组合模型在物流量预测中的应用

在分析指数拟合、灰色系统模型的平均预测误差的基础上,建立了组合预测模型,并对广州市的物流量进行了预测.结果表明,组合模型的预测结果是最优的.     

基于灰色多元线性回归的河南省粮食产量预测

对河南省1990-2009年影响粮食总产量的8个因素进行灰关联分析,找出影响河南省粮食产量的主要因素.运用Eviews软件,对主要影响因素建立多元线性回归模型并预测未来5 a河南省粮食总产量.     

灰色聚类分析在农作物病害预测预报中的应用

本文运用灰色系统聚类分析理论与方法，对农作物病害发生程度的预测预报技术作了新的尝试。经对８５０农场大豆籽粒灰斑病１２年历史资料拟合，符合率达９１．６７％，对１９９２处１９９３年灰斑病发生与流行程度的预测预报结果准确，这对农作物病害的预测预报提供了一种新的研究手段。     

青海省1996年粮食单产预测

本文根据青海省１９４９－１９９５年的粮食单产时间序列资料，应用马尔柯夫链原理对本省１９９６年的粮食单产进行了预测。预测结果为丰收年年景，每亩产量大致在２１９．７－２２８．４公斤之间，对１９８１－１９９５年１５年的单产经可靠性验证，年景预测结果的历史拟合率为７３．３３％。预测单产与实际单产的历史拟合率达８６．６７％，其中有两年预测单产的误差率仅０．５％以下，预测效果良好。     

灰色关联和预测分析在确定适宜的沙地樟子松人工林初植密度及密度调控中的应用

利用灰色系统理论中灰关联和灰预测方法，分别对种植在毛乌素沙地上的梓子松人工林的初植密度和中龄期（１５～２０年）的适宜密度调控进行了评价和预测。利用综合多目标灰色关联评判，证明沙地樟子松适宜的初植密度为２ｍ×２ｍ（株行距），同时根据灰色预测结果，沙地樟子松人工林进入中龄期后，适宜的密度应为３ｍ×４ｍ（株行距）。     

用Excel求解GM(1,1)模型参数

1问题的提出 GM（1,1）模型是基于灰色系统理论的最常用预测模型.在常用的灰色数列预测、灰色灾变预测、灰色季节灾变预测、灰色拓扑预测、灰色区间预测等方法中,均离不开GM（1,1）模型.GM（1,1）模型虽然是最简单的灰色系统模型,但建立这种模型需要一定的矩阵运算知识或数理统计知识,在数据列较长的情况下,若不会计算机编程,求解灰参数是十分烦琐的.因此,求解灰参数是建立GM（1,1）模型的关键和难点之所在.     

河南省粮食产量的G—E预测模型

运用灰关联原理对系统因素进行分析、聚类,解决了经济计量模型解释变量的选取问题;采用系统变量的GM(1,1)模拟值建立经济计量学模型,增强了模型系统的稳定性;以解释变量的GM(1,1)预测值作为内生变量预测的基础,提高了经济计量学模型预测的科学性;灰色预测与经济计量学模型预测相互印证,增进了预测结果的可靠性。灰色—经济计量学组合模型将灰色系统理论的思想、方法和模型融入经济计量学建模的全过程,实现功能互补,能够使预测精度得到大大提高。这种组合建模的思想方法已在河南省粮食生产系统分析及预测中进行了成功的应用。     

云阳县人口—耕地—粮食复合系统现状与未来的灰色理论分析

应用灰色系统理论的ＧＭ（１，１）模型分别对云阳县人口、耕地、粮食等进行了预测，并对预测结果进行了分析。同时对影响云阳县粮食产量的行为因子也进行了关联分析，提供了解决云阳县人口－耕地－粮食复合系统供求矛盾的若干政策措施。     

基于模糊灰色预测模型的油菜产量预测

把模糊数学和灰数学有机的结合为模糊灰色预测FGM（1,1）模型,并应用到油莱产量的预测上,实例分析发现FGM（1,1）模型预测我国油菜产量具有较高的预测精度。     

泰安市粮食生产系统的预测与控制

本文利用灰色系统理论和方法,分析了泰安市粮食生产系统的主要影响因素。通过建立灰色系统预测模型,对泰安市的粮食生产系统进行了预测,提出了今后粮食生产的控制措施。     

基于GM(1,1)模型的四川粮食产量预测研究

中国人口众多,粮食安全关系到国计民生,加强粮食产量预测有利于确保粮食安全。根据2001—2015 年四川粮食产量的历史数据,运用灰色系统理论,建立基于弱化缓冲算子的GM(1,1)预测模型,通过残差、级比偏差、关联度、后验差检测、模拟数据检查对模型的合理性和精度进行误差检验,并应用模型预测未来3 年的粮食产量。研究结果表明,灰色系统理论GM(1,1)适用于粮食产量预测且具有较高的精度。预测了2016、2017、2018 年的粮食产量同比增长分别为-2.11%、-0.39%和1.21%,由此得出未来粮食产量将在波动中增长。     

江苏省“十二五”城镇居民冷链物流需求量预测——基于GM（1，1）灰色模型的测算

将肉类、水产品、速冻面食、水果、蔬菜、奶类、药品等需要冷藏运输的产品产出总量作为冷链物流运输总量的影响因子,选择2005～2009年的江苏省城镇居民冷链运输产品消费数据为样本,建立冷链物流需求量灰色预测模型GM（1,1）,运用DPS7．05软件进行检验,对江苏省城镇居民“十二五”期间的冷链物流需求数量进行了预测。结果表明,2010～2015年,江苏省城镇居民冷链物流需求量分别为1151．5891、1185．1366、1219．6613、l255．1918、l291．7573、1329．3881t;2005～2010年江苏省城镇居民冷链物流每年的需求以3．9％的速度增长;2011～2015期间的增速有所回落,以2．9％的速度缓慢增长。     

大兴安岭森林资源的动态灰色预测

应用灰色理论系统,对大兴安岭林区森林资源的森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个指标进行动态预测分析。结果表明:运用灰色预测建立的模型,预测结果经检验,精度较高;大兴安岭林区森林资源,在未来30 a,整体呈增加趋势;到2018年,森林蓄积量达到1.33×109m3、有林地面积达到1.74×107hm2、森林覆盖率达到82.28%。     

广东省粮食物流现状及对策

分析了广东省粮食物流的发展现状及存在的问题,并提出了有效发展粮食物流的建议。     

2000年我国粮食战略目标预测及可行性分析与对策

本文针对我国社会主义市场经济的新形势及农业生产中的新问题,用系统工程的方法对我国在本世纪末粮食发展的战略目标进行了互验性预测,同时作了一定的可行性分析,提出了相应的对策。     

不同玉米品种穗部性状及产量的灰关联评价研究

为了综合评价16个玉米引种品种在当地农业生态环境的适宜性,通过大田栽培试验采集穗部性状及产量因子数据,采用灰色关联分析方法,研究分析9个穗部性状及产量的灰关联度,构建综合评价模型对参试的16个玉米品种作综合比较。结果表明,穗粗与出籽率、行粒数与出籽率、单穗粒重与单穗重是灰关联度最大的3对性状;与产量关联度最大的3个性状是出籽率>行粒数>百粒重;灰关联权重模型评价排名前面的品种为‘浚单29’>‘先玉335’>‘晋单55’>‘郑单958’>‘浚单26’,且加权关联度评价模型和平权模型表现相似的变化趋势。在玉米育种实践中,应在保证出籽率、行粒数、百粒重三个性状优良的基础上协调其他各穗部性状综合筛选玉米新品种。灰关联综合评价分析可作为一种有效的数据统计手段,应用于玉米新品种引种及适地栽培推广实践,从而能更科学地服务于当地农业生产。     

山东省粮食物流的发展现状及对策

<正>粮食物流是指粮食在生产收购、储存运输、加工和销售服务的整个过程中的实体运动以及在流通环节的一切增值活动。它包含粮食运输、仓储装卸、包装配送和信息应用,是一条完整的环节链。粮食物流在全社会物流中占有较大的比重,仅粮食运输和货物周转量在全国各类物资运量中就名列前茅。随着国家发改委《粮食现代物流发展规     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。     

粮食生产影响因素的灰色关联分析

在分析南宁市1996-2003年粮食生产变化情况的基础上,运用灰色系统理论对影响南宁市粮食生产的诸因素进行关联动态分析,量化了粮食总产量与诸因子的关联程度,指出粮食单产、耕地面积和粮食播种面积是影响南宁市粮食生产的主要因素,并提出了粮食生产可持续发展的基本对策。     

灰色理论预测方法在地理学中的应用研究

介绍了灰色预测理论,针对地理学问题引入马尔可夫链修正GM（1,1）预测模型,并依据气象数据的特性对该模型进行改进,形成适应于气象数据预测的改进的等维无偏递补GM（1,1）马尔可夫预测模型。最后,以哈尔滨市气温和风力数据进行了模型预测验证。结果表明：利用改进的模型进行气象预测,效果令人满意。