GM(1,1)模型和Verhulst模型的改进及其应用

doi:10.3969/j.issn.1007-2985.2013.05.005

journal6 ›› 2013, Vol. 34 ›› Issue (5): 16-20.DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2013.05.005

GM(1,1)模型和Verhulst模型的改进及其应用

肖岚菁, 刘红良

（1.长沙市南雅中学，湖南长沙 410129；2.湘潭大学数学与计算科学学院，湖南湘潭 411105）

出版日期:2013-09-25 发布日期:2013-11-04
通讯作者: 刘红良（1979-），男，湖南湘乡人，湘潭大学数学与计算科学学院副教授，博士，主要从事微分方程数值方法及数学建模研究.
基金资助:
湖南省教育厅科学研究项目（11C1220）

Improved GM(1,1) Model and Verhulst Model with Their Applications

XIAO Lan-Jing, LIU Hong-Liang

(1.Nanya Middle School of Changsha,Changsha 410129,China;2.School of Mathematics and Computational Science,Xiangtan University,Xiangtan 411105,Hunan China)

Online:2013-09-25 Published:2013-11-04

摘要/Abstract

摘要：基于残差修正对GM(1,1)模型和Verhulst模型进行改进，利用所改进的模型分别对湖南省固定资产投资和水稻产量进行预测.预测结果表明，改进后的模型模拟精度明显优于原来模型模拟精度，改进的方法分别更适合于固定资产投资和水稻产量的预测.

关键词： 回归分析, 灰色预测, GM(1, 1)模型, Verhulst模型

Abstract: The GM(1,1) model and Verhulst model are improved based on residual modification.These improved models are used to predict investment of fixed assets and rice production in Hunan province.The predicting results show that the improved models are better than the previous models and more suitable to predict the investment of fixed assets and rice production.

Key words: regression analysis, gray forecast, GM (1,1) model, Verhulst model

肖岚菁, 刘红良. GM(1,1)模型和Verhulst模型的改进及其应用[J]. journal6, 2013, 34(5): 16-20.

XIAO Lan-Jing, LIU Hong-Liang. Improved GM(1,1) Model and Verhulst Model with Their Applications[J]. journal6, 2013, 34(5): 16-20.

[1]	石季雨, 余思瑶, 易叶青. 优化NGM(1,1,k)模型在国内能源消费中的应用[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2022, 43(4): 27-33.
[2]	李硕, 王馨彤, 杨吉斌, 张有江. 昌吉州棉花产量影响因素的多元线性回归分析[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2022, 43(2): 84-88.
[3]	郎红, 常啸, 李琴, 宋国锋. 新零售目标产品的精准需求分析与预测[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2021, 42(3): 87-91.
[4]	何俊，时文俊. 基于背景值和初值改进的灰色Verhulst 模型[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2017, 38(6): 12-15.
[5]	郭月玲，杨亦业. 车道被占用对城市道路通行能力的影响[J]. 吉首大学学报（自然科学版）, 2016, 37(5): 16-18.
[6]	张林泉. 线性回归模型的置信区间与预测区间应用分析[J]. journal6, 2013, 34(6): 15-18.
[7]	卢万银. 调压系统模糊控制器的回归分析模型设计[J]. journal6, 2013, 34(4): 50-54.
[8]	卢万银. 基于BP网络多指标多因素最优工艺参数分析[J]. journal6, 2012, 33(5): 34-38.
[9]	蔡兵. 基于修正的BP神经网络的教学质量评价模型[J]. journal6, 2011, 32(1): 67-70.
[10]	鲍风雨, 赵东明. 区域高职教育需求的系统预测[J]. journal6, 2005, 26(2): 87-90.

GM(1,1)模型和Verhulst模型的改进及其应用

Improved GM(1,1) Model and Verhulst Model with Their Applications

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