基于灰色系统理论的我国林业产业研究简

基于1998～2011年我国林业统计数据,运用灰色关联度和GM（1,1）预测模型对我国的林业产业结构进行了分析和预测。结果表明：林业第二产业与总产值的灰色关联度最大,对林业总产值的贡献率最大,第一产业次之,第三产业最小;动态关联分析显示,林业产业总产值和各产业产值都在显著增加,产业结构表现为“二、一、三”的产业格局。通过灰色模型预测可知,我国林业产业不断的趋向合理完善,2013年总产值将达41329．2083亿元,但2013～2018年仍将保持着“二、一、三”的产业格局。     

河南省第一产业增加值的关联分析与灰色预测

根据1998～2007年的相关数据,利用灰色关联度分析了农业、林业、牧业和渔业对河南省第一产业增加值的影响程度。采用灰色理论对2003～2007年相关数据建立了河南省第一产业增加值的预测灰色模型,经检验模型具有较好的精度。将该模型应用到2008～2012年河南省第一产业增加值的预测中,得出了河南省第一产业增加值在2011年将超过3000亿元的结论。     

基于灰色系统理论对产业结构型综合发展系数的研究——以黑龙江省林业产业为例

灰色发展系数是灰色GM(1,1)模型的核心,在运用灰色GM(1,1)模型进行预测时,灰色发展系数一般为定值,然而在实际情况中发展系数往往是变动的,其中一个重要的影响因素就是产业结构的变动.该研究通过将次级产业发展系数进行产值加权,得到灰色产业结构型综合发展系数和灰色产业综合发展模型,并将其运用于黑龙江省林业产业发展分析与预测中,计算得出2013 ～2017年黑龙江省林业产业结构型综合发展系数分别为0.243 1、0.259 3、0.276、0.295 2、0.314 9,并据此对其相应年份的林业总产值进行了预测,取得了良好的应用效果.研究表明,分析产业结构型综合发展系数使产业发展情况更能体现出产业结构的影响.     

基于灰色理论的江西省林业产业结构动态关联分析和预测

以江西省2008～2019年林业统计年鉴数据为基础,运用矢量夹角模型分析了江西省林业产业结构变动稳定程度;运用灰色关联分析法研究了江西省林业三次产业及其内部产业的关联度,分析了江西省林业产业结构的动态变化规律;通过GM(1,1)模型对江西省林业三次产业的产值进行了预测和分析。结果表明:江西省2013～2014年林业产业结构稳定程度变化较大,从2015年开始林业产业结构开始趋于稳定化和合理化;林业三次产业以林业第二产业为主导,关联度排名为第二产业>第三产业>第一产业;在未来10年中,江西省将始终以林业第二产业为主导产业,产业形式也将从"二、一、三"转变为"二、三、一"的产业新格局。     

“十三五”时期洛阳第一产业产值灰色系统预测

基于洛阳市近年来的第一产业产值数据和灰色系统模型建模方法,建立了洛阳市第一产业产值发展趋势的GM(1,1)模型,并且对2015~2020年洛阳市第一产业产值和发展速度进行预测。预测结果显示,洛阳市第一产业产值增长率在"十三五"时期将稳定在4.95%,其2020年产值将达到336.3639亿元。     

基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例

简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM（1,1）模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998～2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面积灰色数列预测模型,该模型通过了可靠性检验,拟合精度较高,可进行外推预测。基于构建的灰色数列预测模型对普安县2009～2012年的耕地面积变化情况进行了外推预测。预测结果表明,2009～2012年,普安县预期耕地面积将减少1 050 hm2,年均减少270 hm2,耕地面积呈逐年下降的趋势;预测模型结果与实际值接近,预测误差较小,是基本可信的。     

基于灰色理论的我国耕地面积变化及其决定因素的统计研究

基于1985—2008年我国耕地面积及相关社会经济统计数据,运用灰色关联分析、灰色预测方法,剖析影响我国耕地面积变化的经济社会因素,预测我国耕地资源保障能力。结果表明,GDP、第一产业增加值、固定资产投资以及人口总量与我国耕地面积变化关联紧密,其中人口增加和第一产业产值增长是过去20多年来耕地面积变化的第一、二关联因素;2009～2020年我国耕地面积仍呈减少趋势,但基本能保持数量上平衡,维持在18亿亩以上。由此得出结论：控制人口增长和提高农业产值仍然是保护耕地的关键所在;保护耕地任务艰巨,形势严峻,一旦有所松懈,不但红线保不住,耕地面积有可能加速减少,给经济社会、生态环境造成严重影响。     

基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型研究(英文)

[目的]研究基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型。[方法]运用灰色系统理论研究了加工番茄产量变化趋势,建立了加工番茄产量预测的GM(1,1)灰模型,并以新疆2001～2009年新疆加工番茄产量为例,进行了实例分析。[结果]该模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,对近期加工番茄产量的预测是可靠的。[结论]为新疆地区番茄产业的宏观调控、番茄加工及储藏等方面提供了参考。     

基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型研究

[目的]研究基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型。[方法]运用灰色系统理论研究了加工番茄产量变化趋势,建立了加工番茄产量预测的GM（1,1）灰模型,并以2001～2009年新疆加工番茄产量为例,进行了实例分析。[结果]该模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,对近期加工番茄产量的预测是可靠的。[结论]为新疆地区番茄产业的宏观调控、番茄加工及储藏等方面提供了参考。     

新陈代谢GM(1,1)模型在林业产值预测中的应用

利用灰色预测的建模机理,结合我国林业生产发展实例,建立了林业生产的新陈代谢GM(1,1)预测模型,通过实例计算表明,该模型优于常规GM(1,1)模型。应用该模型预测可知,我国的林业产值在2011～2012年期间将保持快速发展态势。     

基于灰色理论的云南省农业产业结构分析及预测

以2003--2017 年云南省统计局对于云南省农业的种植、林、牧、渔和农林牧渔服务五个农业 产业统计数据为基础,通过灰色关联度分析,得出2003--2017 年,云南省农业五个产业产值与农业总 产值的灰色关联度分别为0.800、0.585、0.753、0635 和0.570,以种植业为主导,牧、渔、林和服务业逐次 递减。通过建立GM（1,1）预测模型得出,在今后十年中,五个农业产业的产值顺序依次为种植、畜 牧、林、农林牧渔服务和渔。种植业的主导地位不会改变,林业产值占比略有降低,呈下降趋势,畜牧 业产值     

耕地面积变化趋势及社会经济驱动因子分析——以博尔塔拉蒙古自治州为例

根据博州1988～2009年耕地面积与人口、畜牧业等10个社会经济指标,运用GM(1,1)模型预测耕地面积变化趋势,同时运用灰色关联分析与多重回归分析相结合的方法,分析耕地面积变化的主要驱动力。结果表明:1988～2009年,博州耕地面积经历了缓慢增长到快速增加的过程,尤其2007～2008年,耕地出现爆发性增长;2008～2016年,博州的耕地面积会保持较平稳的态势,期间可能会出现略有减少或增加的情况,2016年以后,博州耕地面积又将出现缓慢的增长;人口、畜牧业和粮食总产量是对耕地面积影响最大的3个指标,其关联度值分别达到0.994 8、0.993 9、0.990 8,影响最小的农业机械总动力,关联度值为0.682 2;影响博州耕地面积变化的驱动力因子由大到小依次为:人口>畜牧业>粮食总产量>粮食单产>农村用电量>人均国民生产总值>农林牧渔业总产值>国民生产总值>社会固定资产投资>农业机械总动力,其中,人口、农林渔业总产值、国民生产总值和社会固定资产投资与耕地面积关系是正相关的,而农业机械总动力、农村用电量、粮食总产量、粮食单产、人均国民生产总值和畜牧业与耕地面积的关系呈负相关。     

基于灰色理论的陕西省林业产业结构分析预测

应用灰色关联度分析方法研究1998-2010年陕西省林业产业结构与变化规律,建立GM(1,1)预测模型。结果表明:1998-2010年陕西省林业3次产业与林业总产业的灰色关联度分别为0.975 9,0.887 3,0.744 9。产值的排序为第一产业>第二产业>第三产业;在未来10a,由于居民生活水平的不断提高,将进一步带动以森林旅游和林业服务为主的林业第三产业高速发展,促进林业产业结构不断趋于合理完善。形成第三产业超过第一、第二产业占主导地位,且第一、第二产业齐头并进的发展新格局。     

应用灰色模型 GM(1,1)预测福建省农业产值的发展趋势

本文应用灰色动态微分方程模型 GM(1,1)对福建省农业产值的发展趋势进行预测,结果表明,模型的拟合精度较高,所作的预测可供制定福建省农业发展计划参考。     

朗乡林业局林业产业结构有效性变动

应用层次分析法确定与林业产业结构有关的各项指标权重,经加权平均获得林业产业结构有效性数值;运用灰色关联度确定林业一、二、三产业与林业产业结构有效性值的关联度;应用具有速度特征的动态加速度模型,确定各自关联度的变化速度和趋势。针对分析结果提出相应的改进措施,进一步加快林业产业结构有效性进程。     

基于优化灰色模型的江苏农村社会总产值预测

根据江苏省2007年的最新统计资料,通过筛选建立了对数新发展系数优化灰色模型,对2008-2012年江苏省农村社会总产值进行了实证分析和预测研究。结果表明：2008年,江苏农村社会总产值将达到61696.97亿元,到2010年末将达95110.17亿元,约为2000年的6.69倍,“十一五”规划的预期目标可望顺利实现。     

基于灰色神经网络和证据理论预测地下水位的研究

用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和证据理论相结合而成的灰色证据神经网络模型,对山东枣庄区域地下水位进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出;再用BP神经网络输出作为证据理论基本可信度分配函数,使用D-S理论将信息进行二次融合;并用地下水位实测数据对模型进行验证。结果表明,预测模型具有可行性和实用性,为生态农业规划发展提供了科学依据。     

基于空间洛伦茨曲线和基尼系数理论的山东省农林牧渔服务业产值结构分析

基于山东省各市2003要2012年农林牧渔服务业产值的数据,应用经济学中的洛伦茨曲线和基尼系数的理论,对山东省农林牧渔服务业产值进行定量化研究。结果表明：空间结构分布：农业产值、牧业产值和农林牧渔服务业产值的基尼系数分布在0.10～0.24,3种产值在山东省分布较均衡;林业产值的基尼系数分布在0.33～0.36,产值的空间分布比较集中;渔业产值的基尼系数在0.57～0.59,产值的空间分布非常集聚。时间结构变化：林业产值趋向集中,农业产值、牧业产值、渔业产值和农林牧渔服务业产值趋向分散。通过研究产值的变化规律,可以为山东省调整农业生产结构、因地制宜发展农业生产提供良好的借鉴。     

我国经济增长中农业生产效率的灰色关联分析

针对如何提高农业生产效率这个问题。运用灰色关联分析法对影响农业生产效率的各因素进行灰色关联度分析,结果表明：科技．进步是影响农业产出效率的主导因素,而政府财政支出的不足和结构不合理是导致政府财政支出关联度低的主要原因。