基于灰色新陈代谢模型的我国棉花产量预测

为预测2011年我国棉花产量,基于灰色预测建模思想和新陈代谢原理,建立了灰色新陈代谢预测模型,并结合实际情况分析了常规GM（1,1）模型和新陈代谢GM（1,1）模型的预测结果,表明新陈代谢预测模型比常规预测模型精度高。用新陈代谢GM（1,1）模型预测的我国2011年棉花产量为614.968 3万t。     

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。     

灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

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。     

灰色动态GM(1,1)模型在豫南稻区油菜产量预测中的应用

根据信阳1999～2006年稻区油菜产量的统计数列,建立了灰色动态GM(1,1)预测模型,预测2007～2009年豫南稻区油菜产量水平,旨在评价灰色动态GM(1,1)预测模型的效果,并为豫南稻区的油菜生产提供依据。经检验该模型的精度高。回测1999～2006年的结果,拟合率高,拟合结果显示:模型的平均误差率为-2.67%,精度为优(C=0.17,P=1);预测结果表明:豫南稻区油菜产量呈增加趋势。     

灰色动态GM(1,1)模型在豫南稻区油菜产量预测中的应用

根据信阳1999～2006年稻区油菜产量的统计数列,建立了灰色动态GM(1,1)预测模型,预测2007～2009年豫南稻区油菜产量水平,旨在评价灰色动态GM(1,1)预测模型的效果,并为豫南稻区的油菜生产提供依据.经检验该模型的精度高.回测1999～2006年的结果,拟合率高,拟合结果显示:模型的平均误差率为-2.67%,精度为优(C=0.17,P=1);预测结果表明:豫南稻区油菜产量呈增加趋势.     

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。     

宿州市秋冬连旱的灰色BP神经网络预测模型

秋冬连旱是影响宿州冬小麦、油菜等越冬作物生长发育的重要因素。以Z指数≤一0．8为标准,确定宿州市秋冬持续重旱年份序列,建立GM（1,1）预测模型,并应用BP人工神经网络（BP—ANN）对残差进行拟合,对GM（1,1）预测模型进行修正。结果表明,拟合结果较单一的GM（1,1）模型有一定提高。预测2008年后的下一个宿州市秋冬（10月-2月）持续重旱年度发生在2017～2018年,对当地农业生产和防灾减灾有一定的参考价值。     

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.     

基于改进背景值的GM(1,1)模型的农业用水量预测

GM（1,1）模型可用于农业用水量的预测,但其精度还应提高。对传统的CU（1,1）模型进行原始数据序列光滑度和模型背景值构造方法的改进,先通过幂函数变换提高了原始数据序列的光滑度,在模型求解过程中采用改进的背景值算法,大大提高了模型的预测精度。将改进后的模型用于实际农业用水量的预测,结果证明改进后的模型具有很大优势。     

中小范围内粮食产量灰色模型预测

利用灰色系统理论的预测和决策功能,对粮食产量进行统计和预测。结果表明：用GM（1,1）模型对粮食产量预测,建模简单,预测精度高,在预测粮食产量、气候变化、农田灾害等方面有较大的实用意义。     

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。     

基于灰色理论和BP神经网络预测观光农业旅游人数的研究

运用灰色GM(1,1)预测模型与BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络模型,对山东枣庄市旅游人数进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前2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,并用旅游人数数据对模型进行学习验证。为山东枣庄市沿运区域旅游资源的合理利用及管理提供了科学依据,并以科学预测为依据提供一些观光农业旅游资源合理开发对策。     

灰色GM(1,1)模型在贵州省畜产品产量预测中的应用

以1995～2007年贵州省畜产品产量为原始数据,分别建立了贵州省肉类、禽蛋和奶类产量的GM（1,1）灰色预测模型,并对其分别进行了残差、关联度和后验差检验。结果表明,3种预测模型均通过检验,并显示出较高精度,可用于贵州省畜产品产量的预测研究。     

Forecasting agricultural output with an improved grey forecasting model based on the genetic algorithm

Agriculture is the foundation of the national economy. Thus, an appropriate tool for forecasting agricultural output is very important for policy making. In this study, both modified background value calculation and use of a genetic algorithm to find the optimal parameters were adopted simultaneously to construct an improved GM(1,1) model (GAIGM(1,1)). The sample period of the forecasting models includes the annual values for the data of Taiwan’s agricultural output from 1998 to 2010. The mean absolute percentage error and the root mean square percentage error are two criteria with which to compare the various forecasting models results. Both in-sample and out-of-sample forecast performance results show that the GAIGM(1,1) model has highly accurate forecasting. Therefore, the GAIGM(1,1) model can raise the forecast accuracy of the GM(1,1) model, and it is suitable for use in modeling and forecasting of agricultural output.     

应用GM(1,1)模型对天然橡胶期货价格进行预测的实证分析

运用灰色系统理论的原始GM(1,1)模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对上海期货交易所的天然橡胶期货品种的价格进行预测,研究在不同的GM(1,1)模型下的精确度。结果显示,新陈代谢GM(1,1)模型要比原始GM(1,1)模型精确度高,在进行价格预测时,可以根据精确度高低的要求选取合适的模型。     

烤烟糖碱比和氮碱比的醇化预测模型研究

[目的]建立醇化烟叶化学成分的预测模型,用于预测醇化后烟叶化学成分协调性的变化情况,以便指导配方打叶的小配方模块设计。[方法]利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM（1,1）灰色模型、糖碱比新陈代谢GM（1,1）灰色模型、氮碱比GM（1,1）灰色模型、氮碱比指数平滑GM（1,1）灰色修正模型和氮碱比对数GM（1,1）灰色修正模型。[结果]糖碱比灰色模型精度较高,2种模型精度分别达到了98．37％、99．73％;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93．56％、88．52％。[结论]建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。     

灰色理论在肇庆地区干旱预测中的应用

采用1979~2008年肇庆地区近30年的降水资料,根据《干旱评估标准》,确定肇庆干旱的灾变数据序列,建立GM（1,1）模型,采用最小二乘法求解参数a、b,得到肇庆地区GM（1,1）数列预报模型。经后验差方法检验,预测精度为＂好＂等级,故可用该模型对肇庆地区未来20年可能发生干旱的年份进行预测。预测结果显示,肇庆地区将在2009~2010、2013~2014、2018~2019、2022~2023、2028~2029年期间发生干旱。