灰色趋势灾变预测及其在数据挖掘中的应用

分析了数据库中由异常数据组成的小样本序列的特点 ,给出了灾变序列的定义 ,结合系统云灰色预测模型 ,提出了灰色趋势灾变预测的方法 ,对灰色趋势灾变预测在数据挖掘中的应用进行了研究 ,给出了对数据库中“贫”信息数据序列进行数据挖掘的步骤 .以全国旱涝灾害数据为研究对象 ,对全国水灾年份进行了预测分析 ,其预测结果与实际现象相符 .

基于最优加权组合模型的体检人数预测研究

目的对福建省某医院体检人数进行预测,为医务人员和医疗设备的合理配置提供理论依据。方法针对单一系统云灰色模型和多项式回归模型存在的不足,建立了一种基于最优加权组合的体检人数预测模型。以福建省某医院2009—2016年各季度体检人数为基础,考虑各季度体检人数的分布特性,采用两个单一子模型对体检人数分季度进行预测;通过最优加权法得到各模型的权值系数,构建组合预测模型,并采用实际数据进行对比分析,预测未来几年内各季度的体检人数。结果该院2017—2019年各季度体检人数呈逐年上升的趋势,2017—2019年的年体检人数预测值分别为108 858、114 663和124 150人。结论最优加权组合预测模型比单一系统云灰色模型和多项式回归模型具有更高的预测精度,为医院体检人数预测提供了一种新的方法,也可为医院的科学决策提供参考。

基于遗传算法的SCGM(1,1,α)优化模型

在SCGM (1,1)模型的基础上 ,对系统云灰色预测模型作进一步推广 ,建立了更具一般性的SCGM (1,1,α)模型 .并给出了求解最优SCGM(1,1,α)模型的遗传算法 .实例证明用SCGM (1,1,α)优化模型进行预测能取得很好的预测精度 .