论文基于灰色G（1，1）模型经济学类考研英语分数线预测是关于灰色方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关青木亚麻灰论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：灰色預测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法.本文首先介绍了灰色预测法的原理和计算步骤,然后通过选取2005—2015年经济学类考研英语分数线为样本,建立GM（1,1）模型,最终得到经济学类考研英语分数线的预测模型.
关键词：考研分数线；灰色预测；G（1,1）模型
1.灰色预测概述
1.1 概念
灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统,即灰色系统进行预测.灰色预测法是通过对影响系统变化的随机变量之间进行关联分析,并处理原始数据,使其生成较强规律性的序列,由此探寻系统变换的潜在规律,从而建立相应的微分方程,得到预测系统未来发展情况的预测模型.
1.2 计算步骤
1.2.1 数据的检验与处理（进行级比检验）
为了保证可行性,GM（1,1）建模方法需要对已知数据进行必要的检验.设原始数据列为[X（0）等于X（0）（1）,X（0）（2）,X（0）（3）,等,X（0）（n）],计算数列的级比
[σ（t）等于X（0）（t-1）X（0）（t）,k等于2,3,等,n.]
从而获得级比序列[σ等于（σ（2）,σ（3）,等σ（n））]
当所有级比都属于可容覆盖区间[σ（t）等于（e-2n+1,e2n+1）]内时,数据列[X（0）]满足建立GM（1,1）模型并进行灰色预测的条件.否则,需要对数据进行一定的变换处理,例如平移变换等.
1.2.2GM（1,1）模型的建立
设时间序列[X（0）]有n个观测值：[X（0）等于X（0）（1）,X（0）（2）,X（0）（3）,等,X（0）（n）]
要求n≥4 .通过累加生成了新序列：[X（1）等于X（1）（1）,X（1）（2）,X（1）（3）,等,X（1）（n）]
由灰指数率可知,将原始序列[X（0）]通过一次累加生成的序列[X（1）]具有近似的指数规律.则把生成序列[X（1）]视为t的连续函数,可建立如下微分方程：[dX（1）dt+aX（1）等于b]
式中,a称为发展灰数；b称为内生控制灰数.
参数向量记为B等于（a,b）T,用最小二乘法加以估计：得：[B等于ab等于XTX-1XTY]其中：[Y等于X（0）（2）,X（0）（3）,等,X（0）（n）T]
[X等于-12[X（1）（1）+X（1）（2）]1-12[X（1）（2）+X（1）（3）]1??-12[X（1）（n-1）+X（1）（n）]1]
求解微分方程,即得GM（1,1）灰色预测模型：[X（1）（t+1）等于[X（0）（1）-ba]e-at+ba]
再累减还原,则可得原序列的预测值：[X（0）（t+1）等于X（1）（t+1）-X（1）（t）]
用于建立GM（1,1）模型的序列必须为非负序列.若序列包含负值项,则需通过数据提升法来进行非负生成.即取该序列的最小值,设为p,把p的绝对值加到序列的各项上去,即可得非负序列.按生成的序列建立模型,得到预测值,再将各项减去p的绝对值,即得原序列的预测值.
2.模型建立
2.1数据检验
4.分数线预测
用检验合格的模型进行预测：
[X（0）（t+1）等于X（1）（t+1）-X（1）（t）等于（-2800.60）[e-0.02t-e-0.02（t-1）]等于56.58e-0.02t][X（0）（t）等于56.58e-0.02（t-1）]
当t等于12时,[X（0）（12）等于56.58e-0.02*11等于45.41≈45]
由此可得2016年的经济学类考研英语预测分数线为45分.
结论
2016年经济学类考研英语实际分数线为45分,与预测值完全一致.可见,GM（1,1）灰色模型可以用来进行分数线的预测.但是,根据模型计算出的2005-2015年的分数线估计值,与实际值还是存在一定的误差,说明灰色预测还是存在一些缺陷,预测模型也需要进一步的改进.
参考文献；
[1]谢威,廖飞.灰色预测理论及其应用[M].科学出版社, 2014.
[2]闵惜琳.基于灰色预测模型GM（1,1）的人才需求分析[J].科技管理研究, 2005,25（6）：72-74.
作者简介：
刘哲思（1992- ）,女,湖南岳阳人,湘潭大学公共管理学院统计学硕士研究生,研究方向：社会发展统计.
总结:本文关于灰色论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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