滨州市小麦产量变化及安全预测研究

分析了滨州市1949~2005年小麦产量、播种面积和单产量变化,并运用马尔可夫链对滨州市的小麦产量进行了预测。结果显示,滨州市小麦产量总体呈增长趋势,且在1949~1980年小麦产量与播种面积和单产量显著相关;1980~2005年小麦产量的影响因素变得复杂,特别是大量化肥、机械动力的投入,使得对播种面积的依赖性减小。利用马尔可夫链对2004和2005年小麦产量的预测结果与实际情况一致。这说明运用马尔可夫模型进行小麦产量的丰歉状态预报是有效可行的,进而可以用来对未来小麦的产量安全进行预测。     

利用马尔可夫链方法测报马尾松毛虫发生级别

根据广东郁南1975—2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003—2005年的马尾松毛虫发生级别进行了预测,并对1990—2002年的发生级别进行了回测,历史符合率为92.31%。     

加权马尔可夫模型在土地利用变化预测中的应用

在传统的马尔可夫链模型的基础上,建立了加权马尔可夫链模型。依据遥感影像,计算出太仓市1995年至2001年,2001年至2005年各类土地利用面积的马尔可夫链的转移概率,以不同步长外推的预测值与现状值(2008年)之间的相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型对预测的结果进行修正,其修正后的结果更加接近实际。     

应用马尔可夫链预测华山松木蠹象发生趋势

依据会泽县国营者海林场1993~2003年华山松木蠹象发生面积,应用马尔可夫链,预测2004年华山松木蠹象发生量和发生趋势,与2004年实际情况相比较,以验证马尔可夫链在实际应用中的可靠性.     

加权马尔可夫链在预测居民消费价格指数中的应用

主要是应用加权马尔可夫链的预测方法对居民消费价格指数进行预测,以1989~2006年全国居民消费价格指数资料为例,分6个步骤进行马尔可夫链预测,以说明加权马尔可夫链方法的具体应用。     

加权马尔可夫链理论在肉类产量预测中的应用

为准确反映肉类产量的波动特征,基于加权马尔可夫链理论提出了灰色残差修正模型,采用均值-均方差分级法,将残差灰拟合精度指标划分为4个状态,利用加权马尔可夫链理论对残差预测值进行修正.以1994-2011年郑州市肉类产量为基础,建立预测模型进行实证分析,并在模型中加入等维信息,结果表明,与传统的灰色预测相比,预测平均相对误差由21.88％降低为1.312％,较好地提高了预测精度.     

利用多重马尔可夫链提高林业预测精度

本文对多重马尔可夫链的应用进行了讨论。利用马尔可夫链和多重马尔可夫链对陕西省五倍子的年产量进行了预测,分析了它们的预测精度。预测结果的分析表明多重马尔可夫链明显地提高了预测精度。     

模糊权马尔可夫链在原州区降雨量预测中的应用

依据1971—1997年宁夏固原市原州区的降雨量资料,采用均值-标准差分级法,对其进行状态分级,分为丰水年、偏丰年、平水年、偏枯年和枯水年5个状态,根据马尔可夫链预测方法,验证该降雨序列满足马氏性,并以规范化的各阶自相关系数为权,结合模糊集理论,建立适用于原州区降雨量的模糊权马尔可夫链预测模型.利用灰色系统理论进行降雨量极值年份预测,弥补了模糊权马尔可夫链预测模型对极值预测不准的缺点.结果表明,采用这种方法预测的结果与实际情况相互吻合.     

基于灰色马尔可夫链模型的水质预测

GM(1,1)模型由于其原始数据的起伏性和无序性,预测结果不是很理想.针对这一情况,采用马尔可夫链模型对GM(1,1)模型结果进行优化,并应用该模型对太子河干流化学需氧量进行预测.结果表明,应用灰色马尔可夫链模型进行预测,化学需氧量成逐年下降的趋势,2012年实际化学需氧量为11.4 mg/L,结果在(9.97,12.59)的预测区间,说明应用灰色马尔可夫链对水质进行预测是可行的.     

基于新维无偏灰色马尔可夫模型的小麦产量预测

针对小麦产量具有较大波动性的特点,结合灰色预测模型和马尔可夫理论,同时利用新信息优先的思想,以河南省2010—2019年小麦产量作为原始数据建立无偏灰色GM(1,1)模型、无偏灰色马尔可夫模型和新维无偏灰色马尔可夫模型,并对比3种模型的预测精度.结果表明,新维无偏灰色马尔可夫模型能提高预测精度,适合中长期预测,并预测出河南省未来5年的小麦产量数据.     

马尔可夫链在马尾松毛虫发生程度预测中的应用

根据广东梅州1975～2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003～2005年的马尾松毛虫发生程度进行预测,并对1993～2002年的发生程度进行回测,历史符合率为85%。该方法简便易行,为马尾松毛虫发生程度的长期预测提供了一条新途径。     

应用时间序列分析法预测黑线仓鼠和长爪沙鼠种群数量

本文依据1984年~2004年21 a在呼和浩特郊区对黑线仓鼠和长爪沙鼠种群数量动态的调查数据,应用时间序列分析法(三次指数平滑法和马尔可夫链模型预测法的组合法),建立了黑线仓鼠和长爪沙鼠种群数量预测模型,并应用此模型分别预测了黑线仓鼠和长爪沙鼠2004年的种群数量的发生程度,结果显示:黑线仓鼠种群数量的预测值与实测值相符,预测准确,而长爪沙鼠种群数量的预测值和实测值的差距很大,不能应用此方法进行预测。同时预测了未来两年(2005年~2006年)黑线仓鼠种群数量,从结果看出黑线仓鼠在未来两年内的捕获率都较高,所以在未来两年内对呼和浩特郊区鼠类进行防治时应着重加强黑线仓鼠种群数量的防治,制定相应的防治措施,减少对农田的危害。     

用马尔可夫链分析法预测棉铃虫发生趋势

依据慈溪市197l—2000年棉铃虫发生程度的历史资料，运用马尔可夫链分析法模拟预测棉田主害代第4代棉铃虫的发生趋势。结果表明，此法预报准确率达84％，并可对棉铃虫的发生趋势进行超长期预测。     

多重马尔可夫链预测的模糊模型

木文提出了多重马尔可夫链预测的模糊模型。该模型克服了以普通集合论为基础划分系统状态的弊病,推广了马尔可夫链预测的模糊模型。模型有效地提高了预测精度。文中以林业虫害预测说明了多重马尔可夫链预测的模糊模型的方法。     

马尔可夫链及其在林业预测中的应用

马尔可夫链是一种随机模型。它可以用来预测、分析具有多种状态的随机系统。本文介绍了马尔可夫链的基本概念和方法,并就在林业预测中的两个问题——林木病害预测和森林资源变化预测进行了讨论和分析。     

基于马尔可夫绝对概率的粮食产量预测

针对粮食产量既有波动又有一定趋势的特点,以临沂地区小麦产量为实例,把历年的粮食产量序列看作1个马尔可夫链,通过不同级别的状态划分,计算出不同步长转移概率矩阵,最后求出其产量状态的绝对概率,进行未来时刻的产量预测。     

基于马尔可夫模型的南京市年降水量预测试验

鉴于降水过程存在大量不确定性的特点,中长期降水预报一直是气象科学领域的一个难题。主要采用平滑处理消除异常值,对年降水量进行分级,建立滑动平均马尔可夫链预测模型。通过建立的预测模型,对南京市2009、2010年年降水量进行了试预测。结果表明,2009年预测值与实测值相对误差为2．17％,2010年预测值与实测值相对误差为3．09％,预测精度较高。同时,为弥补滑动平均马尔可夫链模型对极端年份无法预测准确的缺陷,利用灰色灾变系统,对南京市极端降水年份进行预测。两者结合能更好地完成南京市年降水量的预测工作。     

模糊加权马尔可夫链模型及其应用

在传统的用马尔可夫链模型预测的方法基础上,建立了模糊加权马尔可夫链模型。以某地区梅雨期长度的预测作为实例,介绍了使用这种模型的方法与步骤,提出了具有模糊状态的马尔可夫链的转移概率计算公式,并采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型预测的结果与实际梅雨期长度相吻合。     

明年棉价有望小涨

业内人士预测：受自然灾害等因素影响，2005年棉花产量有所下降，预计明年棉价会有所上涨，但全球2004～2005年度与2005—2006年度棉花期末储存量基本平衡，涨幅不会太大。     

基于有序聚类的模糊加权马尔可夫模型在降雨预测中的应用

基于降水过程中存在大量不确定性和不精确性的特点,在传统的马尔可夫链模型预测方法的基础上,利用有序聚类的最优分割算法和模糊理论,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,建立了基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型,并对宜昌1999~2007年的夏季降雨量进行了预测,结果表明,基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型用于降雨量的预测效果较好。