林木生长的灰色预测

在应用灰色模型GM(1,1)进行森林资源预测时,要具体问题区别对待。本文对灰色系统模型GM(1,1)与指数函数Ae~(bx)的一致性进行了探讨;针对森林系统的非平稳过程的预测,提出了灰色校正模型,来扩大GM(1,1)的使用范围。     

应用积分GM(1,1)模型进行杉木炭疽病预测预报的研究

以积分生成代替传统的累加生成方法 ,并用双向差分建立积分GM (1,1)灰色预测模型进行杉木炭疽病预测预报的研究 ,结果表明积分GM (1,1)模型能较好地预测杉木炭疽病在三明市的发生     

基于灰色预测GM(1,1模型)的景谷县林产工业产值预测

根据景谷县2007年至2012年林产工业产值数据,应用灰色预测GM(1,1)模型对2013年景谷县林产工业产值进行预测。结果表明:基于景谷县林产工业产值灰色预测GM(1,1)模型,2007年至2012年预测值与实际值比较接近,精度符合预测要求,2013年和2014年景谷县林产工业产值预测值分别为22.15亿元和25.37亿元。     

灰色系统理论在澜沧县松脂产量预测中的应用

在简要介绍灰色系统基本理论及最常用的灰色系统GM(1,1)模型的基础上,以澜沧县松脂产量为例,将松脂产量视为灰色系统,运用灰色系统GM(1,1)模型对未来年份产量做出预测。计算结果表明:灰色系统GM(1,1)模型在澜沧县松脂产量预测中有比较高的预测精度,能为松脂产业发展提供一定的参考。     

GM(1,1)模型在凤城市2014年柞蚕茧价格预测中应用

简略介绍了灰色系统理论的特点,详细阐述灰色GM(1,1)模型建模过程,并利用此模型对凤城市2014年柞蚕茧价格进行预测,通过模型精度检验:精度较高,预测误差较小,预测价格符合未来价格走势。     

应用灰色系统理论预测城峰镇"十五"期间有林地面积与森林蓄积量变化的研究

以永泰县城峰镇1986～1999年历年有林地面积、森林蓄积量数据为基础,应用灰色系统理论与方法,建立灰色预测GM(1,1)模型,以城峰镇“十五”期间的有林地面积与森林蓄积量进行预测。经检验,有林地面积GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差2.23％,森林蓄积量GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差1.16％,预测精度较高,可以对“十五”期间城峰镇有林地面积与森林蓄积量进行预测。     

基于灰色系统的林木胸径生长模型研究

利用灰色系统GM(1,1)模型对某地广玉兰胸径生长数据建模,并与多项式模型、S曲线模型结果进行对比分析。结果表明,在观测数据较少的情况下,灰色系统模型比多项式拟合和S曲线模型更实用、更准确,灰色系统建立林木胸径生长模型是可行的。     

灰色理论在森林面积预测中的应用初探

该文利用泗水县近几年的森林资源面积统计数据,通过灰色模型GM(1,1),对未来几年的森林资源面积进行了预测。经过模型检验发现,灰色模型GM(1,1)的预测效果较好,可以用作森林资源面积的短期预测,预测数据具有参考意义。     

含负值的时间数列的GM(1,1)建模方法

GM(1,1)是灰色预测中最常用的一种模型,它是由只含单变量的一阶微分方程构成的。根据其建模理论,要求建模原始数列为非负数列。在灰色模型的实际应用中,有可能出现含负值的时间数列。即负时间数列。另外,在残差分析中,也常常会遇到负时间残差数列。为了较好地利用负时间数列建立GM(1,1)模型,本文特介绍以下建模方法。     

CASIO fx-4000P计算器GM(1,1)建模程序

GM(1,1)模型可以用于数列预测、灾变预测、拓扑预测等。本文对数列预测,即:等时距GM(1,1)建模;弱随机性不等时距GM(1,1)建模及强随机性不等时距GM(1,1)建模,分别采用CASIO fx—4000P可编程序计算器解,并附程序及算例。     

指数平滑改进GM(1,1)模型的BASIC程序

GM(1,1)为单序列一阶线性动态模型。其建模条件必须是原始数列呈指数变化,并满足光滑、离散函数的条件。对有些虽呈指数变化,但光滑离散性较弱的数列,可以利用指数平滑改造原始数据。通过调整指数平滑系数,使预测结果具有可调性,更加符合客观实际。为便于计算,本文特编写指数平滑改进GM(1,1)模型的BASIC程序。     

灰色马尔科夫模型在森林火灾预测中的应用

灰色马尔科夫预测模型是灰色GM(1,1)模型和马尔科夫概率转移矩阵预测模型的综合。用GM(1,1)模型揭示数列发展变化总趋势,用马尔科夫概率转移矩阵确定系统未来状态的转移规律。其预测精度较高,尤其适合随机波动较大的数据预测。笔者利用福建省1971年至1991年历年森林火灾发生次数统计值建立灰色马尔科夫模型,预测的1992年度全省森林火灾发生次数与实际值相比较,精度达90.1％,明显高于GM(1,1)模型的预测值。应用该法预测1993年度森林火灾发生次数为498次。可为制定相应防范措施时提供参考。     

灰色预测GM(1,N)模型在赤松毛虫预测预报中的应用

本文利用1983～1989年秦皇岛市赤松毛虫预测预报资料,在应用灰色关联分析的基础上,选择对赤松毛虫发生面积,应防面积,以及越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期关联度较大的主导因子,分别建立了赤松毛虫发生面积、应防面积的GM(1,1)、GM(1,N)预测模型,及赤松毛虫越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期的GM(1,1)和GM(1,N)模型,并利用实测数值进行了验证。     

杨树冰核细菌溃疡病流行规律的研究(英文)

利用相关性分析和主成分分析的方法,分析了冰核细菌溃疡病发生特点与环境条件的之间的关系,选出了影响杨树病害发生的主要影响因子。同时综合分析病害流行的主因和诱因,提出东北地区杨树冰核细菌溃疡病危险等级划分标准,并将东北地区分为重发区、常发区、偶发区和安全区4个不同等级冰核细菌溃疡病发生区。6种模型曲线的非线性回归分析表明,冰核细菌溃疡病流行的时间动态以理查德生长模型为最优生长模型。运用逐步回归分析方法,建立了多元线性的中期预报方程,可以预测第二年的病情指数。根据病情指数随时间增长的趋势,选用灰色方法建立GM(1,1)数学模型,可做出中长期预报。     

森林资源蓄积量预测技术初探

以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测.3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式.最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法.     

非等时距GM(1,1)建模方法

迄今为止,在建立GM(1,1)模型等,对于非等时距序列都是采用邓聚龙教授提出的灰元均值化方法,按等时距加入一些灰数,取两个相邻数据之间的相同变化率推算,使之化为等时距灰数序列。随着灰色系统理论的应用和发展,袁嘉祖先生又进一步提出了非等时距GM(1,1)建模方法,直接使用非等时距原始数据,方法严密,便于电算。作者在建立四川森林资源预测模型时应用了这一方法,收到了较好的拟合效果。现将这一方法介绍如下:     

灰色预测模型GM（1,1）在森林病虫害预测中的应用

本文应用灰色系统理论,论述了森林病虫害灾变预测的建模方法,并建立了大袋蛾的GM(1,1)灰色预测模型,经检验模型精度较高,利用该模型对未来10年内大袋蛾的灾变时间进行了预测。     

福建省生态旅游主要发展指标的灰色预测

应用灰色理论与方法,以福建省生态旅游2001—2006年度经营情况数据为基础,建立灰色预测GM(1,1)模型,对福建省生态旅游主要指标进行了预测。结果表明,预测精度好,可信度高,可为福建省生态旅游研究提供参考。     

基于GM(1,1)模型群内蒙古森林资源的动态预测

以内蒙古自治区1976-2013年间森林资源连续清查一类数据为基础,通过灰色系统理论与方法,分别建立了内蒙古自治区森林蓄积量GM(1,1)模型群与内蒙古自治区森林面积二阶弱化缓冲GM(1,1)模型群。用其对内蒙古自治区的森林资源蓄积量和面积进行宏观时间序列预测,同时对预测结果进行了综合分析。由于基础数据具有连续性、可比性特征,模拟值与实际值的误差均符合精度要求,切合该自治区森林资源发展变化实际,因此可作为其森林资源监测体系的组成部分,为内蒙古自治区制定林业宏观决策、编制林业发展规划提供理论参考与科学依据,以期实现科学经营森林的管理模式以及森林资源的可持续发展。     

毛白杨生长的灰色动态模型

本文根据毛白杨树干解析木资料,应用灰色系统理论中的GM(1,1)模型和Vcrhulst模型,对毛白杨生长进行了预测分析。结果表明,GM(1,1)模型优于Verhulst模型;根据树木生长变化规律,分段建模,效果很好;提出了毛白杨树高、胸径及材积的总生长量、平均生长量、连年生长量的动态模型。