我国第三产业就业人数分析——基于改进的LASSO GM(11)模型

灰色预测模型GM（1,1）是一种在灰色系统理论基础上建立的预测模型。它可以对具有不完整信息、具有不确定性的数据进行预测，并具有较高的精度。在实际应用中，GM（1,1）模型已被广泛应用于经济预测、环境预

影响我国休闲产业发展的动力因素分析,马静雯,何海燕,从追求温饱到寻求享受,休闲是消费者随着经济发展和生活水平提高作出的自然选择。随着我国的经济发展,休闲产业已逐渐显现其重要

研究区域产业的发展 通过实证分析来论文如何进行产业选择

长期以来,我国煤炭和电力产业关系存在较大矛盾,电煤价格、上网电价、销售电价到底孰高孰低争论不休。论文通过分析表明,在资源依赖的经济增长模式下政府具有压低煤炭价格创造GDP效应的激励;电力产业的高集中度

灰色GM(1,1)模型误差分析及误差修正模型研究，陈鹏宇，，首先介绍了灰色GM(1,1)建模机理，然后基于指数序列建模，从理论上分析灰色GM(1,1)模型预测指数序列产所生的相对误差特性，并基于Mat

针对GM(1,2) 建模难点和模型缺陷提出两种改进方法: 一是运用相关匹配算法, 在历史数据库中搜索与主序 列具有强关联特性的数据序列, 确定为模型参考序列; 二是引入粒子群算法, 以模型预测性能评价

基于产业梯度转移理论的我国产业转移问题研究,刘碧,,本文在对产业梯度转移理论简要回顾的基础上,对照当前我国经济发展状况,认为从东部发达地区向中西部欠发达地区的产业转移是一种

神经质量模型的参数分析，方鑫，胡正珲，本文对Jansen'sNeuralMassModel的基本概念和结构作了详细的说明。通过EEG采集系统，采集了AD病人和正常人的EEG数据，使用SR-UKF算法,

针对GM(1,1) 模型参数辨识过程中的病态性和稳健性问题, 一方面通过不改变预测精度的数乘变换将模型参数辨识过程中的病态性矩阵转化为良态矩阵, 另一方面利用适当的正交矩阵对原始数据序列实施正交变换,

使用matlab，优化GM（1,1）算法，得到修正后的序列