婷婷唐小平
- 关键词：农产品冷链物流GM(1,1)
- 基于ARIAM和GM(1,1)模型的我国通用航空运营企业数量预测
- 2024年
- 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。
- 胡俊涛余长春
- 关键词：通用航空ARIMAGM(1,1)
- 基于GM(1,1)模型室内加速试验下钢筋混凝土服役寿命预测
- 2024年
- 为研究西部盐渍土地区钢筋混凝土损伤劣化规律及服役寿命,设计了干湿循环、盐类侵蚀、紫外线辐射及太阳照射耦合因素下的室内加速试验,定期测试试件相对动弹性模量(RDEM)、相对质量评价参数(RQEP)和腐蚀电流密度(icorr)等宏观指标及扫描电镜(SEM)与X射线衍射(XRD)等微观指标来表征钢筋混凝土损伤劣化规律及腐蚀机理,同时利用GM(1,1)模型对钢筋混凝土服役寿命进行预测。研究结果表明:RDEM、RQEP及icorr均可在一定程度上表征混凝土损伤劣化过程,RDEM呈现出先增大后减小的趋势,RQEP表现为缓慢增长-平缓下降-加速下降三阶段变化特点,而icorr呈现缓慢增长-加速增长两阶段变化。利用GM(1,1)模型预测C35试件钢筋与混凝土失效时间分别为175 d和231 d,C40试件失效时间分别为273 d和497 d。
- 乔宏霞宋彦宁付勇刘志超
- 关键词：钢筋混凝土耐久性GM(1,1)
- 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
- 2024年
- 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。
- 徐彦杰辛亮刘俊卿李岩李世云王若臻董恒磊
- 关键词：ARIMAGM(1,1)互联网门诊人次
- 基于GM(1,1)模型的江苏省淮安市5岁以下儿童死亡预测分析被引量：1
- 2024年
- 目的 分析2008年1月1日至2021年12月31日淮安市5岁以下儿童死亡现状,构建灰色GM(1,1)预测模型预测2022—2025年淮安市5岁以下儿童死亡变化趋势。方法 数据来源于江苏省妇幼卫生信息系统监测数据。采用描述流行病学方法综合分析2008-2021年淮安市5岁以下儿童死亡死因并评估失能调整寿命年(DALY)损失,用R3.6.2软件构建灰色GM(1,1)预测模型预测淮安市2022-2025年不同年龄段儿童死亡率和非故意伤害死亡发生率。结果 2008-2021年淮安市共报告5岁以下儿童死亡3 315例,平均死亡率为4.44‰,总体呈下降趋势。5岁以下儿童主要死因为意外窒息、先天性心脏病、早产或低出生体质量、出生窒息、溺水。14年间因5岁以下儿童死亡共损失111 141.98个DALY。GM(1,1)模型结果显示,除了交通意外的模型精确等级结果为3级,其他指标的预测模型拟合效果均较好。2022-2025年预测结果显示,除交通意外死亡率呈逐年上升趋势外,不同年龄段5岁以下死亡和非故意伤害死亡率均呈下降趋势。结论 GM(1,1)对5岁以下儿童死亡预测的拟合效果较好,可以应用于预测。灰色GM(1,1)预测模型预测2022-2025年淮安市5岁以下儿童死亡率总体呈下降趋势,政府相关部门应进一步加强儿童早产、先天性心脏病及非故意伤害的防控和救治工作,把5岁以下儿童死亡率控制在更低的水平。
- 王慧丁伟洁卢红梅李晓宇何鹏朱晓琴
- 关键词：儿童死亡率GM(1,1)
- 基于GM(1,1)模型的甘肃省冷链物流需求预测研究
- 2024年
- 随着居民对生鲜农产品质量要求的提升,冷链物流行业也亟需朝着高标准、严要求的方向进一步发展。因此,对生鲜农产品冷链物流需求进行精准预测也具有了更加重要的现实意义。将人均生鲜农产品消费量与甘肃省常住居民数的乘积作为甘肃省冷链物流需求量,利用GM(1,1)模型对甘肃省2012-2031年冷链物流需求量进行预测,并通过发展系数检验、残差检验、后验差检验,验证了模型有较高的预测精度,并适用于中长期预测,可以有效预测甘肃省冷链物流需求量的发展趋势,能够为后续甘肃省冷链物流设施规划、冷库建设、运输设备配备提供参考依据。
- 王艳丽
