导读:本文包含了灰色摆动模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:价差预备费,灰色预测,动态物价指数,模型
灰色摆动模型论文文献综述
韦怡冰[1]（2015）在《基于灰色摆动模型的水利工程价差预备费分析》一文中研究指出目前我国水利水电工程所采用的价差预备费计算方法是根据复利计算思想,采用固定不变的概算编制年综合物价指数进行计算的;由于该方法并没有考虑物价各年变化的差异性,使得价差预备费的计算存在较大的误差。以灰色理论为基础,建立了新的价差预备费计算公式,以提高预备费计算的准确性。(本文来源于《北京水务》期刊2015年04期）
郭立春[2]（2009）在《灰色摆动模型GM（1，1，sinω）在肾综合征出血热发病率预测中的研究》一文中研究指出前言肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)是由汉坦病毒(Hantavirus,HV)引起的人类自然疫源性急性传染病,其流行广泛,严重危害着人类的健康和生命,已成为一个全球性的公共卫生问题,我国是肾综合征出血热危害最为严重的国家,占世界报道病例数的90%以上,鉴于此种情况,我国于1984年在全国开展了HFRS监测工作,以及时了解HFRS的流行动态和掌握其流行规律,在这种情况下,对HFRS疫情进行定量预测就十分重要,其可以为卫生工作者制订科学合理的防治策略提供更为科学准确的理论参考依据,使有限的卫生资源得到最佳的安排与利用。多年来,很多学者关于肾综合征出血热的疫情预测尝试了多种预测模型,主要有时间序列模型、回归模型和特殊模型。而目前应用较多的预测方法为时间序列模型中传统的GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型。利用各种数学模型探讨某个实际问题,就是要寻找最为符合实际规律的较好模型。灰色摆动预测模型GM(1,1,sinω)对于具有周期性且波动较大的资料较为适用,且离散性越大越能体现出其优越性。从长期趋势看HFRS的发病率波动范围大且有一定的周期性,从理论上讲符合GM(1,1,sinω)模型的适用条件,但目前尚未有对此方法进行比较研究的相关报道,因此本研究选择传统的灰色GM(1,1)模型和ARIMA模型两种方法与灰色摆动模型进行比较研究,探讨灰色摆动模型在HFRS发病率预测中的可行性。材料与方法资料来自辽宁省疾病预防控制中心对HFRS发病率监测的数据,选取辽宁省沈阳市1984～2006年的HFRS年发病率(1/10万),通过抽样调查,核对传染病报表,纠正错报病例,补充漏报病例,保证数据来源可靠。利用统计软件Excel2003、SPSS13.0、Matlab7.0建立模型。传统的GM(1,1)灰色模型和GM(1,1,sinω)模型的建立步骤为:(1)利用Excel按照公式实现各步运算。(2)通过Matlab7.0确定灰参数,建立预测方程。(3)应用Excel进行预测。应用SPSS13.0统计分析软件中ARIMA模块建立ARIMA模型,分叁步进行:(1)模型的识别:利用自相关分析和偏自相关分析等方法,分析时间序列的随机性、平稳性及季节性,并采用差分的方法使序列平稳。然后根据自相关和偏自相关图,确定备选模型;(2)模型中参数估计和模型检验:比较前一阶段中的备选模型,选择最合适模型;(3)做预测分析。最后采用平均误差率(MER)和决定系数(R~2)指标比较叁种模型的预测效果。结果ARIMA模型为ARIMA(1,0,0);GM(1,1)预测模型的灰色参数a=-0.0008、b=4.5812,其模型为(?)(t+1)=5736.45e~(0.008t)-5726.50;GM(1,1,sinω)模型的灰色参数分别为a=0.0652、b=7.2222、c=-1.1842、d=3.7619,灰频率为ω=2π/23,该模型预测方程为(?)_ω(t+1)=-135.87e~(-0.0652t)+134.08+9.70 sin 2kπ/23+11.73 cos 2kπ/23;ARIMA模型、GM(1,1)模型和GM(1,1,sinω)预测模型的MER分别为24.80%、46.94%和8.77%;R~2分别为0.6770、0.1381和.8497。GM(1,1,sinω)模型的预测效果优于GM(1,1)模型和ARIMA模型。结论通过的灰色摆动模型与GM(1,1)模型和ARIMA模型比较,得出其预测效果优于二者,体现了它在波动性较大且具有周期性资料预测中的优势,说明其对于解决时间序列类型的HFRS发病率等资料具有很好的实用价值,是一种值得推广的预测模型。(本文来源于《中国医科大学》期刊2009-04-01）
郭立春,吴伟,郭军巧,王萍,周宝森[3]（2008）在《应用灰色摆动模型预测沈阳市肾综合征出血热的流行趋势》一文中研究指出目的应用灰色摆动模型预测沈阳市肾综合征出血热(HFRS)发病趋势,以期为相关部门科学合理的制定HFRS防制策略提供理论依据。方法根据1984-2004年沈阳市HFRS发病率数据建立灰色摆动模型GM(1,1,sinω),并作拟合精度检验;采用平均误差率(MER)来评价样本的拟合与预测效果,进而预测沈阳市HFRS发病趋势及下一个发病高峰年。结果GM(1,1,sinω)预测模型为:■ω(1)(k+1)=-158.4104e-0.0444k+162.6622+11.7276sin2kπ/21+5.6982cos2kπ/21,经拟合精度检验,模型拟合精度较好(C=0.3912,P=0.9048),其拟合MER为20.34%,预测值的MER为14.3%,模型的拟合与预测效果均令人满意。利用本模型预测2008～2010年HFRS发病率分别为:3.89/10万、2.65/10万、1.39/10万,发病呈逐年下降趋势,而下一个发病高峰年在2025年,发病率为5.05/10万。结论本模型较好的拟合了沈阳市HFRS发病趋势,预测结果具有一定的参考价值。在未来沈阳市HFRS发病率总体上呈下降趋势,估计在2019年其发病率呈现上升趋势至2025年达到高峰,提示相关部门根据发病趋势相应调整制定有针对性的防制措施。(本文来源于《中国医科大学学报》期刊2008年06期）
丰景春[4]（2000）在《水利水电工程项目行为控制系统灰色摆动模型》一文中研究指出通过分析水利水电工程项目以及工程项目管理的特点， 指出传统控制方法的局限性． 在此基础上， 建立起水利水电工程项目行为控制系统灰色摆动模型， 详细研究建模步骤、建模参数及模型验证等． 最后， 利用灰色摆动模型分析行为控制系统运行机制的稳定性、预测行为控制系统的未来状态和评估系统发展态势等叁方面内容， 并建立起稳定性分析及发展态势评估的判断准则．(本文来源于《水利学报》期刊2000年01期）
丰景春,杨建基[5]（1999）在《水利水电工程项目质量控制系统灰色摆动模型》一文中研究指出通过分析水利水电工程项目质量及工程质量控制的特点，指出统计方法的局限性．建立了水利水电工程项目质量控制系统灰色摆动模型，介绍了建模步骤、模型参数求解方法及模型验证结果等，分析了质量控制系统运行机制的稳定性，预测了质量控制系统的未来状态．利用灰色摆动模型能提高工程项目质量控制的效果，同时模型对费用、进度的控制具有参考价值．(本文来源于《河海大学学报(自然科学版)》期刊1999年05期）
灰色摆动模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
前言肾综合征出血热(hemorrhagic fever with renal syndrome,HFRS)是由汉坦病毒(Hantavirus,HV)引起的人类自然疫源性急性传染病,其流行广泛,严重危害着人类的健康和生命,已成为一个全球性的公共卫生问题,我国是肾综合征出血热危害最为严重的国家,占世界报道病例数的90%以上,鉴于此种情况,我国于1984年在全国开展了HFRS监测工作,以及时了解HFRS的流行动态和掌握其流行规律,在这种情况下,对HFRS疫情进行定量预测就十分重要,其可以为卫生工作者制订科学合理的防治策略提供更为科学准确的理论参考依据,使有限的卫生资源得到最佳的安排与利用。多年来,很多学者关于肾综合征出血热的疫情预测尝试了多种预测模型,主要有时间序列模型、回归模型和特殊模型。而目前应用较多的预测方法为时间序列模型中传统的GM(1,1)灰色预测模型和ARIMA模型。利用各种数学模型探讨某个实际问题,就是要寻找最为符合实际规律的较好模型。灰色摆动预测模型GM(1,1,sinω)对于具有周期性且波动较大的资料较为适用,且离散性越大越能体现出其优越性。从长期趋势看HFRS的发病率波动范围大且有一定的周期性,从理论上讲符合GM(1,1,sinω)模型的适用条件,但目前尚未有对此方法进行比较研究的相关报道,因此本研究选择传统的灰色GM(1,1)模型和ARIMA模型两种方法与灰色摆动模型进行比较研究,探讨灰色摆动模型在HFRS发病率预测中的可行性。材料与方法资料来自辽宁省疾病预防控制中心对HFRS发病率监测的数据,选取辽宁省沈阳市1984～2006年的HFRS年发病率(1/10万),通过抽样调查,核对传染病报表,纠正错报病例,补充漏报病例,保证数据来源可靠。利用统计软件Excel2003、SPSS13.0、Matlab7.0建立模型。传统的GM(1,1)灰色模型和GM(1,1,sinω)模型的建立步骤为:(1)利用Excel按照公式实现各步运算。(2)通过Matlab7.0确定灰参数,建立预测方程。(3)应用Excel进行预测。应用SPSS13.0统计分析软件中ARIMA模块建立ARIMA模型,分叁步进行:(1)模型的识别:利用自相关分析和偏自相关分析等方法,分析时间序列的随机性、平稳性及季节性,并采用差分的方法使序列平稳。然后根据自相关和偏自相关图,确定备选模型;(2)模型中参数估计和模型检验:比较前一阶段中的备选模型,选择最合适模型;(3)做预测分析。最后采用平均误差率(MER)和决定系数(R~2)指标比较叁种模型的预测效果。结果ARIMA模型为ARIMA(1,0,0);GM(1,1)预测模型的灰色参数a=-0.0008、b=4.5812,其模型为(?)(t+1)=5736.45e~(0.008t)-5726.50;GM(1,1,sinω)模型的灰色参数分别为a=0.0652、b=7.2222、c=-1.1842、d=3.7619,灰频率为ω=2π/23,该模型预测方程为(?)_ω(t+1)=-135.87e~(-0.0652t)+134.08+9.70 sin 2kπ/23+11.73 cos 2kπ/23;ARIMA模型、GM(1,1)模型和GM(1,1,sinω)预测模型的MER分别为24.80%、46.94%和8.77%;R~2分别为0.6770、0.1381和.8497。GM(1,1,sinω)模型的预测效果优于GM(1,1)模型和ARIMA模型。结论通过的灰色摆动模型与GM(1,1)模型和ARIMA模型比较,得出其预测效果优于二者,体现了它在波动性较大且具有周期性资料预测中的优势,说明其对于解决时间序列类型的HFRS发病率等资料具有很好的实用价值,是一种值得推广的预测模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
灰色摆动模型论文参考文献
[1].韦怡冰.基于灰色摆动模型的水利工程价差预备费分析[J].北京水务.2015
[2].郭立春.灰色摆动模型GM（1，1，sinω）在肾综合征出血热发病率预测中的研究[D].中国医科大学.2009
[3].郭立春,吴伟,郭军巧,王萍,周宝森.应用灰色摆动模型预测沈阳市肾综合征出血热的流行趋势[J].中国医科大学学报.2008
[4].丰景春.水利水电工程项目行为控制系统灰色摆动模型[J].水利学报.2000
[5].丰景春,杨建基.水利水电工程项目质量控制系统灰色摆动模型[J].河海大学学报(自然科学版).1999