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1.
基于人工神经网络的森林资源预测研究 总被引:19,自引:1,他引:18
应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测,森林蓄积量预测,各龄组蓄积量预测三层前馈反应传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟,预测结果表明:在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源新途径。 相似文献
2.
莫非 《湛江海洋大学学报》1995,15(1):50-53
为海洋,江河渔获量的长期预测提供一种预测精度较好的预测方法,将灰色GM(1,1)预测和马尔柯夫概率矩阵预测两者结合起来,通过它们的优点互补,使灰色马尔柯夫预测模型对渔获量的预测结果更科学,更精确,并用灰色马尔柯夫预测模型,预测山东省黄姑鱼的年渔获量,结果是令人满意的。 相似文献
3.
4.
从分析粮食物流量预测的难点入手,针对粮食物流量预测的特点,引入包络灰预测理论,建立了预测模型。并结合实际案例,证明了包络灰预测在粮食物流量预测方面有优良的效果。 相似文献
5.
喻胜华 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2008,35(8)
研究了一般增长曲线模型中线性可预测变量的最优预测,给出了可容许线性预测的定义,并分别在齐次线性预测类和非齐次线性预测类中得到了线性可预测变量的一个线性预测是可容许预测的充要条件. 相似文献
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7.
高良军 《浙江水产学院学报》2008,(2):227-231
应用MATLAB科学计算软件编制了对浙江省某城市燃气月度负荷的预测程序,建立了燃气月度负荷预测的BP神经网络模型,对模型进行训练后,利用它对该市燃气月度负荷进行了预测,预测结果的相对误差最在±6.34%以内,由预测结果可知该模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。 相似文献
8.
灰色GM(1,1)模型群及其粮食产量的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
科学准确地预测粮食产量,对于制定国民经济计划十分重要。目前粮食产量的预测方法很多,本文提出了粮食产量预测的灰色GM(1,1)模型群,并根据某县1981年~1990年的粮食产量资料,对该县1991年~1995年的粮食产量进行了预测。经分析,其预测结果可靠、预测精度比GM(1,1)模型大大提高。 相似文献
9.
研究了一般增长曲线模型中线性可预测变量的最优预测问题,分别在μ(△L)包含μ(Z‘)和μ(VK‘)包含μ(X)的条件下得到了线性可预测变量的最优线性无偏预测。特别地,考虑了一类特殊的预测函数:Ф-线性预测函数,得到了Ф-可预测变量的最优垂线性无偏预测。结果表明,任意两个最优线性无偏预测以及最优Ф-线性无偏预测都以概率为1相等,从而将这方面的结果推广到一般增长曲线模型。 相似文献
10.
计算产量预测法是生产单位常用的预测种子产量方法。根据分析,这种方法预测精度可大于70%,生产中可以应用。但这种方法和其他预测方法相比,不是最优的种子产量预测方法。 相似文献