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1、第34卷第4期信息与控制Vo.l34,No.42005年8月InformationandControlAug.,2005文章编号:10020411(2005)04039805灰色Verhulst动态新陈代谢模型在产品价格预测与需求预测中的应用曹萃文,顾幸生(华东理工大学自动化研究所,上海200237)摘要:产品价格及需求受多种因素影响,变化趋势复杂,很难建立一个准确的数学模型进行全面描述.在对具有较大波动的周期性变化数据部分用各种灰色动态模型进行了预测比较后,提出了Verhulst对应周期动态新陈代谢模型.用此模型进行的灰色预测能不断将新信息引入算
2、法,使预测更加接近最新的变化趋势,取得了较好的预测效果.*关键词:Verhulst动态新陈代谢模型;产品价格及需求预测;灰色理论中图分类号:TP273文献标识码:ATheApplicationofGreyDynamicVerhulstMetabolismModelinthePredictionofProductsPricesandDemandsCAOCuiwen,GUXingsheng(ResearchInstituteofAutomation,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai20
3、0237,China)Abstract:Pricesanddemandsofvariousproductsareaffectedbymanyfactors.Itisdifficulttosetupanaccuratemathematicmodeltodescribetheirtrends.Aftercomparingseveralgreymodelspredictiveresultswithperiodicalandfluctuatingdata,anewdynamicVerhulstmetabolismmodelissetup.Thismodelisable
4、toproducenewinformationtofollowthenewtendencytogainhigherpredictioneffects.Keywords:dynamicVerhulstmetabolismmode;lpredictionofproductspricesanddemands;greytheory1引言(Introduction)有许多学者运用各种方法进行了数据预测方面的研究,文献[1]中采用指数平滑法,通过回归分析建立石油化工原料和产品的价格预测及顾客需求预了产品需求预测模型,运算过程非常复杂;文献[2]测是一件非常复杂和细致的工作
5、,它与国际政治、季中对油品的价格用Brownian动态方程建立了一阶节性需求变化、世界勘探投入所决定的储采比、欧佩微分方程预测模型,但在求解过程中进行了许多简克的产量政策、期货价格、各国库存甚至全球气候等化;文献[3]中对数据振动幅度较小的情况进行了因素都密切相关.从对历史数据的分析中可以看出,[4,5]初步研究;另外,还有大量灰色预测的研究等处这两种数据中均有大量数据具有周期性变化且数据理单调递增序列数据时取得了较高的精度,但其方值变动幅度大的特点.借鉴灰色预测在天气预报及法在处理本文有较大幅度周期性振荡的数据时均失股市预测中的应用,本文首次提出对具有上述特点效.
6、因此,在对石油化工产品的价格及顾客需求的历的石油化工产品价格及顾客需求预测采用Verhulst史数据进行了细致的分析后,研究其变动规律,用本对应周期新陈代谢动态模型进行灰色预测的方法.文的Verhulst对应周期新陈代谢动态模型进行灰色石油化工产品的价格及顾客需求的历史数据,预测,最终确定出的未来走势与实际情况相符,且运实际上是过去各种确知的和不确知的信息的综合反算简便,取得了较好的预测效果.映,这些数据与互联网上的混杂了大量不真实数据2灰色预测模型(Greypredictionmodel)的海量数据不同,它们属于反映现实规律的小样本不确定性数据,可用灰色系统
7、理论进行研究.目前,灰色系统理论认为,由于各种环境因素对系统*收稿日期:2004-12-234期曹萃文等:灰色Verhulst动态新陈代谢模型在产品价格预测与需求预测中的应用399(1)(1)的影响,使得表现系统行为特征的离散数据呈现出-(x(1)+x(2))/21离乱状态,但是这一无规律的离散数据序列是潜在(1)(1)-(x(2)+x(3))/21B=的有规律序列的一种表现,系统总是有其整体功能,也就必然蕴含着某种内在规律.因而任何随机量和(1)(1)-(x(m-1)+x(m))/21随机过程都是在一定范围内、一定时间段上变化的(0)(0)(0)
