导读:本文包含了灰色系统动态论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:灰色系统理论,财政缺口,规模预测,债务规模
灰色系统动态论文文献综述
李诗薇,刘振宇[1]（2019）在《江苏省地方政府新增净债务规模动态预测——基于灰色系统理论》一文中研究指出发行地方政府债券有利于规范地方政府融资手段、稳妥化解以往产生的地方政府债务,对中央摸清地方政府债务规模起到了正向作用。从地方政府财政收支缺口入手,运用灰色系统理论模型对江苏省未来3～5年的财政缺口作出预测,并预测未来该省地方政府新增净债务规模,为上级政府给予下级政府债券额度提供了参考,防止出现地方政府肆意发债的现象,有效控制地方政府债务规模。(本文来源于《经营与管理》期刊2019年08期）
胡祉冰,逄勇,宋为威,邵咏絮[2]（2019）在《灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用》一文中研究指出为了较为准确预测水质,基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,采用对数变换的方式对原始数据进行光滑处理,借以减弱数据波动带来的不利影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。(本文来源于《四川环境》期刊2019年01期）
沈映春,吴佩珍,张旭辉[3]（2019）在《新发展理念下北京市创新主体投入结构产出效率动态分析——基于DEA-malquist指数与灰色系统理论的专利产出分析》一文中研究指出运用BCC模型对2005—2016年间北京市企业、高校、科研机构的专利产出效率进行测算,并对其差异性进行稳健性分析,并通过DEA-malquist指数方法探究效率的动态变化及原因,最后利用灰色关联分析模型探究内部投入结构对专利产出效率的影响。研究结果表明综合专利产出效率从高至低依次为企业、高校、科研机构。叁者的效率总体上均在逐年提高,其中,企业主要来自于技术进步,高校与科研机构是技术进步效应和规模效率降低的复合作用效果。叁者的内部投入结构的专利产出效应存在较大的差异。对此,对叁大主体创新效率的提高,从动态优化的角度提出了政策建议。(本文来源于《科技管理研究》期刊2019年02期）
宋为威,逄勇,许青,傅星乾,宋达昊[4]（2018）在《灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用》一文中研究指出为了较为准确预测水质,本文基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,回避了不确定因素的影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。本文结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。(本文来源于《2018（第六届）中国水生态大会论文集》期刊2018-09-27）
马新[5]（2016）在《基于灰色系统与核方法的油藏动态预测方法研究》一文中研究指出目前国内外许多油田都已进入开发中后期,这一阶段的油田通常面临含水率较高、产量递减速度快等问题。如何制定合理有效的开发方案或措施调整方案是当前国内外油藏开发面临的重要问题。这一工作的完成不仅需要措施技术和工艺水平的提高,同时也需要对油藏开发动态进行准确地预测,从而反映当前开发状况,对制定开发方案和措施调整方案进行指导。然而油藏开发动态受诸多自然因素和人为因素的影响,油藏开发动态指标与其影响因素之间呈现出较为复杂的关联关系,因此对油藏开发动态进行准确预测十分困难。另外,随着国内外油藏开发年限的增长和开发规模的扩大,在进行油藏开发动态预测时需要对大量数据进行处理,因此如何高效地进行这项工作也逐渐成为新的挑战。本文针对目前油藏开发动态预测中面临的主要问题,基于灰色系统理论和核方法建立针对不同条件下的油藏开发动态预测模型,并基于最优化方法研究核方法预测模型的快速训练方法,以达到准确和高效预测的目的。基于上述思想,本文开展以下几个方面的研究：(1)从理论层面分析和总结灰色单变量离散预测模型的推导方式,基于这两种推导方法提出两种灰色多变量离散预测模型。通过理论分析研究离散模型与传统模型之间的区别和联系,并利用算例分析验证离散预测模型的优势。同时,通过理论分析讨论灰色预测模型与传统Arps递减之间的理论联系,从而说明灰色预测模型与油田产量递减规律之间的联系,为利用灰色预测模型进行油藏开发动态预测提供理论基础。(2)通过对传统核方法预测模型的建模过程的研究,抽象出核方法建模的主要思想和一般步骤。利用核方法建模技术建立Arps递减模型的非线性扩展模型,新模型同时包含了产量递减规律和产量与影响因素之间的非线性关系。利用算例分析验证了非线性模型与线性模型在动态预测中的不同,指出了非线性模型的优势。(3)利用核方法对传统灰色多变量预测模型进行非线性改造,提出了一种基于核方法的多变量灰色预测模型,使得核方法处理非线性关系的能力和灰色预测模型在小样本建模中的优势得以结合。利用算例分析验证了该模型在处理小样本非线性动态预测中的优势。(4)基于序贯最小化最化算法(SMO)和共轭梯度算法,研究了上述核方法模型的快速训练方法。利用算例分析对两种算法的收敛性、收敛速度和精度进行了详细讨论。(5)利用实际的油藏开发动态数据建立动态预测模型,并对上述四个预测模型的预测精度进行了详细对比。分别针对各模型在线性、非线性和小样本、大数据的情况下的优缺点,从而得出各模型的适用条件。同时,在应用实例中对比分析了SMO算法和共轭梯度算法的运算效率和精度,指出了在实际的开发动态预测中更具有优势训练算法。(本文来源于《西南石油大学》期刊2016-06-01）
焦大志[6]（2016）在《灰色系统理论(GM1.1)和莱斯里动态转移方程在估算森林资源数据中的应用——以2010年辽宁省森林数据为例》一文中研究指出[目的]解决林业数据缺失的问题,保证辽宁省"十二五"期间征占用林地年度定额科学编制。[方法]运用灰色系统理论(GM1.1)方法和莱斯里动态转移方程方法估算辽宁省2010年森林资源数据。[结果]2010年,辽宁省森林面积按照灰色系统理论(GM1.1)估算结果为548.115 7万hm2,用莱斯里动态转移方程估算结果为550.762 0万hm2,2种方法估算的结果比较接近。[结论]两种估算方法相互论证,保证了估算结果的准确性,有效地解决了编制方案规划中基础数据不全的问题,为科学合理地确定辽宁省林地可供给量与森林保有量提供了数据支撑。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2016年07期）
彭道民,俞存根,吴如珂[7]（2015）在《基于灰色系统理论的舟山海洋渔业劳动力结构及产量动态预测分析》一文中研究指出运用灰色系统理论中的关联分析方法,对浙江省舟山市海洋渔业劳动力的组成结构和捕捞产量的发展动态进行了关联分析,在此基础上对2014~2018年舟山市海洋渔业劳动力和捕捞产量进行了趋势预测。关联分析结果显示,与舟山市海洋渔业劳动力结构的综合关联度大小依次为:海洋捕捞劳动力>海洋其他劳动力>水产品加工劳动力>海水养殖劳动力,说明舟山市的海洋渔业仍以海洋捕捞为主,海水养殖业的规模相对还较小。模型预测结果显示,2014~2018年舟山海洋渔业劳动力人数为6.34×104~7.23×104人,海洋渔业劳动力数量呈下降趋势;海洋捕捞产量在102.65×104~105.23×104t,产量年下降率约为0.6%。文章通过对实证结果进行评析,建议加快调整舟山市海洋渔业产业结构,合理配置海洋渔业人力资源结构,积极引导海洋渔业劳动力转产转业,从而实现海洋渔业健康持续发展。(本文来源于《水产科技情报》期刊2015年06期）
彭道民,王飞[8]（2015）在《浙江省海洋捕捞产量及渔船数量动态预测与分析——基于灰色系统理论》一文中研究指出运用灰色系统理论预测的方法,对浙江省海洋捕捞产量和渔船数量的发展动态进行了分析,并对2014~2018年浙江省海洋捕捞产量和海洋渔船的数量进行了预测分析。结果表明,2014~2018年浙江省海洋捕捞产量为361.80万~392.01万t,产量年增长率约为2.0%,海洋渔船数量为3.02万~3.16万艘,渔船数量年下降率约为1.0%。为保障海洋渔业的可持续发展,从保护近海渔业资源、扶持和发展远洋渔业、解决养殖业发展问题、加强海洋管理4个方面提出了针对性的建议。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2015年18期）
石皓尹[9]（2014）在《基于灰色系统理论的动态关联规则挖掘研究》一文中研究指出数据挖掘是通过分析大型数据库或数据仓库中的数据，从而揭示其中隐含未知的或验证已知规律的过程。数据挖掘大致可分为分类、回归、关联规则、时间序列和聚类等模式，其中关联规则是应用得最为普遍的方法，同时也是近年来研究的热点。传统的关联规则是一种基于事务数据库的一种静态的挖掘，但是挖掘的过程中并没有充分考虑到关联规则随时间变化的特性。经过长期的实际运用和研究发现，在实际数据库里面挖掘出来的关联规则往往具有时间特性，因此有必要把规则的时间特性加入到关联规则的挖掘之中，进而观测关联规则在时间上的变化。为了描述关联规则随时间变化的这一特性，动态关联规则应运而生。动态关联规则通过对数据集进行等时间段划分实现对规则时间特性的描述。但是，由于传统的动态关联规则是基于已有数据的挖掘，对于得到的强动态关联规则，我们很难确定它们在将来是否还有效。同时，目前对于动态关联关联规则挖掘研究主要集中在挖掘算法的改进方面，较少涉及到时序数据库中关联规则挖掘质量的问题。因此有必要对动态关联规则挖掘进行更深层次的研究，从而获得高质量的、有真实价值的信息。本文在研究灰色系统理论等相关知识的基础之上，利用灰色模型独特的少数据建模且精度较高的特点，将灰色系统理论与动态关联规则元规则挖掘以及动态关联规则趋势度挖掘相结合，提出了基于灰色-周期外延模型的动态关联规则元规则挖掘算法和基于灰色马尔可夫模型的动态关联规则趋势度挖掘方法。通过针对不同类型的数据，建立不同的数据模型，发现以上两种算法在面临原始数据较少时充分发挥了灰色模型的优点，对于数据的建模和预测都有着很好的效果。同时，将所提出的方法运用在实际的挖掘中，验证在实际挖掘中所具有的实用性以及较高的预测精度。通过与近几年提出的基于动态关联规则元规则和动态关联规则趋势度的挖掘算法进行对比，发现本文所提出的方法挖掘出的规则质量更高、可用性更强，在一定程度上克服了挖掘的盲目性，最大程度的挖掘有效规则以及潜在规则，有效提高了动态关联规则挖掘的效率和挖掘结果的参考价值。与传统的动态关联规则挖掘算法相比，通过数学模型分析规则的变化趋势，能得到规则随时间的变化情况。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2014-06-01）
蒋辉,徐桂烽[10]（2013）在《基于灰色系统和BP神经网络的股指动态预测》一文中研究指出针对股价指数特有的波动性,提出了基于灰色残差模型和BP神经网络的股指动态预测方法,并运用多元线性回归模型对两种动态预测结果进行拟合.同时,随机抽取部分上证指数和道琼斯指数的实证研究表明:动态预测模型能及时调整新数据对后续预测的影响,获得了较高的预测精度.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年22期）
灰色系统动态论文开题报告
（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：
为了较为准确预测水质,基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,采用对数变换的方式对原始数据进行光滑处理,借以减弱数据波动带来的不利影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。
（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。
灰色系统动态论文参考文献
[1].李诗薇,刘振宇.江苏省地方政府新增净债务规模动态预测——基于灰色系统理论[J].经营与管理.2019
[2].胡祉冰,逄勇,宋为威,邵咏絮.灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用[J].四川环境.2019
[3].沈映春,吴佩珍,张旭辉.新发展理念下北京市创新主体投入结构产出效率动态分析——基于DEA-malquist指数与灰色系统理论的专利产出分析[J].科技管理研究.2019
[4].宋为威,逄勇,许青,傅星乾,宋达昊.灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用[C].2018（第六届）中国水生态大会论文集.2018
[5].马新.基于灰色系统与核方法的油藏动态预测方法研究[D].西南石油大学.2016
[6].焦大志.灰色系统理论(GM1.1)和莱斯里动态转移方程在估算森林资源数据中的应用——以2010年辽宁省森林数据为例[J].安徽农业科学.2016
[7].彭道民,俞存根,吴如珂.基于灰色系统理论的舟山海洋渔业劳动力结构及产量动态预测分析[J].水产科技情报.2015
[8].彭道民,王飞.浙江省海洋捕捞产量及渔船数量动态预测与分析——基于灰色系统理论[J].安徽农业科学.2015
[9].石皓尹.基于灰色系统理论的动态关联规则挖掘研究[D].兰州交通大学.2014
[10].蒋辉,徐桂烽.基于灰色系统和BP神经网络的股指动态预测[J].数学的实践与认识.2013