基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足,提出一种无偏灰色组合动态预测模型,应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想,对传统的灰色Verhulst模型作出改进,即对原始序列作倒数生成,运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型,以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差;为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度,引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正,同时兼顾数据序列具有一定的时效性,构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据,验证模型的可靠性与准确性,并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比,结果表明,本文模型在预测精度方面更凸显优势,能有效提高预测结果的准确性。

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论。理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的建筑业产值预测——以重庆为例

建筑业作为支柱产业，科学预测对其发展具有重要意义。单一评价模型因其各自局限性无法提高预测精确度，多种模型相结合评价较有优势，将无偏理论与模糊集合引入传统灰色马尔可夫预测模型，从拟合度和状态模糊集分类方面改进无偏灰色模糊马尔可夫模型。基于重庆1991～2011年建筑业产值，对其市场趋势进行预测分析，详细阐述该方法在建筑业产值预测中运用，定性分析预测结果，对建筑业发展历史及近期趋势进行检验和预判。

无偏灰色模糊马尔可夫链预测方法研究及其应用

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测模型.同时利用该模型对甘肃省人均GDP进行预测,经分析表明,其结果的准确性和合理性明显优于传统的灰色马尔可夫模型.

基于B-F方法的未决赔款准备金随机性评估

近年来,关于未决赔款准备金评估的研究已由原来传统的确定性方法趋向于各种随机性模型和方法。采用模型主要是参考B-F方法的思想,将链梯法与损失进展Cape Cod方法结合,将链梯法中的进展因子作为随机变量进行研究,再与损失进展Cape Cod方法结合来估计准备金。通过精算实务中的数值实例进行实证分析,将几种方法与改进的方法进行比较。