大型灌区农田有效灌溉面积发展趋势分析及预测

大型灌区农田有效灌溉面积是保障我国粮食安全的重要基础条件。对1978～2011年大型灌区农田有效灌溉面积发展趋势进行了分析。采用融合Markov链的GM(1,1)模型对大型灌区2013～2020年农田有效灌溉面积进行了预测。结果表明,未来大型灌区农田有效灌溉面积将持续增长,到2020年将达到1879.5~1892.2万hm2,融合Markov链的GM(1,1)模型对大型灌区农田有效灌溉面积的预测具有较好的精度及适用性。     

灰色新陈代谢GM（1,1）模型在参考作物腾发量预测中的应用研究

随着时间的发展,任何一个灰系统都会加入一些未来的扰动因素,对系统的发展产生影响。而常规灰色GM（1,1）预测模型在建模时,采用的是现实时刻t=n为止的过去的数据,没有考虑这些扰动因素。故离现实时刻越远,该模型的预测精度就越低。针对这种情况,提出了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型。并尝试用灰色新陈代谢GM（1,1）预测...     

应用灰色新陈代谢GM(1,1)模型预

研究了灰色系统理论在中长期城市需水量预测中的应用。由于常规GM(1,1)模型被用于预测时，精度较高的仅仅是最近的几个数据，越往未来发展，该模型的预测意义就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足，建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测。结果表明：模型精度较高，预测误差较小。对于中长期城市需水量预测这样复杂的问题, 灰色新陈代谢预测模型具有预测精度高、简捷实用等优点，该方法可作为中长期城市需水量预测预测的工具之一。     

基于串联型灰色神经网络新疆兵团农机总动力预测

为了准确了解兵团农机总动力的发展趋势,该文以兵团1989-2008年和2009-2011的农机总动力分别作为训练样本和检测样本,采用串联型灰色神经网络（SGNN）预测兵团农机总动力,并与灰色GM（1,1）模型法和BP神经网络法的预测结果进行比较分析。研究结果表明,SGNN模型对兵团农机总动力的预测精度明显高于灰色GM（1,1）模型法和BP神经网络法,可以作为兵团未来农机总动力发展预测及政策制定的有效方法和工具。     

新陈代谢GM(1,1)模型在兵团农机总动力预测中的应用

借助灰色系统理论,利用兵团农机总动力的历史数据,建立并对比分析了GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1),对兵团农业机械总动力进行预测,为以后兵团农业机械化的发展提供一定的参考。     

小样本情况下需水量预测模型研究

针对传统的GM（1,1）模型,分析了其预测结果与实际过程存在的偏差,通过GM（1,1）模型与自回归滑动平均模型相结合的方法以弥补偏差。以钦州市1999-2009年及2005-2009年城市供水总量这两组基础数据对本文所建模型进行验证,并利用此模型预测了钦州市2010-2018年需水量。通过与其他预测模型的对比,进一步证...     

区域物流规模发展预测方法研究

区域物流是全国乃至国际物流系统的重要组成部分,对区域经济的发展具有服务引导作用。本文对我国物流发展进行了分析,对灰色预测模型GM(1,1)的建模过程进行了研究,用已预测值和GM(1,1)原始序列一起做精度检验,根据未来数据的变化,设计了改进型的灰色预测模型,并结合实例进行了应用研究,得出了更接近实际的预测结果。通过误差检验,改进模型具有较高的预测精度,是一种非常实用的预测方法。     

波动水资源数据灰幂模型预测中的维数选择

针对GM(1,1)幂模型预测中如何选择合适的样本维数提高模型精度问题,探讨小样本波动统计序列光滑度的判断方法及其对GM(1,1)幂模型预测结果的影响,利用GM(1,1)幂模型白化计算公式完成最小二乘准则下的参数计算,在此基础上构建序列统计数据预测计算模型,将其应用于城市用水量波动统计数据预测,并进行GM(1,1)幂模型样本维数预测精度探讨,计算结果验证了波动统计序列光滑度与GM(1,1)幂模型预测精度的关系,为小样本波动统计序列建模和预测提供了一种计算方法。     

GM（1,1）模型在电力系统中长期负荷预测应用

文章简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,通过对灰色理论预测方法建模并对电力系统负荷进行预测,得到了GM（1,1）模型灰色预测方法能够准确的实现对负荷的预测。     

通辽市地下水位动态分析及预测

准确评价及预测研究区域的地下水动态变化趋势,对于提高当地地下水用水效率和完善地下水水资源规划具有重要意义。采用GM(1,1)模型,拟合通辽市5旗1县1区近30 a地下水埋深变化,预测未来10 a地下水埋深,并提出加强地下水资源保护建议。     

预测水泥砒砂岩强度的Markov灰色残差模型

为了研究Markov-灰色残差GM(1,1)模型预测水泥固化砒砂岩抗压强度的精准度和适用性,先对抗压强度数据进行了一系列的处理,建立灰色GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型,然后基于马尔克夫过程构建Markov-灰色残差GM(1,1)模型,并以此模型来估算水泥固化砒砂岩的抗压强度.结果表明,灰色残差GM(1,1)模型的检验精度得到了很大的提升且各项检验指标基本上都达到了1级,明显优于灰色GM(1,1)模型.马尔克夫过程便于确定残差修正值的正、负号,采用Markov-灰色残差GM(1,1)模型对不同水泥掺量下90 d龄期的水泥固化砒砂岩的抗压强度进行了预测,相对误差由原来的1.77%~4.01%降低至0.60%~2.36%,平均相对误差由2.63%减小至1.25%,模型的预测精度明显提高.该研究可以为水泥固化砒砂岩以及其他水泥基工程材料抗压强度的预测提供一种简易而可靠的新方法.     

基于灰色残差-马尔可夫藕合模型的农业需水量预测研究

将灰色残差模型与马尔可夫预测模型结合起来,建立灰色残差-马尔可夫藕合模型来预测农业需水量.先用灰色GM(1,1)模型进行预测,预测精度较低,因此对GM(1,1)模型进行一定程度的改进,建立灰色残差GM(1,1)模型;再用马尔可夫预测模型来判断残差预测值的符号,以提高预测精度.最后用华东某城市2002-2008年的农业用水量作为历史数据进行了预测,结果表明预测精度明显提高.预测结果可以为研究区域今后的节水灌溉发展提供理论依据,来有效地指导今后该地区的节水灌溉.     

南方地区冬小麦白粉病预测模型的研究

由于南方地区冬小麦白粉病的预测是一项多因素的复杂工程,因而针对传统预测方法的不足,提出了一种基于灰色系统GM(1,1)理论和BP神经网络相结合的预测模型。灰色系统GM(1,1)模型理论建模方法简单,计算量小,而BP算法特别适合于对GM(1,1)模型进行残差修正,利用两者的结合可以建立较高精度的预测模型。利用该模型对南方某地区冬小麦白粉病进行了预测,结果表明,该模型准确有效,适用于该地区的冬小麦白粉病的预测。     

城市工业用水量的灰色马尔可夫预测模型

灰色GM(1,1)是预测城市工业用水量的模型,这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测,但是马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题.可以将这两种模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以抚顺市为例,预测结果证明了该模型的优势.     

运用GM(1,1)模型预测建三江垦区地下水动态

地下水主要受天然因素和人为因素的影响.建三江垦区地下水利用程度较高,所以受人为因素的影响很大,基本上破坏了地下水在天然状态下的动态规律.为此,选择前进农场长观井资料,建立了GM(1,1)模型对其未来年份地下水埋深进行预测,为该区地下水合理开发利用提供科学依据.     

GM(1,1)模型在滦河下游地区地下水位预测中的应用

首先对GM(1,1)模型的结构进行了研究和改进,给出了模型参数计算方法和精度检验方法.依据所建GM(1,1)模型,选用滦河下游地区节水工程改造后地下水位资料,对滦河下游地区地下水动态进行分析和数值模拟,利用实测资料对计算结果进行了验证.研究表明,模型预测拟合精度高,方法简便,可操作性强,对灌区地下水位预测评价和地下水合理开发利用具有一定的实用价值.     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模型

根据1986～2005年我国农业机械化综合水平统计数据,并对由于我国耕地面积统计滞后使得在机耕水平计算中存在误差进行了合理分析和修正,结合数据平滑处理,建立了基于灰色GM(1,1)的我国农业机械化综合水平预测模型.通过残差检验和后验差检验方法对预测结果进行了检验,模型拟合精度较好.采用模型对2006年我国农业机械化综合水平值进行预测,结果表现出较高的预测精度,进一步验证了所建模型的可行性.运用该模型对我国2007～2020年间农业机械化综合水平进行预测,结果表明到2020年我国综合机械化水平将达到68%左右.通过定性分析及与其他预测结果比较,模型表现出较好的预测能力.     

灰色神经网络在地下水动态预测中的应用

以周至201号井为例,选取降雨量、蒸发量、单位面积的引灌水量及人工开采量4个地下水位的主要影响因素为预报因子,地下水位作为输出样本,建立BP神经网络模型。以2002-2011年4个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到2012-2014年的预测值。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的4个预报因子的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终2012-2014年地下水位的预测值。结果表明,灰色理论和BP神经网络耦合模型具有较高的预测精度,可为地下水的动态预报提供参考。