改进GM(1,1)模型预测建筑业总产值研究

"该文基于GM(1,1)残差尾段修正模型对我国建筑业总产值进行预测研究，旨在提高预测精度，为短期预测提供参考。文中首先介绍了建筑业总产值的重要性和其反映的经济指标，然后阐述了动态灰色预测模型GM(1,1)的基本原理，并在此基础上建立了残差尾段修正模型，以提升预测准确性。实证分析显示，修正模型能更准确地预测建筑业总产值，对于新常态下建筑业的发展趋势分析具有指导意义。" 动态灰色预测模型（GM(1,1)）是一种广泛应用于时间序列预测的方法，它能够处理数据量小、信息不完全的情况。模型基于最小二乘法估计参数，通过对原始数据序列进行一次累加生成序列，然后通过微分运算得到预测模型。在GM(1,1)模型中，原始数据序列记为X，累加生成序列为ΔX，模型形式为： ΔX(k+1) = aX(k) + b 其中，a和b为模型参数，k为时间步长。 在实际应用中，GM(1,1)模型可能存在预测误差，尤其是在数据序列的尾部，这部分误差称为残差。为了提高预测精度，研究者提出了残差尾段修正模型。这种修正方法主要针对残差序列的尾部进行二次拟合或用其他预测方法进行再次预测，以减小尾部误差，从而提高整体预测的准确性。 在本研究中，作者选取了过去七年的我国建筑业总产值数据，运用GM(1,1)模型进行初步预测，然后对预测残差的尾段进行修正，构建了一个更精确的预测模型。通过比较修正前后模型的预测结果，证明了残差尾段修正模型能够提高预测的准确性，满足模型的精度要求，为我国建筑业的短期发展趋势提供了有力的预测依据。 建筑业总产值是衡量一个国家建筑业发展水平的关键指标，它涵盖了建筑活动的全部产出，包括建筑产品的直接价值和附加服务。随着我国经济结构的调整，建筑业正面临转型升级的压力，预测其总产值有助于政策制定者和行业决策者了解行业动态，制定适应新常态的策略。 基于GM(1,1)残差尾段修正模型的研究不仅提升了预测模型的精确性，还为我国建筑业的未来规划提供了数据支持。这种方法可以进一步应用于其他领域的时间序列预测，以提升预测质量和决策的科学性。