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灰色预测模型在可行性研究中的应用
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灰色预测模型在可行性研究中的应用
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灰色预测模型在可行性研究中的应用.DOC
官方公共微信基于灰色组合模型的商业房地产市场需求预测研究--《重庆大学》2012年硕士论文
基于灰色组合模型的商业房地产市场需求预测研究
【摘要】：随着经济的发展与城市化进程的推进，城市商业房地产市场需求不断增长，加之商业房地产高额回报率的驱使，众多房地产投资者、开发商和经营者进军商业房地产领域，掀起一股商业房地产开发热潮，一时间各种商业用房在全国各个城市拔地而起。在商业房地产如此高速发展的过程中，诸如盲目投资、空置率过高等问题逐渐凸显出来，使得我们不得不开始思考商业房地产的市场需求问题。研究商业房地产的市场需求，了解区域内市场是否处于饱和状态，可以为政府规划城市、制定政策提供参考，为房地产开发企业的投资决策提供理论支持，具有重要的理论与实践意义。
本论文从商业房地产的内涵和特征出发，阐述了商业房地产市场需求的概念、分类以及特点，分析了影响商业房地产市场需求的众多影响因素，并对市场预测方法与模型进行归纳研究；以灰色系统理论与多元线性回归方法为基础，运用组合模型的基本原理与方法，构建了灰色马尔科夫-多元线性回归组合预测模型，并通过各种精度检验方法检验预测模型的精确性。最后以重庆市主城区为例，将相关性分析与灰色关联分析相结合对商业房地产市场需求影响因素的贡献度进行排序，得到影响商业房地产市场需求的主要因素，并预测其商业房地产市场的需求量，对预测结果进行了分析，从政府和企业两个角度提出建议与对策。通过本文的研究表明：(1)将灰色系统理论运用于商业房地产市场需求分析与预测具有一定的可靠性与适用性，并且组合后的模型比单个模型所预测出的结果更为准确；(2)城市居民人均可支配收入和职工平均工资水平是影响重庆市主城区商业房地产市场需求的主要因素；(3)人们对重庆市主城区商业用房仍存在需求，但需求空间有限。
【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F293.3;F224【目录】：
摘要3-4ABSTRACT4-81 绪论8-18 1.1 研究背景8-9 1.2 研究目的与意义9-10
1.2.1 研究目的9
1.2.2 研究意义9-10 1.3 国内外研究现状10-14
1.3.1 预测方法研究现状10-12
1.3.2 房地产市场需求理论研究现状12-14 1.4 研究内容及技术框架14-18
1.4.1 研究内容14-15
1.4.2 技术框架15-182 市场预测方法基础知识18-32 2.1 灰色理论预测模型18-24
2.1.1 灰色系统理论的基本原理18
2.1.2 灰色关联度分析18-19
2.1.3 GM(1,1)模型预测的过程19-23
2.1.4 灰色马尔科夫预测模型23-24 2.2 多元线性回归预测模型24-28
2.2.1 多元线性回归模型的数学表达式25
2.2.2 多元线性回归方程自变量的选择25-26
2.2.3 多元线性回归模型的统计检验26-28 2.3 灰色-多元组合模型28-30
2.3.1 组合预测方法的基本原理28
2.3.2 组合预测模型权重的确定28-30
2.3.3 灰色-多元组合模型的构建30 2.4 本章小结30-323 商业房地产与商业房地产市场相关理论32-38 3.1 商业房地产的概念、分类及特征32-33
3.1.1 商业房地产的概念32
3.1.2 商业房地产的分类32-33
3.1.3 商业房地产的特征33 3.2 商业房地产市场需求的概念、分类及特征33-35
3.2.1 商业房地产市场需求的概念33-34
3.2.2 商业房地产市场需求的分类34
3.2.3 商业房地产市场需求的特征34-35 3.3 商业房地产市场需求理论35-36 3.4 本章小结36-384 商业房地产市场需求的影响因素分析38-44 4.1 经济性因素38-40
4.1.1 宏观经济影响38
4.1.2 城市经济发展水平38-39
4.1.3 第三产业发展水平39
4.1.4 消费品购买力水平与消费结构39
4.1.5 商业用房价格与租金39-40
4.1.6 利率变化40
4.1.7 税务因素40 4.2 非经济性因素40-42
4.2.1 人口与城镇化水平40-41
4.2.2 人们生活态度的转变41
4.2.3 消费心理及预期41
4.2.4 就业率41-42
4.2.5 政府政策42 4.3 本章小结42-445 商业房地产市场需求预测——以重庆主城区为例44-74 5.1 商业房地产市场需求组合预测模型的构建44-46
5.1.1 影响因素指标的选取44-45
5.1.2 组合模型预测的步骤45
5.1.3 自变量的预测45-46 5.2 重庆市商业房地产市场概况46-55
5.2.1 重庆市商业房地产市场现状46-47
5.2.2 重庆市商业房地产总体供应情况47-49
5.2.3 重庆市商业房地产总体需求情况49-51
5.2.4 重庆市商业房地产市场发展环境分析51-54
5.2.5 重庆市商业房地产市场需求发展趋势54-55 5.3 影响因素的相关分析与灰色关联分析55-64
5.3.1 影响因素的相关分析55-61
5.3.2 影响因素的灰色关联分析61-64 5.4 组合模型的建立64-70
5.4.1 多元回归线性预测模型64-66
5.4.2 灰色预测模型的构建66-67
5.4.3 灰色马尔科夫预测模型的构建67-68
5.4.4 组合模型的构建68-69
5.4.5 组合模型的可靠性验证分析69-70 5.5 预测结果及结果分析70-71 5.6 对策及建议71-73
5.6.1 政府方面71-72
5.6.2 企业方面72-73 5.7 本章小结73-746 结论及展望74-76 6.1 研究结论74-75 6.2 研究展望75-76致谢76-78参考文献78-80附录80 A 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文80
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我国海洋新兴产业发展预测研究――基于灰色预测模型GM(1,1)海​洋​新​兴​产​业​的​培​育​与​发​展​对​我​国​“​蓝​色​经​济​”​战​略​的​实​施​具​有​重​要​的​意​义​,​也​是​各​沿​海​地​区​海​洋​经​济​部​署​的​重​点​领​域​,​对​海​洋​新​兴​产​业​发​展​的​研​究​就​成​为​海​洋​经​济​管​理​的​重​要​组​成​部​分​。​运​用​定​性​与​定​量​分​析​相​结​合​的​方​式​,​对​我​国​海​洋​新​兴​产​业​发​展​的​规​模​和​速​度​等​现​状​进​行​分​析​,​并​利​用​灰​色​预​测​模​型​对​其​未​来​发​展​趋​势​进​行​科​学​预​测​;​研​究​结​果​表​明​,​我​国​海​洋​新​兴​产​业​规​模​较​小​,​但​发​展​速​度​快​、​潜
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同期刊文献基于改进灰色模型的预测控制--《浙江理工大学》2011年硕士论文
基于改进灰色模型的预测控制
【摘要】：灰色预测控制是以灰色动态模型为基础,对少数据,贫信息的系统进行有效控制的方法之一。本文在改进灰色动态模型的基础上,综合模糊控制方法,提出了新的灰色预测控制方法,主要研究的工作如下:
1.提高灰色GM(1,1)预测模型精度的研究影响灰色GM (1,1)预测模型精度的主要因素有原始数据序列的光滑度、模型的背景值及模型的初值。基于此,分别就上述三个影响因素对提高灰色GM(1,1)预测模型进行了研究。
(1)提出利用函数arc cot(.)对原始序列进行变换,并从理论上证明了离散数列经过此变换后,可以消除由陡变引起不满足灰色建模条件的情况,并提高了建模数据序列的光滑度,且光滑度优于其他变换函数。
(2)提出了一种背景值数值优化的求解算法,并将之实际应用于钛合金疲劳强度随温度变化这一经典非等距序列GM(1,1)建模中,实验结果表明了提出方法的有效性。
(3)从二个方面有效地提高了GM(1,1)模型的精度。首先,对拟建模数据进行cot(.)α(α 0)变换,从理论上严格证明了经此变换后的离散序列可以满足灰色建模条件,且这种变换较现有其它变换方法更有效;其次,提出了一种背景值优化重构方法,进一步提高了模型精度。
2.提高灰色Verhulst预测模型精度的研究影响灰色Verhulst预测模型精度的主要因素有模型的背景值、模型的结构参数,基于此,分别就上述两个因素对灰色Verhulst预测模型进行了研究。
(1)提出了一种改进的灰色Verhulst模型。首先分析了传统的灰色Verhulst模型产生误差的原因,从背景值定义出发,推导了用原始数据生成新的背景值公式;其次,基于灰色系统信息覆盖原理,提出了一种结构参数优化方法。
(2)提出了一种基于灰色背景值重构的非等间距Verhulst模型。对模型背景值的构造方法进行了深入的研究,证明了常规背景值构建方法在建立Verhulst非等间距或虽等距但时间间隔较大的情况下,会产生较大的误差,从而使模型精度不高。为克服这一缺点,提出了基于区间积分的背景值重构算法。
3.基于灰色预测模型的预测控制研究
(1)提出了一种基于arc cot(.)变换和预测步长自调整的灰色模糊预测控制算法,根据当前时刻的误差和误差变化量将系统响应划分为若干个控制区域,不同区域预测步长不同;根据当前误差和未来预测误差共同决定当前的控制量。该算法综合了模糊控制、灰色预测的优点,仿真结果表明该算法超调小、响应快,稳态精度高。
(2)提出一种基于GM(1,1)预测模型和神经网络的参数自整定PID控制器。通过变步长四阶龙格-库塔法与灰色GM(1,1)相结合的方法作为预测模型,根据预测误差e(k+d),通过三层BP神经网络,对PID中的三个可调参数进行参数自整定,调整控制增量Δu,使系统输出跟踪设定值。仿真结果证明,提出的方法具有较好的控制品质,能有效地克服了误差及干扰等不确定因素所带来的影响。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP13;N941.5【目录】：
摘要6-8Abstract8-14第一章 绪论14-18 1.1 本课题的研究意义14 1.2 国内外研究现状14-16 1.3 论文框架16-18第二章 改进的GM(1,1)模型及其应用18-41 2.1 序列光滑度18-19 2.2 提高光滑度的现有几种方法19-20 2.3 基于arc cot(.) 变换的GM(1,1)模型研究20-24
2.3.1 基于函数arc cot(.) 提高原始数据序列光滑度的原理20-22
2.3.2 基于函数arc cot(.) 消除离散序列剧烈变化的原理22-23
2.3.3 基于arc cot(.) 函数变换的GM(1,1)建模方法23-24 2.4 应用实例24-25 2.5 基于背景值数值优化解的非等间距GM(1,1)模型25-32
2.5.1 非等距序列GM(1,1)模型精度与背景值关系26-27
2.5.2 关于非等距序列GM(1,1)模型背景值重构的研究27-29
2.5.3 n 和 n_1 值的优化求解29-31
2.5.4 应用实例31-32 2.6 基于函数cot(.)α变换及背景值优化的灰色建模32-40
2.6.1 基于函数cot(.)α提高原始数据序列光滑度的原理33-35
2.6.2 基于函数cot(.)α消除离散序列剧烈变化的原理35-36
2.6.3 基于等间距GM(1,1)模型背景值的重构研究36-37
2.6.4 基于cot(.)α函数变换的GM(1,1)模型37-39
2.6.5 应用实例39-40 2.7 本章小结40-41第三章 改进的灰色Verhulst 模型及其应用41-53 3.1 基于背景值重构的非等间距灰色Verhulst 模型及其应用41-46
3.1.1 非等间距灰色Verhulst 模型的建立41-42
3.1.2 灰色Verhulst 模型背景值的重构42-45
3.1.3 应用实例45-46 3.2 灰色Verhulst 模型的改进及其应用46-52
3.2.1 灰色等间距Verhulst 模型的定义46-48
3.2.2 灰色Verhulst 模型背景值的重构48-50
3.2.3 灰色Verhulst 模型的参数估计50-51
3.2.4 应用实例51-52 3.3 本章小结52-53第四章 预测步长自调整的灰色模糊预测控制系统53-60 4.1 一种基于arc cot(.) 变换和预测步长自调整的灰色模糊预测控制53-59
4.1.1 预测步长自调整的灰色模糊预测控制系统53-54
4.1.2 自调整模糊控制器54-55
4.1.3 步长自调整模糊决策器55-56
4.1.4 改进的灰色GM(1,1)模型56-57
4.1.5 仿真57-59 4.2 本章小结59-60第五章 基于改进灰色预测模型的自整定PID控制器60-68 5.1 基于GM(1,1)灰色预测模型的自整定PID控制器60-66
5.1.1 过程描述60
5.1.2 改进的灰色预测模型60-62
5.1.3 自整定PID 控制器62-65
5.1.4 仿真研究65-66 5.2 本章小结66-68总结与展望68-69参考文献69-74致谢74-75攻读硕士学位期间所取得的研究成果75
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京公网安备74号灰色预测模型在可行性研究中的应用
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灰色预测模型在可行性研究中的应用
灰色预测模型在可行性研究中的应用；摘要灰色预测模型GM(1，1)是项目可行性研究中；TheapplicationofGM(1,1)t；LiuJun；(TheEngineeringConsultat；YaoJun；(CentreofComputer,Northw；project.Tobuiltamodel,we；Keywordsgreycalculatemod
灰色预测模型在可行性研究中的应用摘 要 灰色预测模型GM(1，1)是项目可行性研究中对市场进行定量预测的一种方法．具体的实施步骤为：确定预测目的；收集整理资料和数据；建立模型；进行模型检验．在对GM(1，1)进行讨论的基础上，给出了具体的应用实例．
关键词 灰色预测模型 市场调查 市场预测 模型检验 预测精度
中图法分类号 F 224.0 O 211-67The application of GM(1,1)to the study about feasibilityLiu Jun(The Engineering Consultative Department of Lanzhou 730030 Lanzhou PRC)Yao Jun(Centre of Computer,Northwest Normal University 730070 Lanzhou PRC)
Abstract The grey calculate model(GM(1,1))is a method to quantitative calculate of markets on analysing the feasibility ofproject.To built a model,we should take steps of defining the calculated aim,collecting and sorting out the data,designing and examining the model.On the discussion of GM(1,1),an example for practical application has been studied.Key words grey calculate model(GM(1,1)) market investigate market calculate model examine precision of calculation市场预测是利用市场调查所得到的信息资料，对项目产品未来市场需求量及〔1〕相关因素进行定量与定性的判断与分析，目的在于了解拟建项目产品在国内外市场的销售情况，根据市场需求量来确定拟建规模，以避免选择项目的盲目性．
市场预测的方法大体分为两大类，一类为定性预测方法，如判断预测法、专家评估法等；另一类是定量预测方法，如时间序列分析法、回归分析法、状态转移分析法、经济计量模型分析法等〔2〕．本文所论及的灰色预测模型属定量预测方法，其特点是应用范围广，预测精度高，预测结果更为符合实际，对可行性研究中的市场预测具有重要意义．1 灰色模型GM(1，1)预测方法〔3〕 灰色模型GM(1，1)是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测．在进行市场预测时，具体分为以下步骤． 1.1 确定预测的目的
在可行性研究过程中，首先要对拟建项目的经济活动进行分析研究，确定市场预测的对象及要求〔4〕，包括具体的经济指标、预测期限、可能选用的基本资料和数据．1.2 收集整理资料和数据
根据可行性研究的要求，收集需要预测的经济指标(变量)在连续若干个时间内的观测值，按其出现时间的先后次序排列而成时间序列：x(0)＝｛x(0)(1)，x(0)(2)，…，x(0)(n)｝．1.3 建立灰色预测模型GM(1，1)1.3.1 数据处理 对x(0)作累加生成，得到新的数列 1.3.2 参数估计 对数列x，可建立预测模型的白化形式方程 (1)(1)式中a，u为待估参数，分别为发展灰数和内生控制灰数．设待估参数向量按最小二乘法求得＝(BTB)-1BTyn．式中 ，(2)yn＝〔x(0)(2)，x(0)(3)，…，x(0)(n)〕T． (3)1.3.3 确定模型 将代入(1)式，并解微分方程，可确定GM(1，1)预测模型为 (4)1.4 模型检验1.4.1 残差检验 残差检验分绝对误差和相对误差．通过检验判断误差变动是否平稳或均匀．绝对误差ε的计算公式为：ε(0)(i)＝x(0)(i)－(0)(i)(i＝1，2，…，n)．
相对误差M的计算公式为：M(0)(i)＝〔ε(0)(i)／x(0)(i)〕×100％(i＝1，2，…，n)．1.4.2 关联度检验 计算原始数列x(0)与其模型计算值(0)绝对误差的最小差和最大差：min｛|(0)(i)-x(0)(i)|｝， max｛|(0)(i)-x(0)(i)|｝．计算关联系数W(i)(第i个数据的关联系数)： 式中p为取定的最大差百分比，一般取50％，即p＝0.5． 1.4.3 后验差检验 计算原始数列x(0)的均方差S0： (5)式中，(0)为x(0)数列的平均值，即 计算残差ε的均方差S1： (6)式中，为残差ε的平均值，即 (7)计算方差比C：C＝S1／S0．
(8)计算小误差概率P：P＝｛|ε(0)(i)-(0)|＜0.6745.S0｝．
(9)最后根据表1检验预测精度． 表1 预测精度等级划分 2 灰色模型GM(1，1)市场预测实例某拟建项目的N产品年的市场需求量如表2所示，用灰色模型预测该产品1998年的市场需求量．表2 N产品年市场需求量 (单位：百万t) 2.1 数据处理建立原始数据序列x(0)＝｛5.0，5.4，6.2，7.2，8.9｝，并进行原始数列累加生成x(1)＝｛5.0，10.4，16.6，23.8，32.7｝．2.2 参数估计由(2)式得由(3)式得yn＝(5.4，6.2，7.2，8.9)T．故 则a＝-0.2001， u＝3.9527．即2.3 确定模型
将a，u代入(1)式得因有x(0)(1)＝5，则 于是，得N产品市场需求量GM(1，1)预测模型为(1)(i＋1)＝24.1t-19.7538．2.4 模型检验2.4.1 残差检验 残差检验如表3所示．表3 残差检验 2.4.2 关联度检验 最小差为min｛Δ(i)｝＝0；最大差为max｛Δ(i)｝＝1.0947．关联系数计算如表4所示．表4 关联系数计算注 关联系数计算公式： (i＝1，2，…，n)，即 包含各类专业文献、生活休闲娱乐、行业资料、幼儿教育、小学教育、高等教育、各类资格考试、专业论文、96论文
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