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灰色系统预测

灰色系统预测的相关文献在1987年到2022年内共计97篇,主要集中在经济计划与管理、农业经济、林业 等领域,其中期刊论文84篇、会议论文4篇、专利文献3786532篇;相关期刊78种,包括福建论坛(社科教育版)、福建论坛(人文社会科学版)、开放时代等; 相关会议4种,包括第七届中国工业企业物流论坛、2008年森林可持续经营与生态文明学术研讨会、第二届全国地面沉降学术研讨会等;灰色系统预测的相关文献由176位作者贡献,包括高小群、高述辕、宫春勇等。

灰色系统预测—发文量

期刊论文>

论文:84 占比:0.00%

会议论文>

论文:4 占比:0.00%

专利文献>

论文:3786532 占比:100.00%

总计:3786620篇

灰色系统预测—发文趋势图

灰色系统预测

-研究学者

  • 高小群
  • 高述辕
  • 宫春勇
  • 施建荣
  • 丁伟
  • 刘敏
  • 刘洪娥
  • 占红波
  • 史亚军
  • 吴晓玲
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 文琳; 黄希芬; 陈巧玲
    • 摘要: 本文聚焦于云南省城镇居民消费结构,通过定性和定量相结合的方法对城镇居民消费结构进行影响因素分析,在定量分析中借助拓展后的LA/AIDS模型,最后通过灰色系统预测GM(1,1)模型和ARIMA模型分别对其进行预测。研究显示:收入、人口结构、财政支出、城镇化都对居民消费结构有显著的影响,城镇居民的消费结构正向着高层次、享受型的模式转变。
    • 时雨虹
    • 摘要: 随着国民经济的不断提升,房地产行业的支柱地位越来越鲜明,房价也成为人们关注的焦点。而商品住宅作为房地产行业的主要组成部分,对地方经济发展以及居民生活水平的提升至关重要。本文以无锡市为例,构建GM(1,1)模型预测其未来5年商品住宅均价。结果表明:无锡未来5年商品住宅价格将持续上涨,稳中有升。只有在满足人民合理住房需求基础上,不断探索新发展模式,加强市场监管力度,才能在新形势下实现精准施策,促进我国住房消费健康循环。
    • 齐琳琳
    • 摘要: 由于苹果价格波动,致使果农面临收入波动,为稳定果农收入,使果农在价格波动中能掌握比较好的销售策略以保证稳定的收益就非常有意义。文章通过使用AHP层次分析法讨论了果农的销售策略,同时在AHP模型分析销售策略的基础上,使用GM(1,1)灰色预测模型有针对性地对销售月份均价进行预测,所得结果对果农销售苹果具有一定的指导意义。
    • 陈家峰; 陈思斌; 黄晓姗
    • 摘要: 本文主要针对互联网和银行结合带来的高效益进行了相关研究。利用模糊综合评价、BP神经网络研究等方式对影响企业信贷风险、信誉评级、企业实力、供求关系等因素进行分析,研究银行如何调整信贷策略的问题。首先,企业实力主要包括财力、生产能力、技术水平、管理水平、销售能力等,利用进项和销项的价税合计、进项和销项的有效发票比例,建立模糊综合评价模型评价企业的实力。其次,利用进项和销项税有效发票比例,进项和销项税价合计波动范围,进项和销项税时间波动,评价企业供求关系的稳定性。最后,利用企业实力的评级和企业信誉的评级评价公司的信贷风险,在银行收益最大化时给出各企业的贷款利率和贷款金额。
    • 王梦冰
    • 摘要: 我国已进入老龄化社会,人口老龄化的加剧会影响社会的发展,分析老龄化的影响因素和未来趋势是解决问题的关键所在.本文以海南省为例,在灰色系统理论的基础上,通过灰色关联分析以及主成分分析,得出影响海南省人口老龄化的主要因素和主成分,并且建立GM(1,1)模型预测未来五年海南省人口老龄化趋势.结果表明经济和政策因素是影响海南省人口老龄化的主要因素,且老龄化呈显著增长趋势.最后根据结论提出两点政策建议.
    • 李学锋; 骆培聪
    • 摘要: 采用灰色关联分析方法分析中国东中西部各省农村人口老龄化与农业现代化水平、城乡收入差距、城镇化率、工业化水平之间的关系,并对东中西部进行比较分析,运用灰色系统预测法对各个地区的农村人口老龄化发展趋势进行预测.研究表明,全国及各地区农村人口老龄化与城镇化和工业化保持较高的关联度,并且中东部与西部地区存在显著的地域差异.短期内农村人口老龄化水平继续提高的趋势不会改变,因此政府应采取积极的政策措施应对农村人口年龄结构转变所带来的影响.
    • 李学锋; 骆培聪
    • 摘要: 采用灰色关联分析方法分析中国东中西部各省农村人口老龄化与农业现代化水平、城乡收入差距、城镇化率、工业化水平之间的关系,并对东中西部进行比较分析,运用灰色系统预测法对各个地区的农村人口老龄化发展趋势进行预测.研究表明,全国及各地区农村人口老龄化与城镇化和工业化保持较高的关联度,并且中东部与西部地区存在显著的地域差异.短期内农村人口老龄化水平继续提高的趋势不会改变,因此政府应采取积极的政策措施应对农村人口年龄结构转变所带来的影响.
    • 郭江华
    • 摘要: ''''灰色系统''''是指系统中一部分信息已知,另一部分信息未知的系统,且系统内各因素之间有不确定的关系。通过灰色系统对国家财政支出的预测,可以很清晰地看出国家政策的变化,便于决策者对公司发展和资金走向的判断。
    • 徐浩田; 周林飞; 成遣
    • 摘要: 凌河口湿地自然保护区是辽河流域主要的湿地保护区域.选取1995年、2000年、2005年、2009年和2014年TM影像作为研究的数据源,在3S技术平台支撑下构建了凌河口湿地空间信息数据库,获取了5个时期的景观格局指数.运用PSR数学模型,从压力、状态、响应3个方面选取10个评价指数,构建了凌河口湿地生态系统健康评价指标体系;采用AHP方法确定各项指标权重指数,应用逻辑斯蒂增长模型(Logistic growth model)对各个单项指标进行单因子评价,最后用计算CEI的综合评价法对5个时期湿地的生态健康情况进行综合评价.结果表明:1995年、2000年生态系统健康指数为0.642、0.617,凌河口湿地生态系统状态为比较健康;2005年、2009年和2014年生态健康指数为0.524、0.436和0.405,凌河口湿地生态系统处于亚健康的状态,应及时采取措施对该研究区进行生态系统保护.最后通过选取基于灰色系统理论的预测模型,构建凌河口湿地生态健康预测模型GM(1,1),对模型进行精度检验,发现灰色绝对关联度、后验差比值和小误差概率的精度检验等级均为一级,预测模型精度较为理想,因此采用GM(1,1)模型对凌河口湿地进行生态系统健康预测研究.预测结果表明:未来20年的湿地生态健康值分别为:0.357、0.321、0.291、0.267,研究区处于一般病态,并有向病态发展的趋势,生态健康面临愈来愈严重的威胁,对湿地进行保护和管理刻不容缓.%As one of the Liaoning nature reserves,the Linghe estuary wetland is an important component of the Liaohe Delta.Data from TM images in 1995,2000,2005,2009 and 2014,were used to build a spatial information database of the Linghekou Wetland Nature Reserve and determine landscape dates of 5 periods using 3S technology.In this study,we evaluated Linghekou wetland ecosystem health using the purpose-built Linghekou wetland ecosystem health evaluation based on the Press-Status-Response (PSR) concept model.We used the expert evaluation index combined with the AHP evaluation to comprehensively evaluate the use of a logistic growth model for each index based on the assessment of a single index.The ecosystem health values were 0.642 and 0.617 in 1995 and 2000,respectively,indicating that the ecosystem health was better in 1995 than 2000;the ecosystem health values were 0.524,0.436,and 0.405 in 2005,2009 and 2014,respectively,which showed that the ecosystem was in a sub-healthy state and some necessary measures should to be immediately taken.Based on this study,we used the Grey prediction model to build a wetland ecosystem health prediction model and tested the model for accuracy.The correlation and mean square error ratio and the small error probability were primary concerns;the model accuracy was high enough to effectively predict the ecosystem health of the Linghekou wetland.The prediction values for the Linghekou wetland ecosystem health were 0.357,0.321,0.291 and 0.267 in 2019,2024,2029 and 2034.The wetland ecosystem health was in a general poor state and this trend is expected to worsen.Ecosystem health threats are very serious and necessitate more protection and management of wetland ecosystems to ensure their survival.
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