集成预测模型在森林火灾预测预报中的应用研究

提出了以非线性函数拟合发展趋势、正弦函数逼近周期变动和马尔可夫链刻画随机扰动的集成预测模型,并利用该模型对福建省建阳市森林火灾面积的变动规律进行了预测预报,取得了较为理想的效果。理论与实践表明集成预测模型能定量分析灾害发生的时间动态及其变化规律,从而为灾害防御决策提供了可靠的信息。     

基于遗传算法的自然灾害预测方法研究

本文提出了采用遗传算法建立自然灾害预测模型的方法和步骤，根据1959—2000年山东省农业受灾面积统计数据．分别建立了含有一个周期分量和两个周期分量的长期预测模型。研究表明，遗传算法可以用于自然灾害变动的复杂预测模型的参数估计，理论上可以任意逼近参数的最优值。     

黑龙江省建三江农场自然灾害变化预测模型的建立

以线性模型拟合发展趋势 ,正弦函数拟合周期变化 ,马尔可夫链拟合随机扰动 ,建立了黑龙江省建三江农场灾害变化的预测模型 ,应用此模型可以对建三江农场的自然灾害进行预测 ,预测效果要好于传统的单一模型法     

组合预测模型在黑龙江省农机总动力预测中的应用

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM（1,1）模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据.     

甘蔗生长中后期条螟发生高峰期预测模型

为研究甘蔗生长中后期条螟发生高峰期的规律及影响因子,用逐步回归分析方法,研究广东雷州蔗区条螟成虫发生高峰期与主要气象因子及上一代高峰期的相关性,建立条螟第2、3代成虫发生高峰期的预测模型.结果表明,第2代条螟成虫发生高峰期与6月下旬积温、6月上旬日照时数及6月下旬的降雨量显著相关;第3代条螟成虫发生高峰期与第2代高峰期、8月中旬积温、8月下旬日照时数显著相关.预测模型的回测历史拟合度平均为93.8％和90.3％,预测符合度平均为92.2％和95.3％.因此,生产上可用拟合的预测模型对甘蔗生长中后期条螟发生高峰期进行预测.     

烤烟醇化过程中还原糖含量的组合预测模型

为了提高现有烤烟醇化过程中化学成分预测模型的精度,提出了组合预测模型。选取灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑、一元非线性回归3种单一预测模型,采用标准差法分配权重,对单一预测结果进行集成,以还原糖为例,建立了化学成分的组合预测模型。结果表明,组合预测模型能够较好的提高预测精度,较GM(1,1)、三次指数平滑和一元非线性回归模型预测精度分别提高了0.0184、0.0283和0.0082。     

灰色广义回归神经网络在木薯产量预测中的应用

将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN).以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究.研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04.该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径.     

基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型

为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度.本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997-2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证.研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型.     

苹果产量集成预测模型研究

苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段。单一预测模型受限于年际及空间变化,预测效果不佳。选取山东省4个苹果主产县,通过对2005—2019年气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量集成预测模型。首先,通过趋势分析法将苹果产量分解为趋势产量和气象产量。其次,分别针对月平均气象数据,依据距离相关系数筛选影响产量的关键气象因子。最后,以支持向量机回归、多元线性回归和决策树回归为基础模型形成集成预测模型。结果表明,集成预测模型精度优于单一模型,其平均相对误差在3.0%～4.5%,均方根误差在1.5～2.6。该模型在不同地区均表现出较好的预测效果,可为苹果产量预测提供理论支撑。     

能源草茎叶生物量·干鲜比及产气量预测模型构建

[目的]为能源草茎叶生物量、干鲜比及产气量的估算提供简便、快捷、准确的非破坏性方法。[方法]研究能源草植后90 d至首次刈割时期,茎叶生物量、干鲜比及产气量与植后天数的关系。[结果]通过模型拟合和择优得到茎叶生物量的预测模型W=2.338d1.735、茎叶干鲜比的预测模型V=20.79-4 174 726Exp(-0.158 2d)及茎叶产气量的预测模型G=2.209d1.73;生长后期茎叶干鲜比增速缓慢并逐步趋于稳定,预测曲线显示其最终稳定在20.77%;茎叶产气速度随着植后天数的增加呈现出下降趋势,二者之间呈显著的负相关。[结论]该研究通过模型拟合和择优得到茎叶生物量、干鲜比和产气量的预测模型,拟合优度很高。     

裹浆中金黄色葡萄球菌生长预测模型的建立

[目的]建立裹浆中金黄色葡萄球菌的生长预测模型.[方法]试验通过接种金黄色葡萄球菌标准菌株菌悬液到无菌裹浆中,分别放在14、18、22、27、32和37℃下培养,通过测定不同温度下的生长数据采用修正Gompertz、修正Logistic、Baranyi模型拟合生长曲线.通过相关系数的比较,采用最优模型为一级模型,在最优一级模型的基础上拟合出相关参数.采用Ratkowsky平方根模型分别建立温度与最大比生长速率（μm）、迟滞期（λ）的二级模型.[结果]研究表明,修正Gompertz模型为最优一级模型,模型经偏差因子（Bf）和准确因子（Af）验证,均在合适的范围内,表明所建模型预测效果较好.[结论]该研究建立的生长预测模型能够有效预测金黄色葡萄球菌在裹浆中的生长情况,可降低食物中毒风险.     

灰色预测模型在山东省粮食自给率预测上的应用

通过分析2005²014年山东省粮食总产量和人口总数的动态变化数据,分析研究了山东省粮食安全现状。借助Matlab程序及SPSS 19.0软件,运用灰色预测模型、曲线估计、线性回归等方法对粮食自给率各变量分别进行了预测模型拟合,得出山东省20152014年山东省粮食总产量和人口总数的动态变化数据,分析研究了山东省粮食安全现状。借助Matlab程序及SPSS 19.0软件,运用灰色预测模型、曲线估计、线性回归等方法对粮食自给率各变量分别进行了预测模型拟合,得出山东省2015²025年粮食自给率呈上升趋势,但增速放缓。最后从保障耕地面积、提高粮食单产、控制人口增长、建立粮食安全储备体系4个方面提出了保障粮食安全的对策与建议,以期为山东省制定粮食安全与耕地保护政策提供参考。     

土地利用规划中人口预测模型研究

在描述人口自然增长模型、加权平均增长模型、回归预测模型和GM（1,1）预测模型的特点和适用条件的基础上,以河南省固始县为例,依据1991~2007年《固始县统计年鉴》中的人口统计资料数据,分别建立4组模型对其人口变化情况进行拟合,同时预测2008~2009年人口规模对其进行精度验证。分析检验结果显示,人口自然增长模型预测结果精度不高,加权平均增长模型在人口总规模不稳定时预测结果不科学,GM（1,1）模型和回归模型的结果与实际数据符合程度较好,可采用两者的平均值作为最终预测结果。     

伊犁河谷冬小麦锈病发生与流行预测模型的研究

通过对伊犁河谷区域1994~2004年气象数据进行的统计分析,遴选出影响伊犁河谷冬小麦锈病发生与流行的主导气象因子,利用逐步回归分析法,组建冬小麦锈病预测模型,可在伊犁河谷冬小麦锈病发生前的1~1.5月内做出预测,预测和实际拟合程度较高(相关系数为0.976 6)。     

庆阳地区小麦产量与降水量关系的初步研究

本文利用甘肃省庆阳地区西北部，中部及东南地部的环县，庆阳县，正宁县１９４９－１９９７年的小麦产量及１９６８－１９９７年月降水量资料，分片分析了该区小麦气候产量变化规律及其与降水量的关系，并建立了相应气候条件下小麦气候产量的逐步回归预测模型，进而建立了庆阳全区小麦产量的集成预测模型。     

基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例

简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM（1,1）模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998～2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面积灰色数列预测模型,该模型通过了可靠性检验,拟合精度较高,可进行外推预测。基于构建的灰色数列预测模型对普安县2009～2012年的耕地面积变化情况进行了外推预测。预测结果表明,2009～2012年,普安县预期耕地面积将减少1 050 hm2,年均减少270 hm2,耕地面积呈逐年下降的趋势;预测模型结果与实际值接近,预测误差较小,是基本可信的。     

我国农业信息化水平的测算及发展趋势研究

农业信息化是农业现代化的必然要求.本文在对我国农业信息化水平测算基础上,运用灰色预测模型,对我国的农业信息化发展水平进行预测,并证明其合理性.同时提出了提高我国农业信息化水平的措施.     

上海粮油消费量变化趋势及预测模型

在前期关于影响上海粮油消费量因素实证分析工作基础上,动用经济计量和时间序列预测方法,组建了上海市粮油消费总量、各粮油消费品种和生活用粮、生产用粮等消费类型共１８个定量预测模型。所有模型平均拟合精度为９７．１３％。     

基于灰色预测模型的山东省粮食灾损量评估及灾害关联度分析

基于山东省1978-2012年粮食生产及自然灾害数据,利用灰色预测模型量化分析自然灾害对粮食生产的影响,估计粮食灾损量并测算不同粮食作物灾损量与不同自然灾害间的关联系数,得出结论如下:1)1979-2012年间,粮食总灾损量年平均146.50万t。平均波动周期5.67 a,总体来看波动幅度不断减小,具体来看各周期振幅呈现减小、增加、减小的变化规律。2)1979-2012年间,小麦灾损率平均波动周期6.60 a,灾损平均变化率-0.33%;玉米灾损率平均波动周期3.67 a,玉米灾损平均变化率-0.43%。3)各类自然灾害对小麦、玉米的影响程度均表现为:旱灾风雹灾害水灾。     

基于灰色系统理论的我国木质产品产量预测模型的建立

利用灰色系统理论构建了我国包括木材、竹材、锯材和人造板在内的主要木质产品产量的预测模型,并对预测模型进行了检验,结果显示预测模型可直接用于预测我国在未来年份的木材、竹材、锯材和人造板产品的产量。