森林资源发展趋势的灰色预测

采用基于灰色系统理论的GM(m,n)模型所进行的预测,称为灰色预测。灰色预测可分为数列预测、灾害预测、季节性灾变预测、拓朴预测、系统综合预测。其中,对表示系统行为的序列进行外推预测。称为数列预测。如农业生产中,粮食、生猪、水产品等产量的预测;工业生产中,汽车产量、煤炭产量等的预测;财政金融预测中,货币流通量的预测;医疗卫生预测中,发病率、     

对森林资源主要指标发展趋势的灰色预测

根据黑龙江省森林资源清查数据，建立灰色预测模型，预测了1995～2005年的森林资源主要指标的发展趋势。     

山西省森林资源发展趋势预测

以山西省1984年至2000年间的森林资源连续清查数据为依据，应用灰色系统理论建立了山西省森林资源预测模型，预测了2005年至2015年森林资源主要指标的发展趋势。为山西省制定林业宏观决策，编制林业发展规划和森林经营管理提供科学依据。     

我国21世纪森林资源发展趋势灰色预测

应用邓聚龙教授创立的灰色理论与方法,以我国森林资源连续清查统计数据为基础,建立灰色预测的GM(1 1)模型,对全国森林资源主要指标(1)森林覆盖率;2)有林地面积;3)活立木总蓄积量)的发展趋势进行预测。由于连续清查数据具有连续性、可比性特征,因此,预测结果经检验,精度较高,可以作为宏观决策的科学依据。     

广西森林资源动态灰色数列预测

应用灰色数列预测方法,利用广西森林资源连续清查材料,建立资源动态CM(1,1)模型,并进行残差检验、关联度检验、后验差检,且对1995年广西森林资源进行预测,精度符合要求。     

内蒙古大兴安岭林管局森林资源预测

根据内蒙古大兴安岭林管局１９８８－１９９２年《森林资源统计表》资料，应用灰色系统理论中的ＧＭ（１，１）模型对其森林资源中的森林覆盖率、人工林蓄积、森林生长量与消耗量、林分各龄组蓄积进行预测分析。结果表明：ＧＭ（１，１）模型精度比较理想，可以对近期内蒙古大兴安岭林管局森林资源进行预测，通过预测，为今后合理经营、开发利用森林资源提供科学依据。     

河南省森林资源灰色动态预测

应用ＧＭ（ｎ，ｈ）模型对河南省森林资源的发展趋势进行了动态预测，拟合出了预测模型，找出了我省编制林业规划时森林资源的增长速度以２０．１％为宜，预计到２０００年我省森林资源总蓄积量将达到１６５２３．８万ｍ３。     

基于GM(1,1)模型的福建省森林资源发展趋势预测

以福建省1993-2018年间森林资源连续清查数据为基础,应用灰色系统理论,构建森林资源动态变化的GM(1,1)模型,对福建省森林资源主要指标进行拟合预测和分析,结果表明:森林资源主要指标的模拟值与实际值的拟合误差均在10%以下,拟合精度较高。使用后验差检验方法对模型进行精度等级检验,求得林地面积、森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积、林分单位面积蓄积和森林覆盖率的后验差检验值分别为0.26、0.09、0.08、0.15、0.10和0.06,均小于0.35,小误差概率均为1,预测精度等级为好,预测结果可以作为福建省林业宏观决策的科学依据。未来随着福建省生态文明先行示范区建设的深入,森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积和林分单位面积蓄积都将继续呈现稳步增长态势,但同时要避免林地面积的逆转。     

灰色系统理论在森林资源消耗量预测中的应用

本文应用邓聚龙教授创立的灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５－１９９３年对我省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３－１９８８年和１９８８－１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）模型群，从中选出一个误差最小的模型，对我省１９９４－２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。     

宁德市森林资源变化的灰色预测

应用灰色系统理论与方法，以宁德市1997-2002年资源建档数据为基础，建立灰色预测GM(1，1)模型，对宁德市森林资源主要指标(1、森林覆盖率；2、有林地面积：3、活立木总蓄积量)的变化进行预测，由于资源建档数据具有连续性、可比性等特征，经检验，预测值的精度较高，可以对宁德市未来森林资源数据进行预测。     

云南省林业用地和有林地资源灰色预测

根据云南省历次森林资源连续清查数据 ,应用灰色系统理论 ,分别对林业用地面积、有林地面积和蓄积建立了GM (1,1)预测模型 ,并作了预测和分析。     

应用灰色理论研究森林资源的变化

森林资源的消耗和生长处于地动态变化之中，针对这一特点，本文利用灰色理论中的ＧＭ（１，１）模型，建立起森林资源消长的动态模型，使林业经营部门能掌握本地区森林资源的消长情况，为宏观森林经营决策提供重要依据。     

灰色系统理论在森林资源消耗量预测中的应用

本文应用灰色系统理论与方法，以林业部华东森林资源监测中心１９８５～１９９３年对福建省调查的森林资源消耗量数据为基础，以１９８３～１９８８年和１９８８～１９９３年全省森林资源连续清查复查的森林资源消耗量数据分段控制，建立灰色预测的ＧＭ（１，１）拓扑模型，从中选出一个误差最小的模型，对福建省１９９４～２０００年的森林资源消耗量进行预测。预测结果经过１９９４年消耗量调查数据的实践检验，精度达９８．５％。     

松溪渭田镇森林资源发展趋势的灰色预测

应用灰色系统与方法,以松溪县渭田镇森林资源调查统计数据为基础,建立灰色预测GM（1,1）模型,对松溪县渭田镇森林资源主要指标（森林覆盖率、有林地面积、活立木蓄积量、用材林蓄积量、近成过熟林蓄积量）的发展趋势进行预测。预测结果经检验,预测精度好,可信度高,可为福建省松溪县渭田镇森林资源研究提供切实可靠的分析工具。     

应用灰色理论研究森林资源的变化

森林资源的消耗和生长是处于动态变化之中，针对这一特点，本文利用灰色理论中的 Ｇ Ｍ（１，１）模型，建立起森林资源消长的动态模型，使林业经营部门能掌握本地区森林资源的消长情况，为宏观森林经营决策提供重要依据。     

牡丹江林区森林资源动态发展趋势探讨

利用灰色系统预测模型GM(1,1)对牡丹江林区的森林覆被率36项因子进行了模拟、预估,由此指出了牡丹江林区森林经营管理所取得的成绩,存在的不足及今后所面临的困难,为制定该林区宏观经营管理政策提供了参考依据。     

天峨县森林资源动态变化预测

随着林业事业的发展,对森林经营的要求日益提高,但如何调控森林资源消长变化动态,仅依靠森林资源调查的方法来提供数据已显得不能满足。为此,现利用天峨县历次森林资源调查材料,应用卡尔曼(kalma)滤波对该县森林资源动态作出最优估测。     

灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究

以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明：人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。     

福建省森林资源主要指标变化趋势灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率为时间数据序列,分别不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年的预测值,旨在为确定福建省2020年森林资源主要指标规划目标提供参考依据。     

海南省森林资源发展趋势的灰色预测

依据海南省1979年森林资源清查及后续4次森林资源复查成果,运用灰色系统理论构建森林资源的非等间距GM(1,1)模型,对第五次(2008年)森林资源复查指标进行预测.通过后验差检验法检验,获得的有林地面积、林分面积、活立木总蓄积、林分蓄积、林分单位蓄积和森林覆盖率的非等间距GM(1,1)模型的精度都为合格以上,平均相对误差均少于4.00%,而林业用地面积的精度不合格,平均相对误差为2.83%.预测结果为:有林地面积198.60万hm2,平均绝对残差1.91万hm2;活立木总蓄积8031.45万m3,平均绝对残差143.04万m3;森林覆盖率58.57%,平均绝对残差0.56%.预测值基本符合实际情况.