灰色系统GM(1，1)与多元回归分析耦合用于拉萨市大气NO_2的预测

根据拉萨市(1992-1998年)NO_2、全市工业总产值和平均率流量的历史资料,用灰色系统GM(1,1)与多元回归分析模型耦合预测拉萨市大气中NO_2的浓度。结果表明,到2010年拉萨市大气中NO_2浓度将是1992年的6．3倍,大气中NO_2浓度呈上升趋势。预测值表明,这种预测方法是可行的,可为政府管理和制定规划提供科学依据。

基于GM(1,1)模型的青海省重点人群碘营养预测研究

目的通过建立GM(1,1)模型,预测青海省重点人群碘营养状况,为今后碘缺乏病防治工作提供参考。方法采用数学建模的方法,利用2017—2021年青海省人群碘营养状况评价数据资料,对人群碘营养状况指标构建GM(1,1)模型,并预测今后5年数据指标。结果8~10岁儿童尿碘中位数及孕妇盐碘中位数的小概率误差P值均为0.600,意味着模型精度不合格,后验差比C值分别为0.4794和0.3711,模型精度等级为二级;其余各项指标的小误差概率P值均为1.000,后验差比值C均<0.35,模型拟合精度为一级(好)。各项指标的GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为:8~10岁儿童盐碘中位数(0.0616%)、尿碘中位数(1.5594%),孕妇盐碘中位数(0.7146%)、尿碘中位数(3.0764%),各指标相对误差值均<0.1,表明各指标的模型拟合效果较好。预计到2026年,青海省8~10岁儿童盐碘中位数、尿碘中位数分别达到28.303 mg/kg、210.172μg/L;孕妇盐碘中位数、尿碘中位数分别达到27.329 mg/kg、295.343μg/L。结论青海省2022—2026年重点人群碘营养均呈增长趋势。通过建立灰色系统理论GM(1,1)模型,可从理论上预测相关指标的升降及波动情况,从而及时出台相应措施,指导科学补碘。

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型,根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性,由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型,并利用模型预测此像素灰度值,比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值,由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明,该算法能取得比较好的效果。

开放经济条件下我国游资规模的测算研究

自2005年汇率改革以来，在人民币预期升值驱动下，国际游资大规模流入中国，对我国货币政策的独立性和实施效果产生了较大的冲击和影响。结合AUtO—Regressive模型、PLS回归和GM（1，1）模型对2005-2009年的我国国际游资规模进行测算，结果表明，我国的国际游资主要是通过贸易顺差流入我国的，FDI中隐藏的国际游资相对要少很多。测算至2009年底，我国的国际游资规模已经达到了12623．31亿美元。

基于灰色系统理论的常州市物流需求预测

地区性的物流需求预测对于制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。根据常州市近10年来的物流需求变化,建立了灰色预测的GM(1,1)模型,通过计算对常州市今后10年的物流需求进行了预测,为政府规划地区物流发展提供相关理论参考。

基于Gauss-Legendre公式改进的煤炭产量灰色预测模型研究

基于GM(1,1)背景值的构造方法,提出了一种基于Gauss-Legendre公式改进灰色预测模型的方法,并推导得出了基于两点Gauss-Legendre公式改进的GM(1,1)模型,改进模型的背景值计算公式具有更高的代数精度。以我国原煤产量预测为实例,详细说明了改进模型的建模与计算过程,并将预测结果与传统GM(1,1)模型和基于连分法改进的GM(1,1)模型的预测结果进行了对比分析,验证了改进模型具有较高的预测精度。