灰色线性回归组合模型在河南省粮食产量预测中的应用

河南省粮食生产变化的波动较大,单一的GM(1,1)模型不能详尽描述其变化规律及预测未来趋势,采用线性回归方程以及由GM(1,1)模型得到的时间响应序列方程和组成的灰色线性回归预测模型,弥补了线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。利用河南省2000-2007年的粮食产量统计数据,建立了河南省粮食产量的灰色组合预测模型,并根据模型预测出河南省2008-2012年的粮食产量,实例证明,该模型的预测精度为97.9%,模型的预测精度高。     

基于灰色系统的太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度灾变预测

为了对未来日本海和东海海域太平洋褶柔鱼Todarodes pacificus灾变年份进行预测,采用灰色系统年灾变预测GM(1,1)模型方法,根据1990—2014年日本海和东海海域太平洋褶柔鱼秋生群的单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE),建立了多种灰色年灾变预测GM(1,1)模型,并比较该海域太平洋褶柔鱼建立的丰歉年灾变预测模型的精度,选择最优模型,对未来可能出现的丰歉年份进行预测。结果表明,该海域太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度的丰年将发生在2020、2034、2052年,歉年将发生在2067、2125、2272年。研究表明,日本海和东海海域太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度的灾变预测最优模型参数|a|0.3,为一级精度模型,可用于该资源丰度的长期灾变预测。     

烤烟糖碱比和氮碱比的醇化预测模型研究

[目的]建立醇化烟叶化学成分的预测模型,用于预测醇化后烟叶化学成分协调性的变化情况,以便指导配方打叶的小配方模块设计。[方法]利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM（1,1）灰色模型、糖碱比新陈代谢GM（1,1）灰色模型、氮碱比GM（1,1）灰色模型、氮碱比指数平滑GM（1,1）灰色修正模型和氮碱比对数GM（1,1）灰色修正模型。[结果]糖碱比灰色模型精度较高,2种模型精度分别达到了98．37％、99．73％;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93．56％、88．52％。[结论]建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。     

灰色理论在肇庆地区干旱预测中的应用

采用1979~2008年肇庆地区近30年的降水资料,根据《干旱评估标准》,确定肇庆干旱的灾变数据序列,建立GM（1,1）模型,采用最小二乘法求解参数a、b,得到肇庆地区GM（1,1）数列预报模型。经后验差方法检验,预测精度为＂好＂等级,故可用该模型对肇庆地区未来20年可能发生干旱的年份进行预测。预测结果显示,肇庆地区将在2009~2010、2013~2014、2018~2019、2022~2023、2028~2029年期间发生干旱。     

基于Sobel算子的金相图边缘提取新算法

猪肉产量受诸多因素影响，因此数据波动性大，并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1，1)模型对我国未来几年内猪肉产量进行了短期预测.首先,介绍了GM(1，1)模型；然后,通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据，减少随机性，加强规律性，建立基于最小二乘法的GM(1，1)模型；其次,结合2008至2014年我国猪肉产量数据建立预测模型；最后,使用2014年数据对模型的可靠性进行验证，基于最小二乘法的GM(1，1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国猪肉产量将持续增加.该模型为其他相关预测提供了理论依据，也便于我国对未来猪肉产品市场进行宏观调控，维持猪肉市场平衡，避免猪肉价格波动风险.     

抗蚜威在黄瓜果实中的消解动态数学模型

采用气相色谱法测定抗蚜威在黄瓜果实中的残留量数据,建立指数负增长函数模型、Rayleigh动态模型、灰色预测GM(1,1)模型等不同类型的数学模型,然后对其进行拟合度检验,结果表明:灰色预测GM(1,1)模型的预测拟合度最好,农药在生态环境中的降解过程是一个典型的灰色系统,应用灰色预测GM(1,1)模型可以很好地模拟抗蚜威在生态环境中的残留消解动态.     

灰色马尔柯夫模型在陕西省苹果产量预测中的应用

【目的】将灰色系统理论与马尔柯夫链相结合,建立灰色马尔柯夫预测模型,并对陕西省苹果产量进行预测,为指导苹果产业发展提供科学依据。【方法】首先建立陕西省1998~2007年苹果产量的GM(1,1)预测模型,确定出苹果产量的发展趋势和预测值,在此基础上应用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正。【结果】2008年陕西苹果产量预测值为769.71万t,实例计算表明,灰色马尔柯夫模型更适用于随机波动性较大的数列预测问题。【结论】将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫链相结合用于苹果产量预测是可行的。     

基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA组合模型对粮食产量的预测

为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM(1,1)模型与ARIMA模型的优点,建立GM(1,1)-ARIMA组合预测模型。首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM(1,1)模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM(1,1)模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA模型的拟合平均误差为0. 69%,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1%,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径。     

202008目录

  目的  长期以来，我国森林经营研究主要集中在林分（或样地）尺度上，以期总结出适用于各种林型的最优经营模式，而忽略了不同经营选项的时空配置问题。因此，本文将在传统木材收获规划模型的基础上引入碳增量目标建立能够兼顾不同择伐强度时空配置的多目标空间经营规划模型，以期为我国森林资源的多目标经营管理提供理论依据和技术支撑。  方法  本研究在森林分类经营思想指导下，以大兴安岭塔河林业局盘古林场为研究对象，以规划周期内木材生产和地上乔木层碳增量的经济收益为经营目标，以规划期内木材均衡收获、期末碳储量及择伐措施时空分布为主要约束，最后采用模拟退火算法建立经营单位尺度森林多目标空间经营规划模型；基于该模型，在我国当前碳贸易和木材市场的双重约束下，确定盘古林场50年规划期内最优森林经营方案，分析最优森林经营方案内各分期木材收获量、碳增量以及择伐措施的时空分布特征。  结果  当碳价格为120元/t时，盘古林场50年规划周期内碳汇木材复合经营的经济收益可达1.54 × 108元，其中木材收益1.37 × 108元，碳收益0.17 × 108元；规划期内木材产量累计达1.78 × 106 m3，碳增量达1.68 × 106 t，期末碳储量达5.99 × 106 t，单位面积平均碳储量较规划期初增加了约38.98%；规划期内受保护面积44.36%，总择伐面积48.01%，未经营面积7.63%，其中重度择伐面积约占研究区域总面积的41.78%；同时，各分期内不同择伐作业方式的配置存在显著差异，其中重度择伐作业的收获蓄积、择伐面积以及择伐小班数量均占各自总体的90%以上；最优森林经营方案具有显著的空间分布特征，但均符合规划模型的各项约束条件。  结论  森林碳汇木材复合经营规划结果具有多方面优势:（1）均衡收获能够保证整个经营单位在规划期内始终获得相对稳定的经济收入，从而保障林区经济社会的可持续发展；（2）期末碳储量约束能够有效避免森林资源的过度采伐，进而确保森林碳汇效益的持续发挥；（3）规划模型能够在兼顾森林木材生产和碳汇功能的同时合理安排经营措施的时空分布，这些均对我国森林资源的多目标经营管理具有重要借鉴意义，但进一步研究和确定恰当的约束参数是构建切实可行的森林多目标经营规划的关键。      

灰色理论GM(1,1)模型在我国畜产品产量预测中的应用

以2000～2005年我国畜产品产量为依据,采用灰色系统理论的原理和方法,建立了我国畜产品产量的GM(1,1)模型,对2010年畜产品产量发展作出预测.并针对当前存在的问题,提出了加快我国畜牧业发展、提高畜产品产量的建议.     

应用GM(1,1)模型对天然橡胶期货价格进行预测的实证分析

运用灰色系统理论的原始GM(1,1)模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对上海期货交易所的天然橡胶期货品种的价格进行预测,研究在不同的GM(1,1)模型下的精确度。结果显示,新陈代谢GM(1,1)模型要比原始GM(1,1)模型精确度高,在进行价格预测时,可以根据精确度高低的要求选取合适的模型。     

中国林业产业结构灰色预测分析

应用灰色关联分析方法研究了1996～2009年我国林业系统的产值结构,并以GM（1,1）模型为基础,建立信息模型,对中国今后10年林业产业结构情况进行了预测。结果表明,1996～2009年林业三大产业与林业产值的灰色关联度分别为0.849 1、0.731 1、0.821 3,排序为第二产业〈第三产业〈第一产业;预测结果显示,中国林业产业处于工业化中期,二、三产业将高速发展并占主导地位。     

基于GM(1,1)模型的四川省林业产业结构预测

【目的】预测四川省林业产业结构未来几年的发展趋势,为该省制定林业发展策略提供依据。【方法】以四川省2000-2010年林业三次产业产值为依据,在Matlab环境编码实现不同维数GM(1,1)模型相关参数的计算,选择精度最高的GM(1,1)模型与同等维数的新陈代谢GM(1,1)模型相结合,预测四川省2011-2020年间的林业产业结构。【结果】研究选择四维GM(1,1)模型与四维新陈代谢GM(1,1)模型结合,分别对四川省2011-2020年林业三次产业产值进行动态预测,并得到三次产业产值的比例关系。【结论】四川省林业产业结构在2011-2016年期间为"第二产业>第一产业>第三产业",2017年转换为"第二产业>第三产业>第一产业",且该结构有一直持续的趋势。     

基于灰色预测模型的猕猴桃价格分析与预测

文章基于灰色系统理论,根据2014—2019年全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃市场价格变化,建立了GM(1,1)预测模型,对猕猴桃价格进行分析预测。结果显示,灰色预测模型GM(1,1)适用于猕猴桃价格预测,具有较高的准确度,全国和这4个省(市)的猕猴桃价格呈现周年波动和下降趋势。在不采取干预措施前提下,预计到2020年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.96元/kg、11.18元/kg、8.13元/kg、5.21元/kg和8.65元/kg;到2021年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.99元/kg、11.58元/kg、8.32元/kg、5.31元/kg和9.05元/kg。     

林业政策对林产品价格波动的影响分析——以木材为例

新中国成立以来,我国林产品价格政策经历了几次较大的变化,导致林产品价格的波动。以木材为例,首先阐述了林产品价格形成政策的演变,然后分析了林业政策对林产品价格波动的影响,包括影响原理及价格波动的原因,并根据1990～2010年木材产量及价格数据对分析进行了验证。在此基础上提出了稳定林产品价格的对策。     

基于GM(1,1)模型的黄河花园口站的径流量预测

通过对研究区年均径流量资料进行分析,根据径流量和时间的关系,建立GM（1,1）模型,并将其应用于年径流量的预测,为相关部门的决策提供参考依据。     

基于灰色理论的陕西省林业产业结构分析预测

应用灰色关联度分析方法研究1998-2010年陕西省林业产业结构与变化规律,建立GM(1,1)预测模型。结果表明:1998-2010年陕西省林业3次产业与林业总产业的灰色关联度分别为0.975 9,0.887 3,0.744 9。产值的排序为第一产业>第二产业>第三产业;在未来10a,由于居民生活水平的不断提高,将进一步带动以森林旅游和林业服务为主的林业第三产业高速发展,促进林业产业结构不断趋于合理完善。形成第三产业超过第一、第二产业占主导地位,且第一、第二产业齐头并进的发展新格局。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM（1,1）宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。