导读:本文包含了灰色预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:灰色,模型,神经网络,福建省,经济指标,电量,间隔。
灰色预测论文文献综述
丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰[1]（2019）在《基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用》一文中研究指出经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。(本文来源于《机电信息》期刊2019年36期）
金剑,高雅硕[2]（2020）在《样本长度对灰色预测性能的影响》一文中研究指出针对不同的样本长度会影响灰色预测性能的问题,以河北省城镇居民实际人均可支配收入为例,对长度为3～35的样本建立了33个GM(1,1)模型,并比较了各模型的预测性能。研究结果显示:样本长度与模型的预测相对误差呈现非线性关系;长度在15以下的样本适合于建模,其中,长度为8～13的样本适合于叁步预测。(本文来源于《统计学报》期刊2020年01期）
邱春冬,杨玉志,王春云[3]（2019）在《基于灰色马尔科夫链模型的CT球管故障间隔期预测》一文中研究指出本文阐述了灰色马尔科夫链模型原理,将灰色GM(1,1)预测模型和马尔科夫链状态转移相结合,建立数学模型来对CT球管的故障间隔期进行预测,通过实例分析说明灰色马尔可夫链模型可以预测CT球管的故障间隔期,该预测模型对指导设备使用科室和管理部门做出良好的设备管理决策具有一定价值。(本文来源于《现代仪器与医疗》期刊2019年06期）
钱冠文[4]（2020）在《基于灰色MGM(1,n)模型的福建工业产值预测分析》一文中研究指出福建省是我国东南沿海省份,拥有众多大型港口,是我国与世界交流的重要窗口。繁荣的进出口贸易促进着福建省整体欣欣向荣的发展。据国家统计局数据,2018年福建省实现地区生产总值35804.04亿元,同比增长8.3%。在此良好的发展前景下,合理准确地预测下一年份的工业总产值可以提前规划布局,为福建省更好地发展奠定良好的基础。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2020年03期）
张梅美,曹金璇[5]（2019）在《基于最优回归-灰色模型的走私案件预测研究》一文中研究指出国家税收中关税占有很大比例,走私犯罪主要依靠逃避国家关税获取高额利润。以全国走私案件数为研究对象,采用回归模型对全国走私案件进行有效预测。验证结果表明:回归-灰色模型相比于单独应用回归模型方差和降低了87.67%,预测精度显着提高,预测结果具有波动性,更符合实际情况,能够为走私案件预测提供决策支持。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年12期）
吴英,甘霖,刘猛[6]（2019）在《基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测》一文中研究指出文章结合六安市农产品发展情况和相关政策导向确定了预测农产品冷链物流需求的种类指标,并以2011年-2017年农产品产量作为样本数据,采用灰色GM(1,1)模型预测六安市未来5年的农产品冷链物流需求量,同时对预测结果进行分析总结,一定程度上能为政府部门制订农产品冷链物流产业发展规划和进行物流决策提供参考。(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
肖天非[7]（2019）在《注射机料筒温度灰色预测控制研究》一文中研究指出将灰色预测算法和模糊控制算法相结合,两种算法互为补充,建立灰色模糊控制器对注射机温度控制系统进行优化。以二板直压式注射机控制器为模型搭建了MATLAB仿真平台对算法进行验证。仿真结果表明:提出的算法能够很好地优化PID控制参数,大大减小了系统的超调量和调节时间,其算法性能优良,极大地提升了注射机温度控制系统的性能。(本文来源于《塑料科技》期刊2019年12期）
车晴,刘杰文,张艺馨[8]（2019）在《基于Elman神经网络和灰色预测模型的钢铁冶炼的研究》一文中研究指出本论文主要通过排查数据并用Lagrange插值法完善数据,得到合金收得率降低钢铁厂钢水脱氧合金化成本并给出建议,利用灰色关联度分析并利用合金收得率公式计算C,Mn收得率,用Elman神经网络和GM(1,1)灰色预测模型预测优化C,Mn的收得率,利用微粒群算法给予优化成本的计算,给出配料方案和建议。(本文来源于《数码世界》期刊2019年12期）
张军芳,张利民,安达[9]（2019）在《基于灰色关联度和BP神经网络的全国人口预测研究》一文中研究指出文章首先运用灰色关联度分析,找出了影响人口变化的主要因素,将2009-2018年的主要因素数据作为BP神经网络的输入对网络进行训练;其次运用时间序列预测对2019和2020年的出生率、老龄人口数和农村人口数进行了预测,运用灰色预测对2019和2020年死亡率进行了预测;最后将2019和2020年各因素预测值输入已经训练好的BP神经网络中得到2019和2020年总人口预测值139900和140320,结果显示BP神经网络预测具有较高的准确性。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2019年22期）
李志超,刘升[10]（2019）在《基于ARIMA模型、灰色模型和回归模型的预测比较》一文中研究指出文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,叁期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较叁种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年23期）
灰色预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对不同的样本长度会影响灰色预测性能的问题,以河北省城镇居民实际人均可支配收入为例,对长度为3～35的样本建立了33个GM(1,1)模型,并比较了各模型的预测性能。研究结果显示:样本长度与模型的预测相对误差呈现非线性关系;长度在15以下的样本适合于建模,其中,长度为8～13的样本适合于叁步预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灰色预测论文参考文献
[1].丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰.基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用[J].机电信息.2019
[2].金剑,高雅硕.样本长度对灰色预测性能的影响[J].统计学报.2020
[3].邱春冬,杨玉志,王春云.基于灰色马尔科夫链模型的CT球管故障间隔期预测[J].现代仪器与医疗.2019
[4].钱冠文.基于灰色MGM(1,n)模型的福建工业产值预测分析[J].现代商贸工业.2020
[5].张梅美,曹金璇.基于最优回归-灰色模型的走私案件预测研究[J].软件导刊.2019
[6].吴英,甘霖,刘猛.基于灰色GM(1,1)模型的六安市农产品冷链物流需求预测[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2019
[7].肖天非.注射机料筒温度灰色预测控制研究[J].塑料科技.2019
[8].车晴,刘杰文,张艺馨.基于Elman神经网络和灰色预测模型的钢铁冶炼的研究[J].数码世界.2019
[9].张军芳,张利民,安达.基于灰色关联度和BP神经网络的全国人口预测研究[J].农村经济与科技.2019
[10].李志超,刘升.基于ARIMA模型、灰色模型和回归模型的预测比较[J].统计与决策.2019
论文知识图
