基于灰色GM(1,1)模型的广东省生鲜农产品冷链物流需求预测

广东省“百县千镇万村高质量发展工程”实施方案明确提出,要加强冷链物流建设,促进农产品主产区经济发展。在此背景下,选取6种需要冷链物流转运的生鲜农产品产量作为样本对象,通过灰色GM(1,1)模型对广东省农产品冷链物流需求量进行预测,以期为政府相关部门科学制订冷链物流发展规划、物流企业进一步加强冷链物流网络建设提供借鉴。结果表明,模型通过了有效性检验和精度检验,平均相对误差为0.81%,拟合精度较高。模型对广东省未来10年农产品冷链物流需求进行了有效预测,以期促进冷链物流体系高质量建设。

基于ARIMA模型与GM(1,1)模型比较的宁夏卫生总费用及其构成预测研究

目的比较ARIMA模型和GM(1,1)模型对宁夏卫生费用的拟合效果,并预测宁夏卫生总费用及其构成的未来发展趋势,为相关部门制定和调整医疗卫生政策提供参考。方法利用2016年—2022年宁夏卫生总费用及其构成的相关数据,分别构建ARIMA模型和GM(1,1)模型,进行卫生总费用构成的拟合,采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)比较拟合效果,基于优势模型对宁夏2023年—2028年卫生总费用及其构成进行预测。结果GM(1,1)模型拟合效果较好,为优势模型。预测结果显示,2023年—2028年,宁夏卫生总费用平稳增长,从465.38亿元增长至671.50亿元,政府和个人卫生支出占卫生总费用的比重分别从32.35%和25.39%下降至31.63%和22.53%,社会卫生支出占卫生总费用的比重从42.25%上升至45.84%。结论经预测,2023年—2028年宁夏卫生总费用呈逐年增长趋势,卫生费用筹资结构趋于合理化,相关部门应继续保持目前发展态势,采取有效措施以促进医疗卫生事业的可持续发展。

基于TOPSIS和GM(1,1)模型的黑河流域水资源安全状态分析及预测

为精准评估与预测黑河流域水资源安全状况,综合选取反映该流域水文动态及社会经济特征的指标集,采用熵权法对各项指标客观赋权,再应用熵权-TOPSIS模型对水资源安全态势进行量化排序,并采用GM(1,1)模型预测未来安全趋势,为流域水资源管理提供决策支持。结果表明:该流域水资源安全经历了不安全期(2001—2006年)、临界安全期(2007—2012年)以及相对较安全期(2013—2021年)三个发展阶段。预测分析指出,到2028年,黑河流域水资源安全指数预计将稳步提升至安全范畴。

GM(1,1)模型在软土深基坑变形预测中的应用

灰色系统是在贫数据状态下进行数据预测的数学方法。文章以湖北省黄石市春湖小区安置房项目基坑工程为研究对象,建立了基坑周边冠梁沉降的GM(1,1)预测模型,对其分布和变化规律进行了预测,并与实测结果进行了对比分析。结果表明:预测结果与实测结果的相对误差在1.33%~10.95%之间,且相对误差率随着监测时间的增加而明显减小,满足相关规范对基坑监控预警预测精度的要求,可用于指导实际应用。

基于GM(1,1)-SVM组合模型的海南省财政收入预测

文章预测了海南省未来财政收入的发展趋势,为当地政府更好地处理财政和经济、改善财政收支情况提供参考和理论依据。文章选取海南省2008—2021年的财政收入数据进行统计分析,建立GM(1,1)-SVM组合模型预测海南省未来四年的财政收入值。结果表明:GM(1,1)-SVM组合模型能够很好地拟合海南省财政收入的变化趋势并进行预测,该模型在预测精度和拟合效果上均优于GM(1,1)模型、SVM模型、灰色神经网络模型,其预测结果具有实际应用价值。

基于GM(1,1)模型的河北省生鲜农产品冷链物流需求预测及其影响因素研究

为了掌握河北省生鲜农产品冷链物流的发展趋势,为政府制定发展冷链物流产业政策提供参考,文章以2012—2021年河北省生鲜农产品的产量作为原始数据,通过灰色预测模型进行预测,针对2024—2031年共八年河北省生鲜农产品冷链物流需求量进行预测;另一方面从区域经济发展水平、物流运输技术能力、冷链物流市场规模、冷链支撑条件水平、人文因素五个方面,构建一个能够反映影响河北省生鲜农产品冷链物流需求的各种因素的指标体系,在构建指标的过程中,采用灰色关联分析方法。在建立影响河北省生鲜农产品冷链物流需求的指标体系过程中,进行指标选取时,应用灰色关联分析的方法。经测算,本次生鲜农产品冷链物流需求量预测的精确度为95.7%,能够进行较为精确的预测,可以得出河北省生鲜农产品冷链物流的需求量逐年增长的结果。同时灰色关联分析表明,物流交通运输能力和人文因素对生鲜农产品冷链物流需求影响最为显著,其次是冷链物流市场规模,而区域经济发展水平和冷链支撑条件水平对河北省生鲜品冷链物流需求量的影响程度相对较弱。

基于灰色GM(1,1)模型的我国医院感染患病率变化趋势及预测

目的了解我国医院感染患病率变化趋势,并采用灰色GM(1,1)模型对我国不同规模医院的医院感染患病率进行预测,为医院感染防控提供数据支持和新思路。方法采用描述性流行病学方法分析我国医院感染患病率变化趋势,2008—2016年我国医院感染患病率数据进行灰色GM(1,1)模型构建,2018—2020年数据进行模型验证。采用构建的灰色GM(1,1)模型对2022—2024年我国医院感染患病率进行预测。结果我国医院感染患病率呈下降趋势,随着医院规模的增加医院感染患病率升高。医院感染患病率灰色GM(1,1)模型的精度良好、拟合效果较高。2024年全国、<300张床位医院、300~599张床位医院、600~899张床位医院和≥900张床位医院的医院感染患病率可降为1.00%、0.49%、0.90%、1.13%和2.05%。结论我国医院感染防控效果明显,灰色GM(1,1)模型对我国医院感染患病率有较好的预测效果。

基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法

为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。

硫酸盐冻融下沙漠砂混凝土抗冻性能及基于GM(1,1)模型强度预测

为了研究硫酸盐冻融循环作用下沙漠砂混凝土(DSC)抗冻性能及强度规律,以不同质量分数硫酸盐溶液(3%、5%、7%Na_(2)SO_(4))为冻融介质进行冻融循环试验,分析硫酸盐冻融下DSC表观特征、质量损失率、相对动弹性模量、抗蚀系数、超声波速损失率变化规律;建立硫酸盐冻融下沙漠砂混凝土GM(1,1)强度预测模型。研究结果表明,随着冻融循环次数增加,混凝土质量损失率、超声波速损失率增大,抗蚀系数与相对动弹性模量降低。沙漠砂替代率(DSRR)从0增至40%时混凝土表现出较好抗冻性能;当DSRR为60%时,过量沙漠砂的掺入对混凝土抗冻性能产生不利影响。较大质量分数硫酸盐溶液加剧混凝土破坏,降低了预测寿命。GM(1,1)模型预测结果平均相对误差小于2%,具有较好预测精度,可为西北地区硫酸盐冻融环境下混凝土结构服役评估提供参考。

GM(1,1)模型在安徽省城镇化水平预测中的应用

为了推进安徽省城镇化建设,制定正确的城镇发展方针政策是十分必要的.而对安徽省未来城镇化水平进行合理预测则可为政府制定城镇发展方针政策提供理论依据.现选取2010~2021年的安徽省城镇化率作为研究数据,采用GM(1,1)模型对安徽省城镇化水平建立动态预测模型,并对建立的模型进行了检验.研究表明:GM(1,1)模型具有较好的拟合精度,建模精度达到99.38%.运用GM(1,1)模型对2022~2026年安徽省城镇化率进行预测,预测结果显示未来几年安徽省城镇化水平将呈上升趋势.

基于灰色GM(1,1)模型的2023—2027年闵行区脑卒中死亡趋势预测

目的分析2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡变化趋势,预测2023—2027年脑卒中死亡情况。方法测算2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡的年度变化百分比(annual percentage change,APC),运用Joinpoint线性回归模型进行时间趋势分析。以2012—2022年上海市闵行区脑卒中死亡率构建灰色GM(1,1)模型,运用相对误差和级比偏差评估模型拟合效果,对2023—2027年上海市闵行区脑卒中死亡率进行预测分析。结果2012—2022年上海市闵行区脑卒中全人群、男性和女性粗死亡率均呈上升趋势(全人群:APC=2.50%,P<0.001;男性:APC=3.41%,P<0.001;女性:APC=1.46%,P=0.008)。灰色GM(1,1)模型预测2023—2027年上海市闵行区脑卒中死亡率呈上升趋势,2027年全人群脑卒中粗死亡率为97.55/10万,男性为112.31/10万,女性为83.33/10万,检验评估模型拟合效果达到较高要求。结论近十年来上海市闵行区脑卒中死亡率呈明显上升趋势,5年预测结果显示死亡率呈逐年上升趋势。

基于GM(1,1)模型室内加速试验下钢筋混凝土服役寿命预测

为研究西部盐渍土地区钢筋混凝土损伤劣化规律及服役寿命,设计了干湿循环、盐类侵蚀、紫外线辐射及太阳照射耦合因素下的室内加速试验,定期测试试件相对动弹性模量(RDEM)、相对质量评价参数(RQEP)和腐蚀电流密度(icorr)等宏观指标及扫描电镜(SEM)与X射线衍射(XRD)等微观指标来表征钢筋混凝土损伤劣化规律及腐蚀机理,同时利用GM(1,1)模型对钢筋混凝土服役寿命进行预测。研究结果表明:RDEM、RQEP及icorr均可在一定程度上表征混凝土损伤劣化过程,RDEM呈现出先增大后减小的趋势,RQEP表现为缓慢增长-平缓下降-加速下降三阶段变化特点,而icorr呈现缓慢增长-加速增长两阶段变化。利用GM(1,1)模型预测C35试件钢筋与混凝土失效时间分别为175 d和231 d,C40试件失效时间分别为273 d和497 d。

基于GM(1,1)模型的地铁基坑变形预测研究

在深大基坑开挖过程中,基坑周围土体会受到扰动,势必会影响到基坑、基坑周围建筑物和构筑物的稳定与安全。为解决基坑开挖过程中变形监测周期过长而无法长期监测以及监测数据误差等问题,以某工程实例为依据,对基坑周围地表沉降变形进行监测,以地表沉降监测数据为基础数据建立GM(1,1)预测模型,进行基坑后期沉降变形预测分析。结果表明:该模型预测结果能较好的反映基坑的沉降变形情况,预测精度能满足工程需要,预测结果相对于实际观测值表现出超前现象,可为类似工程建设提供参考。

基于新陈代谢GM(1,1)++的疫情应急物资需求量预测研究

当大规模疫情发生时,应急物资的供给至关重要.在新陈代谢GM(1,1)模型的基础上提出了一种新陈代谢GM(1,1)++模型,即再加入新信息,移除原始数据中的旧信息的同时,将原始数据中与拟合值相对残差最大的数据项用拟合值替代.提出的方法既能够及时去掉意义逐渐降低的老信息,加入更能够反应系统目前特征的新信息,又能够降低其他因素对原始数据的扰动性,使原始数据更具规律性.为了检验新陈代谢GM(1,1)++模型的有效性,将其预测结果分别与传统GM(1,1)、新信息GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)的预测结果进行比较研究.试验结果显示,新陈代谢GM(1,1)++模型的误差平方和最小,预测准确性远优于另外3种预测模型.

基于GM(1,1)模型的西藏自治区青稞种植面积预测

稳定青稞种植面积一直是西藏自治区落实国家粮食安全与西藏青稞安全的重要议题。文章依据2006—2021年西藏自治区青稞种植面积实际数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型,模拟精度达到最高级别1级。预测结果显示,“十四五”期间西藏自治区青稞种植面积仍然会总体保持增长态势。

基于GM(1,1)模型的甘肃省碳排放灰色预测研究

“双碳”目标战略为我国经济低碳绿色发展提供了机遇和挑战,为了给甘肃省碳减排方案的制定和实施提供理论依据,文章基于《甘肃省统计年鉴》2009—2021年各行业能源消费相关数据,通过二氧化碳排放测算得出甘肃省碳排放基础数据,运用GM(1,1)模型对2022—2033年的甘肃省碳排放量、碳排放强度和人均碳排放量进行了预测,得出了2022—2033年甘肃省的碳排放量和人均碳排放量整体呈逐年上升趋势,而碳排放强度却呈现出逐年下降趋势的结论。研究结果表明:以甘肃省当前的发展现状,在未实施强有力的碳减排干预措施下,甘肃省整体碳排放量和人均碳排放量仍逐年上升,还未见峰值和拐点,要想与全国同步实现“双碳”目标,需要制定强有力的碳减排政策措施,进行产业结构调整,深入贯彻落实减污降碳行动。

基于改进GM(1,1)模型的变电站检修运维费用预测

针对变电站因设备的缺陷而引起的全寿命周期成本(life cycle cost,LCC)中检修运维费用拨付波动现象,分别采用传统的灰色GM(1,1)模型和组合改进的灰色GM(1,1)模型,对未来3年地市A的变电站检修运维费用进行预测,优化现有的成本拨付策略。结果表明,2种模型的预测精度等级均为一级,但改进后模型的平均相对误差及后验差比值均低于传统模型,说明改进模型比传统模型具有更高的预测精度,能够更好地预测变电站的检修运维费用。最后,利用改进的预测模型对某地市A的2019—2021年变电站检修运维费用进行预测。

改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型天然气产量预测研究

为提高天然气产量在少样本情形下预测的准确性,基于对过去的预测误差进行学习的思想,加入自适应学习因子和组合学习因子以改进模型,构建包含GM(1,1)、ARIMA和LR的集成预测模型。该模型以平均误差百分比为评价指标,依据预测步长变化和过去预测误差对单个模型分别进行动态调整,再建立目标规划模型对各模型进行动态加权。实证结果表明,改进GM(1,1)-ARIMA-LR模型能够更好地提取时间序列的长短时依赖关系,与其它的主流模型相比,其预测精度更高。对近5年的天然气产量进行一步、五步与八步预测,GM(1,1)-ARIMA-LR集成模型预测误差分别为1.187%、3.129%、9.855%。本文运用该模型对2023-2030年中国天然气产量进行预测。

基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测

生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。

基于GM(1,1)模型的贵州省农产品冷链物流需求预测

为提前了解贵州省农产品冷链物流需求发展趋势,把握未来贵州省农产品冷链需求,让相关部门、企业更好地对农产品冷链物流进行规划建设。文中选取贵州省七类适冷农产品总产量作为样本数据,运用灰色GM(1,1)模型对贵州省2022-2031年农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,所构建模型通过了有效性检验及精度检验,贵州省农产品冷链物流需求是逐年加大的。最后,对未来贵州省农产品冷链物流的发展,提出几点建议。