简介：摘 要：近些年，我国电影行业实现了快速发展，这得益于国家对电影行业一系列扶持政策的出台。人民对高质量电影的需求，也在一定程度上促使电影制作公司提升影片的制作和发行水平。电影票房是衡量电影这种特殊的服务性商品的一个重要指标，它可以直接反映市场对该部影片的需求程度。本文选取2014-2018年间排名前30的电影，共计150部电影，运用多元线性模型预估电影票房，以期为评估电影著作权的价值提出建议，甚至为未来中国电影的投资提供参考。

简介：摘要针对机场软土道基沉降的随机性和复杂性，提出了一种马尔可夫链改进灰色GM（1,1）模型的沉降预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM（1,1）预测模型的残差，并以华东某软土道基跑道沉降实测值为例，对比分析了传统GM（1,1）和修正GM（1,1）两种灰色模型方法的预测能力。结果表明修正方法的平均误差能减少一半，预测精度能满足实际工程要求。

简介：以内蒙古1999-2014时间序列数据为样本,对内蒙古的私人汽车拥有量的发展趋势进行分析和预测。文中主要从两个角度进行数学模型的建立,首先建立适用于确定分析的增长模型,其次,建立适用于含有不确定性的灰色模型,最后分析两个模型的拟合效果,选取拟合效果高的进行后期预测,为相关管理部门提出科学决策提供有力的依据。

简介：运用TRAINGDX训练函数对标准BP神经网络进行改进．根据2012年《四川省统计年鉴》相关数据，利用影响国内生产总值（GDP）的6个主要因素，借助Matlab软件平台，建立了6：5：1的三层BP神经网络GDP预测模型，实现四川省GDP值的预测．改进后BP神经网络预测相对误差在1％以内，仿真结果同模型外推法比较，预测精度较高．

简介：针对电信客户流失问题,本文设计了一种基于决策树C5.0、BP神经网络及SVM支持向量机三种分类器融合的组合预测模型,利用最优加权组合预测方法来确定各模型的权重值.预测结果表明：组合预测模型的准确率高于传统的单一分类预测模型,构建此模型对解决电信客户流失预测方面的问题具有应用价值.

简介：提出了提高原始数据序列光滑度的变换途径，以及两种新的变换方法，定理的证明和误差分析充分显示了变换方法的有效性。

简介：从旅游发展总量与旅行社数量高度线性相关(与我国旅游总人次数y1､,建立以山东省旅行社数量为因变量的山东省旅游发展总量预测模型,　　2.2模型建立中得出的重要结论　　2.2.1发现了当前我国旅游发展总量预测的唯一决定性影响因子——旅行社数量｡

简介：摘要随着时代的发展，我国人民群众对出行的需求量越来越大，所以城市轨道交通成为了城市建设过程中重要的公益性的基础设施之一，其能够对城市的发展产生重要的影响，所以我们必须对城市轨道交通的建设和发展进行重视，当前我国正处于经济高速发展的阶段中，交通的发展规律以及趋势相对较难把握，所以为了满足人民群众的出行需求，并提高城市轨道交通的经济效益，我们需要对城市轨道交通的客流进行相应的预测。

简介：摘要：中成药作为一个与国计民生相关的产业,其发展速度和成果直接影响到人们的健康和生活水平,关乎着社会生态环境的保护和可持续发展。文章基于灰色预测模型对2021年-2018年我国中成药品实际销售额进行分析和预测，其结果显示，近年来中成药品实际销售额呈逐渐上升趋势。这印证了我国中医药产业正在蓬勃发展，也从侧面说明了我国政策对中医药产业的积极影响。

简介：针对原始数据序列建立灰色GM（1，1）模型，然后利用BP神经网络对GM（1，1）模型预测值加以校正，得到GM（1，1）与BP神经网络组合预测模型。通过运用田径比赛项目相关成绩序列进行模型检验，相比单纯的GM（1，1）模型，组合模型具有更高的预测精度，表明了组合模型预测的可行性。

简介：通过研究得出了在复合Poisson模型下，当赔付服从指数分布时有限时间内的生存概率的拉普拉斯变换公式。

简介：预测问题一直是科学与管理领域研究的热点．备受广大科技工作者的关注。为了解决单一预测模型在预测问题上的缺点和误差控制问题．本文提出一种组合预测模型——以误差绝对值和达到最小为准则的线性组合预测模型。这种模型以误差绝对值和达到最小为依据，计算出每个单一模型在预测结果中所占的权重。建立组合预测模型。该组合预测模型较好的利用了神经网络与支持向量机在多影响因子下训练的优势．进一步提高预测精度。将其应用于合肥市房地产价格预测．可以达到理想效果。

简介：以1999年1月至2006年12月我国体育用品制造业产品月销售收入的历史数据为研究对象，运用指数平滑预测模型、向量自回归预测模型、单积（单整）自回归移动平均预测模型和灰色GM（1，1）预测模型对我国体育用品制造业产品月销售收入分别建立4个单项预测模型，同时根据组合预测相关理论构建我国体育用品制造业产品月销售收入的组合预测模型，并采用该组合预测模型对2007年1月至2010年12月我国体育用品制造业产品月销售收入进行了预测和展望。结果证明：各单项预测模型的预测值与实际值的拟合效果较好；备单项预测模型的预测精度较高，而组合之后模型预测精度进一步提高，说明组合预测模型比单项预测模型更加可靠；预测结果显示未来几年内我国体育用品制造业产品月销售收入将保持持续增长态势。

简介：中枢疲劳会严重影响运动员的竞技状态,而环境因素是影响运动员中枢疲劳的重要因素之一。由于中枢疲劳和环境因素对击剑运动员的影响更加突出,因此以中国国家击剑队运动员为研究对象,研究了击剑运动中环境因素与中枢疲劳的相关性,并基于ANN建立了在各种环境因素下运动员中枢疲劳通用预测模型和分组预测模型。实验表明,建立的击剑运动员中枢疲劳通用预测模型具有较好的性能,其预测结果与实际测量值的相关系数为0.68;针对不同运动员组别,建立的击剑运动员中枢疲劳分组预测模型具有更高的预测准确性,其预测结果与实际测量值的相关系数均高于0.70。

简介：基于鞍山市2015年4月2日～26日的空气质量指数数据,将其看为时间序列。通过对其平稳性、自相关和偏相关性的分析,建立了鞍山市空气质量预测ARMA模型。通过实际数据进行预测,并检验模型的精准性。结果表明ARMA模型能收到较好预测效果。

简介：摘要社会市场经济和智能建筑技术的发展，与智能建筑关键技术管理的建设成本预测和处理，智能建筑关键技术管理领域的模糊网络多层次数据融合处理分析。智能建筑的成本费用也在急剧上升。如何提高有效管理和合理的成本控制?这已成为目前智能建筑系统技术研究的重要课题。

简介：非等时距GM（1,1）模型在进行沉降预测时,能够取得准确可靠的预测结果,可以将其推广应用到软基路段的沉降预测中去.

简介：旅游需求预测是旅游决策的基础。根据福建省1997—2008年国内游客量的统计数据，尝试构建灰色GM（1，1）模型、动态趋势预测模型和回归分析预测模型，分别对福建省未来5年国内游客接待量进行了预测。对预测结果的比较分析表明，灰色预测模型的平均预测误差可以控制在5％以下。因而是福建省国内旅游需求预测的最佳选择；而动态趋势预测模型虽也能达到要求的精度，但效果稍差；回归分析预测模型则产生较大误差，显然不宜用于有关预测。

简介：粮食安全是关系国计民生的大事。研究我国粮食产量和粮食播种面积的运行规律,对制定粮食生产发展战略,确保粮食安全具有重要意义。VAR模型常用于多个相关联的时间序预测,它以历史数据为基础,通过挖掘系统内部所隐含信息实现对时间序列未来的发展趋势预测,并能揭示关联时间序列之间的联系。运用VAR模型对我国粮食产量和播种面积进行预测,取得较为理想的效果,平均预测误差分别为2.0850%和0.8928%。

简介：投资对拉动经济发展具有重要的作用,投资带动经济增长,可以扩大就业,促进消费,加快产业升级,提高产品质量。科学预测全社会固定资产投资,对制定宏观经济政策、进行经济和产业结构改革、分析和判断经济运行状况、保持国民经济平稳运行等具有重要意义。文中运用改进的Logistic模型对河北省社会固定资产额进行预测,取得了十分理想的效果,平均预测误差仅为2.8732%,比GM（1,1）模型平均预测误差8.2183%减小了186.068%。通过模型预测得到2017年河北省社会固定资产总投资额为34669.999亿元。