应用灰色－马尔柯夫链联合预测吉林市玉米单产

本文将灰色ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫链结合构成灰色－马尔柯夫链，用此联合预测模型对吉林市玉米单产进行预测。结果表明：联合模型预测的精度高，效果好，是一种较理想的玉米单产预测方法。同时对１９９３～１９９５年三年吉林市玉米单产进行了实际预测。     

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。     

棉花产量的灰色-马尔柯夫模型预测

在灰色-马尔柯夫预测模型基础上对我国棉花产量建立了预测模型,并将预测结果与常用的灰色GM（1,1）模型及灰色-马尔柯夫模型进行了比较。结果表明,用改进的灰色-马尔柯夫模型对棉花产量预测,建模简单、预测精度高,较好地解决了既有趋势性又有较大波动性的数据序列预测问题。具有一定的可行性。     

洪涝灾害发生年份预测模型研究

本文把灰色系统ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来对洪涝灾害发生年份的预测模型进行了研究．并获得了令人满意的结果。这对洪涝灾害发生年份的预测提供了一种新的研究手段。     

灰色马尔柯夫链超长期预测山东省棉铃虫发生趋势的研究

本文采用灰色预测ＧＭ（１，１）模型和马尔柯夫链预测方法，发挥各自优点，相互弥补，两者结合形成灰色马尔柯夫链，为病虫超长期预测提供一种新的方法。经１９９２、１９９３年验证，预测与实测完全符合。１９９２年预测精度达９４．１４％，较ＧＭ（１，１）模型灰色预测提高１１．８４％。应用灰色马尔柯夫链方法预测１９９４年将大发生，但发生程度轻于１９９２、１９９３年。     

洪涝灾害发生年份预测模型研究

本文把灰色系统ＧＭ预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来，对洪涝灾害发生年份的预测模型进行了研究，并获得了令人满意的结果。这对洪涝灾害发生年份的预测提供了一种新的研究手段。     

基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型.两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度.讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型.最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性.结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落人区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确.     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

灰色──马尔柯夫模型的建立及其在林业经济中的应用

本文介绍了灰色──马尔柯夫模型的建立方法，并利用我国林业系统工业企业全员价值劳动生产率资料（１９７１～１９８６年），按照灰色──马尔柯夫模型的建模步骤建立模型并进行预测，同时还进行了误差分析。结果表明，按照该法预测今后的林业系统工业企业全员价值劳动生产率是可行的，而且，在预测林业系统其他企业的多种经济指标方面，有较为广阔的应用前景。     

WTO框架下我国棉花供需平衡研究

本文运用灰色系统一阶预测模型和马尔柯夫链对未来我国棉花的供需总量进行了预测，结果显示未来较长时间内我国棉花市场存在着较大的供需缺口，因此在WTO框架下，需要按照比较优势原则，依赖国际棉花市场，满足国内棉花需求量的日益增长，实现资源的有效配置。     

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。     

森林病虫害的灰色马尔柯夫预测

根据森林病虫害发生的面积具有趋势性和随机波动性特点，本文采用结合ＧＭ（１．１）模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法来进行森林病虫害的趋势性分析和状态预测，收到了良好的预测结果。     

季节性叠加趋势-马尔柯夫预测模型及其应用

    为提高利用季节性叠加趋势模型预测有较大波动性数据序列的预测精度,提出一种季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测新方法,并用于油菜平均产量的预测.采用浙江省诸暨市1949年到1996年的油幕平均每公顷产量数据建立一个季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型,对1997年到2003年的油菜平均每公顷产量进行预测,预测精度分别为:97.9%、97.9%、97.9%、97.9%、98.8%、97.7%和98.4 %.远远高于季节性叠加趋势模型的预测精度:76.1%、68.9%、70.9%、97.9%、82.5%、76.9%和82.2%.该方法具有计算简单、精度高的特点.说明利用季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型可以大大提高具有周期趋势性和较大波动性数据序列的预测精度.     

宣城地区粮食总产的灰色马尔柯夫链预测方法

使用灰色马尔柯夫链预测方法预报宣城地区粮食总产 ,其结果不仅时效好 ,而且既能反映出趋势产量 ,又能反映出气象产量 ,预报准确率比单纯使用灰色GM(1,1)模型显著提高。 1998、1999年试报误差均小于 1.5 %。     

基于马尔柯夫模型的太谷县城乡结合部土地利用变化预测

为了区域有限土地的合理利用,根据1996~2005年太谷县城乡结合部各类土地利用数据以及各年土地类型转移数据得到年均转移概率,建立了马尔柯夫预测模型,对2006~2010年的土地利用变化趋势进行模拟预测。结果显示:在剔除政策因素影响的前提下,马尔柯夫模型对研究区土地利用变化的预测基本符合太谷县城乡结合部的实际情况,对未来土地合理利用有积极的指导意义。     

灰色-马尔柯夫链预测棉花产量(单产)

灰色预测和马尔柯夫链预测方法都可用于时序问题的预测,在农作物产量预报中,2种方法各有局限性,单独使用预测准确率都不高,特别是对时序波动较大的棉花产量预测,二者的局限性表现更为明显.笔者将2种方法结合起来使用,建立了宿州市棉花产量(单产)的预测模型,在实际应用中,取得了较为满意的效果,历史拟合率小于4.5%,1999、2000年试报准确率分别达97.8%和96.9%.     

山西省农机总动力需求的灰色—马尔柯夫预测模型

灰色—马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题 ,且具有计算简便、精度高的特点。本文利用该方法对山西省农机总动力需求进行了预测分析 ,为农业机械化有计划的发展提供了依据。     

植被覆盖变化分析及其预测方法研究——以吉林东部为例

[目的]研究植被覆盖的动态变化及其预测方法。[方法]在GIS平台的支持下,以NDVI为主要数据源,对研究区不同年度植被覆盖情况进行空间叠置分析,揭示吉林东部近10年植被覆盖变化的空间分布规律。并利用马尔柯夫模型和灰色系统G(1,1)模型预测吉林东部植被覆盖的年度变化趋势。[结果]吉林东部植被覆盖有上升的趋势但总体变化不大,植被覆盖变化较大的区域主要分布在湖泊和河流周围。马尔柯夫和灰色系统G(1,1)两种模型的预测结果与实际观测结果基本吻合。[结论]该研究结果为有效地保护山区林地的植被覆盖提供了参考依据,同时,对于制定吉林省及全国的林地建设规划和社会经济可持续发展的科学决策均具有重要的参考价值。     

植被覆盖变化分析及其预测方法研究——以吉林东部为例(英文)

[目的]研究植被覆盖的动态变化及其预测方法。[方法]在GIS平台的支持下,以NDVI为主要数据源,对研究区不同年度植被覆盖情况进行空间叠置分析,揭示吉林东部近10年植被覆盖变化的空间分布规律。并利用马尔柯夫模型和灰色系统G(1,1)模型预测吉林东部植被覆盖的年度变化趋势。[结果]吉林东部植被覆盖有上升的趋势但总体变化不大,植被覆盖变化较大的区域主要分布在湖泊和河流周围。马尔柯夫和灰色系统G(1,1)两种模型的预测结果与实际观测结果基本吻合。[结论]该研究结果为有效地保护山区林地的植被覆盖提供了参考依据,同时,对于制定吉林省及全国的林地建设规划和社会经济可持续发展的科学决策均具有重要的参考价值。     

灰色(GM)—马尔柯夫链预测

灰色系统是研究系统中部分信息已知,部分信息未知或不确知的理论。基于灰色系统理论的GM(1,1)模型的预测,称为灰色预测。GM(1,1)模型的几何图形是一条较平滑的曲线,因而难以反映实际序列的波动情况,特别对随机性较大的数据列拟合较差,预测精度较低。马尔柯夫链相关预测是根据状态之间转移概率来预测系统未来发展的。转移概