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    SARS的预测与评估.docx

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    SARS的预测与评估.docx

    SARS的预料与评估1SARS模型预料与评估摘要本文通过建立灰色预料模型,以1997-2002年的相关数据作为参考数据,得到2003年的预料值,然后把预料值与2003年的实际值进行比较分析,以此定量评估SARS疫情对所探讨城市的商品零售业、旅游业、综合服务业的影响。我们将题目要求分为一卜两个问题来求解:问题一:预料正常状况卜.2003年的商品零售额、接待海外旅游人数以及综合服务收入:问题二:评估SARS疫情对所探讨城市2003年的商品零售业、旅游业、综合服务业的影响。针对问题一我们建立了两个模型来求解:模型一:针对上述模型,为了减小各月份的相对误差,我们再建立一个改进的灰色预料模型。首先,对于商品零售业,我们计算出1997-2002年各年的平均零售额,以此作为参考数列,建立灰色预料模型,运用Matlab软件编程求解得到2003年的预料零售额为1954.60再以1997-2002年各月零售额均值与总值之间的比例,计算得出2003年各月的零售额预测值依次为:155.2、157.7、146.4、153.5、160.1、159.8、165.1163.8,170.5,173.1,169.3,179.80然后,依照上述步骤,求解出旅游业、综合服务业的2003年的各月份的预料值分别为:14.826.5825.5431.932.9530.7930.3637.1236.6737.833.1825.48:261.9425.1594.8811.4999.11200.91435.81654.51864.02079.92401.0,经检验,它们的相对误差均小于0.2,达到一般要求。模型二:针对问题,建立一个逐月灰色预料模型。首先,把商品零售业的1997-2002年的第i月的零售额作为参考数据(i=l,2,12),建立灰色预料模型,以此得到2003年每个月份的零售额预料值,运用Matlab软件编程求解得到分别是140.4304、144.0126、133.7596、135.350k145.8035、142.8852、146.7591、146.8277、155.5975、159.6202、149.1308、147.4891,对求解出的每月预料值与2003年每月的实际值进行相对误差运算,发觉其值均小于0.1,认为达到了较高要求,且由此计算出2003年的相对误差均值为0.0222。然后,依照上述步骤,求解出旅游业、综合服务业的2003年的各月份的预料值分别对应如下:14.537.325.132.034.032.429.135.472.333.367.325.1;2444306017279381120129914751685185521892003,对求解出的每月预料值与2003年每月的实际值进行相对误差运算,发觉其值均小于0.1,认为达到了较高要求。针对问题二,我们首先确定评估影响力大小的指标,计兑出各指标每月的影响值和影响率,最终算出商品销售额的年.

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