基于GMDH神经网络和动态灰色预测法的货币供应量预测，郑少智，欧珺楠，货币供应量作为中央银行干预经济发展的重要目标和基本任务具有重要的研究意义，货币供应量的各种预测方法也是经济研究的热点。GMD

本文利用灰色系统分析就SARS对某市商品零售业、旅游业和综合服务业所造成的影响建立了预测模型，进行了定量分析，并将分析结果与实际数据进行了比较，从而得出SARS对某市2003的经济影响。 模型：首先，根据题目所给的1997-2002年商品零售业、接待海外游人和综合服务业的数据（即表1-1，表1-2，表1-3）建立了灰色预测模型GM(1,1)，进行预测2003年各项经济指标的相应数据。预测得出2003年1月到12月的商品零售额（单位：亿元），各月接待海外旅游人数（单位：万人）和2003年2月到12月的综合服务业总额（单位：亿元） 表1 对2003相关行业的预测结果 一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 商品零售 152.9 155.4 144.2 151.2 157.7 157.4 162.6 161.3 168.0 170.5 166.7 177.1 旅游人数 14.8 26.6 25.5 31.9 33.0 30.8 30.4 37.1 36.7 37.8 33.2 25.5 综合服务 — 240.1 389.6 545.2 743.8 915.8 1100.8 1316.1 1516.6 1708.6 1906.5 2200.9 其次，将2003年预测值与表1-1、1-2、1-3中所给真实值进行比较，画出相应的折线图，得到SARS对该市商品零售业和旅游业的影响比较显著，但对综合服务业的影响不大。损失比的折线图进一步分析。得出在商品零售业、接待海外旅游业、综合服务业三个行业中，SARS对接待海外旅游业的影响最大。 最后，本文对模型的预测值进行了准确的误差分析。将求得的预测值进行检验，计算出商品零售业、综合服务业相对误差都小于0.01，达到一级要求；接待海外旅游业的相对误差小于0.05，达到了二级要求。均方差比值 表3 相关产业预测值与真实值的均方差比 商品零售 接待海外游人 综合服务业 均方差比 0.0398 0.2560 0.0528 通过我们定义的损失比，消除了量纲的影响，从而能够通过损失比衡量SARS疫情对各行业的影响大小。

灰色预测GM(1,1)模型(1阶单变量时间序列灰色预测模型）的matlab代码实现

包含一篇关于GM(1,1|SIN)模型的论文及其对应的MATLAB代码，代码是基于GM(1,N)模型改进得来的，比GM(1,1)的更加复杂，实测可以运行，如需GM(1,1|sin)的代码只需稍加修改即可。

数学建模可用。输入一列数字，输入预测代数，即可得出结果。同时可以显示预测的可信度参数等。

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