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社会其它相关论文-完美风暴预言的评价（二）表3.2.3计算得出的*MERGEFORMAT的值*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT0.0014280.3185710.1885710.0714280.2714280.2014280.121428*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT*MERGEFORMAT0.0914280.0385710.0714280.1085710.02228500.000857所以*MERGEFORMAT小误差概率为一级.故可以用*MERGEFORMAT来进行预测.预测的结果为表3.2.4预测的世界人口总数年份2005200620072008200920102011总人口（亿）64.8465.7266.5967.4968.3969.3270.24年份2012201320142015201620172018总人口（亿）71.1972.1473.1174.0975.0876.0977.11年份2019202020212022202320242025总人口（亿）78.1479.280.2681.3482.4383.5484.66年份20262027202820292030总人口（亿）85.7986.9588.1189.390.49由于灰色模型对于近期的预测较准确，但是随着时间的推移，未来的不确定因素将增多，从而对所产生的值会产生，一定得波动，影响测量的精确性.因此我们这里采用改进的DGM(1，1)离散灰色预测模型对数据进行改进，因为离散灰色模型具有很好的稳定性，因此对于中长期的预测会产生很好的效果.二，能源问题的预测：石油的多少往往还和一个国家的经济水平，经济发展联系在一起，大多数国家为了扩大GDP值，盲目的开发开采石油，造成大量的浪费和污染问题.因此我们可以同时预测国家的GDP和石油的消耗量.石油随时间变化规律曲线a坡度分析设原始序列：(39)其中，称为非等间距序列.记：(40)定义1设其中，则称式(1)为非等间距序列第区间的坡度.那么平均坡度即为：在灰色系统的拟合过程中，坡度平滑的区间精度较高，但在坡度波动较大的区间，其拟合值与原始数据的偏差较大.从减小非等间距间数据的波动考虑，对非等间序列进行坡度优化分析，可以通过局部插值来消除当坡度有较大波动时所产生的较大的误差.b模型的求解自变量序列，经坡度优化分析后，将第个区间的坡度平均坡度进行比较，将第区间作*MERGEFORMAT插值，可得到新的自变量序列：(42)式中，为第个区间内的第节点.用线性插值计算所插入节点处的函数值：(43)其中，.原始序列插入若干数据后变成新的序列：分析非等间距序列的区间，并对其进行合理地插值，其实质是修正了数据波动所引入的误差，因而能更好地反映出数据的变化趋势，从而可大幅度地提高拟合和预测精度.c以新序列为原始序列建立灰色距模型记原始时间序列为：(45)若其中.则称为非等间距序列的一次累加生成(1AGO)序列.定义2当接近于指数规律变化时，白化微分方程为：式中，为发展灰数；为内生控制灰数.设为待估参数向量，利用最小二乘法求解得：其中将时间响应离散化，得：L(6)将值代入离散模型计算预测累加值，并还原为预测值：其中通过灰色模型可求得两者的预测响应函数分别为：通过计算可以得到相应的预测值.可求得19702004年世界能源总消耗量预测响应函数的后验差，平均相对误差，小概率事件；世界GDP预测响应函数的后验差，平均相对误差，小概率事件.可知此模型精度为一级.能源消费增长同经