基于灰色多元线性回归的粮食产量预测

针对粮食产量预测精度差和波动大的问题,结合灰色系统和多元线性回归模型,提出了一种灰色多元线性回归模型。利用该模型对南宁市的粮食产量进行了预测。结果表明,灰色多元线性回归模型的预测精度要高于单一的灰色系统或多元线性回归模型。     

基于时间序列数据的粮食播种面积单产预测模型研究

采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测,并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM（1,1）模型的预测结果进行了比较。结果表明,灰色—线性回归组合模型进行粮食作物耕地需求量预测精度较高,具有科学可行性。     

土地利用规划学中人口模型预测

对于《土地利用规划学》中人口模型预测内容的教学,依据安徽省的人口数据进行了一元线性回归、多元线性回归及灰色系统GM（1,1）预测模型的教学案例设计。结果表明,进行案例设计教学提高了学生的实践动手能力和教学效果。     

桉树青枯病测报模型的研究

根据桉树青枯病发生及流行规律的定点观测资料，采用灰色系统理论的方法，建立了广东吴川林场和斗门县林业局试验林桉树青枯病预测模型；依发病率与相应的旬平均温度、相对湿度和降雨量，应用多元回归方法，建立了桉树青枯病多元线性回归预测模型。经检验和进行实际验证，证明上述模型均有较高的可信度，并表现为灰色系统模型的精度高于多元线性回归模型。     

应用动态残差辨识法提高回归预测精确度

动态残差辨识法即误差估计法,是灰色系统的重要内容,此方法是通过对误差序列进行累加生成,从而建立误差修正模型,以提高预测精度的一种方法。这种方法,目前仅限于修正灰色GM(1,1)模型(即动态1阶1个变量的模型)。我们通过对动态残差辨识法的分析研究,把这种方法应用到线性回归预测中,扩大了灰色系统的应用范围,取得了良好的效果。     

基于灰色线性回归组合模型的河南省国内生产总值预测

根据灰色灾变预测原理,构建了基于GM(1,1)与线性回归的组合模型.对于具有数据跳变日期点的预测问题,用GM(1,1)模型;对非跳变日期点用线性回归预测.对河南省国内生产总值的预测结果表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较高的应用价值.     

矩阵法在多元线性回归模型上的应用研究

利用矩阵的形式对多元线性回归模型的进行估计、检验并分析了实现的具体步骤。结合实例建立了回归模型,利用该模型给出了回归系数的置信区间、因变量平均值的置信区间、因变量个别值的预测区间及多元线性估计回归模型的拟合图形。研究表明,该法对进一步研究算法与结论之间的关系有重要作用,有利于理解矩阵代数和多元线性回归模型的内在关系。     

基于反馈回归法的用电量预测模型研究

多元线性回归法是用电量预测中常用的一种方法,带反馈的多元线性回归法是一种改进的回归方法,具有更高的精度.本文在此基础上进行了多次反馈,即利用带多次反馈的多元线性回归法,结合SPSS软件进行统计分析,并以陕西省用电量为例探究分析多次反馈的多元线性回归法在用电量预测中的应用,从而得到更精准的用电量预测模型.最后以四川省的用电量数据对模型进行了验证,体现出了该模型的优越之处.     

江西省粮食产量影响因素分析 ——基于多元线性回归模型

利用江西省1952-2018年的数据,基于多元线性回归模型,对江西省粮食产量的影响因素进行分析,得出结论并提出相关政策建议。     

多元线性回归与神经网络模型在森林地上生物量遥感估测中的应用

利用遥感影像构建森林生物量估测模型,能够快速、实时估算区域森林生物量。采用吉水县TM影像以及森林资源调查固定样地数据,构建估算森林地上生物量的多元线性回归模型及BP神经网络模型,并对两种模型进行了比较。结果表明:两种模型对样地生物量的预测值大部分比实测值小,多元线性回归模型预测值与实测值的偏差幅度比BP神经网络模型更大,偏差幅度分别为-110.24~38.09 t·hm-2、-35.12~26.17 t·hm-2;多元线性回归模型与BP神经网络模型的决定系数(R2)分别为0.470和0.869,均方根误差(RMSE)分别为30.52和12.69 t·hm-2,预测精度分别为50.07%和71.65%。因此,运用BP神经网络模型估测森林地上生物量优于多元线性回归模型。     

中国耕地面积变化的驱动因子及模型研究

采用1996～2006年的耕地面积变更数据和其他相关数据,分析了我国耕地面积变化的特征,运用因子分析法及逐步回归法,对引起我国耕地面积变化的驱动因子进行了定量研究,并构建了驱动因子与耕地数量的回归模型。最后,提出了相关对策建议。     

重庆市巴南区农村居民点用地变化的驱动机制

为揭示农村居民点用地变化驱动机制,为政府决策提供科学依据,以西南丘陵地区为研究对象,利用Logistic回归模型和多元线性回归模型对巴南区农户居民点用地变化进行了相关分析。结果表明:显著影响农户"是否新辟地基建房"的因素包括:"风水"心理、自然灾害、宅基地来源和交通条件;显著影响农户"新辟地基建房占地面积"的因素包括:家庭常住人口数量、宅基地来源、农村税费改革、农村宅基地政策法规的认知。对两者影响最显著的都为宅基地来源因素。由此可见,荒地或闲置用地为新辟地基建房的主要用地来源,且相对其他用地来源建房占地面积较大。因此,在保护耕地不被占用的同时,政府应控制荒地或闲置用地建房超占现象,从而保护潜在的耕地来源。     

广东耕地数量预测方法对比研究

以广东为例,运用GM(1,1)模型法、Holt双参数线性指数平滑法、多元线性回归模型法、平均增长法和时间序列移动平均法对其耕地数量进行预测,通过对预测结果残值的对比分析,发现移动平均法和GM(1,1)模型法具有较高的预测精度,并对各种预测方法进行了简要评价。     

新疆耕地资源态势演变分析

利用1996～2005年土地变更调查数据和社会经济统计数据,分析了新疆近年来耕地态势演变、区域差异及其生态环境效应,并运用灰色关联分析研究了新疆耕地变化的社会经济驱动因子.结果表明:近年来新疆耕地数量呈波动变化态势,总量稍有增加,但人均耕地占有量呈逐年下降的趋势;耕地数量变化区域差异明显,且产生了不良的生态环境效应.人口增长及城镇化是耕地变化的首要驱动因子,农业发展与农业结构调整、经济发展及政策因素对耕地变化也具有重要驱动作用.研究对新疆农业可持续发展有重要意义.     

新建县土地利用变化预测与驱动因素分析

在遥感与地理信息系统支持下,建立了新建县1998年和2002年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)两种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测。结果表明,两种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,未利用地减少速度放慢;草地和水域相对较稳定。结合研究区社会经济数据,进一步分析了土地变化的驱动因素,研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据。     

邯郸市城市化水平与耕地资源的协调性研究

基于1979～2008年邯郸市30年的城市化水平与耕地面积变化统计数据,构建了城市化水平与耕地面积的回归模型,分析两者之间的关系,并借鉴经济与环境协调度模型,计算了邯郸市城市化水平与耕地资源的协调度。结果表明:邯郸市城市化水平与耕地面积变化呈现出显著的负相关关系;城市化水平与耕地资源的协调度呈阶段性分布,总体呈现出"调和与不协调相互交错→调和基本调和→基本协调"的趋势。     

鄱阳湖湿地区土地利用变化分析与预测

本文在遥感与地理信息系统支持下,建立了鄱阳湖湿地区新建县1996-2000年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)2种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测.结果表明2种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,江滩湖滩减少速度放慢;湿地区域相对较稳定.结合研究区社会经济数据,文中还进一步分析了人口因素、经济发展水平、工业化与城镇化和地理位置与土地政策对土地变化趋势的影响.研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,为鄱阳湖湿地的管理提供背景资料和依据.     

塔里木河下游垦区耕地面积变化及驱动力的多层次分析

通过引入土地利用/覆盖变化驱动力研究中常用的逐步回归方法和人文社会科学中最近兴起的多层次分析方法,研究了塔里木河下游垦区农二师五个团场耕地面积的影响因素,得到了团场层各变量和区域层变量对各团场耕地面积的影响程度,影响因素主要为,团场层:引水量、粮食产量、粮食种植面积、劳动力均种植业总产值;区域层:年蒸发总量、日照时数和最高、最低温。     

绵阳市土地利用程度差异性研究

根据1995年绵阳市土地利用详查数据和2009年绵阳市第二次土地调查数据,运用数学模型对绵阳市所辖各区县土地利用程度变化状况及其区域差异进行分析。结果表明,不同区县间土地利用程度变化情况呈现出明显的地域性。位于主城区的涪城区、游仙区土地利用程度变化值最大,随着城市化进程的加快,2区城镇村及工矿用地、交通运输用地、园地增长迅速,耕地、林地有所减少;地处丘陵区的三台县、盐亭县、梓潼县、江油市等土地利用程度变化值总体处于中等水平,境内耕地和林地面积呈增长态势;平武县和北川县2个山区县土地利用程度变化值相对较小,平武县除林地外其余地类面积都不同程度地减少,北川县耕地等地类在汶川地震中被部分损毁,目前正通过土地复垦等工程和生物措施进行修复。     

2000—2015年山东省耕地产能的时空格局

为探索实时监测耕地产能和估算耕地粮食产量的可靠手段，对山东省省级尺度的耕地产能进行估算，并分析其耕地NPP(Net Primary Productivity)和产能的时空分布特征和动态变化状况，采用MODIS遥感数据、土地利用数据和其他非遥感数据驱动VPM模型模拟出山东省耕地NPP，通过耕地NPP与耕地作物单产之间的线性关系，利用线性回归模型拟合两者之间的数量关系，实现耕地NPP到耕地产能的转换，并评价2000—2015年山东省耕地产能的时空分布和动态变化特征。主要结论如下:1)2000—2015年山东省耕地NPP均值和总量均呈波动上升趋势，其中黄淮平原南阳盆地两熟区耕地生产力均值在4个农业区划中最高，菏泽、聊城、德州和济宁市的耕地NPP均值在17个地级市中属较高水平。2)利用VPM模型计算2000—2015年山东省耕地总体产能，结果表明总产能呈上升趋势，耕地产能>14 000 kg/hm²的耕地明显增多，<12 000 kg/hm²的耕地面积逐渐减少，鲁西南平原、鲁西北平原、潍坊东部、青岛中部地区的耕地产能较高，山东半岛丘陵区、鲁中南山地区的耕地产能次之，黄河三角洲周围的沿海地区耕地产能最低。