基于经验模态分解的滑坡变形监测模型

应用GPS技术对滑坡体进行监测,监测的特定环境使得GPS监测数据中的非模型误差呈现一定的特征。针对滑坡环境下GPS基线向量较短、系统性误差周期性强的特征,讨论应用经验模态分解对GPS滑坡监测数据去噪。在此基础上,应用灰色预测系统建立滑坡变形预测模型,用实测数据比较一般观测数据与结合经验模态分解的去噪观测数据建立模型的预测精度。应用云南某滑坡体的监测数据验证算法的可行性与有效性。     

基于灰色模型与三次样条插值的预测研究

选择灰色模型和三次样条插值相结合,对3个不同领域的非等时距数据样本进行了预测。结果表明,该算法能够较为准确地对非等时距样本进行预测,且简单易行,预测值精度高于文献算法。在工程实际中,该算法更加实用,并能够应用于多种工程领域。     

基于BP神经网络与灰色模型的干旱预测方法研究

为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。     

基于灰色马尔科夫模型的我国水果产量预测分析

随着现代社会民众饮食和健康观念的不断提升,人们对于水果的需求也是逐渐增加和变化的,而水果的产量由于自然天气和国内外环境的影响,呈现出随机性、非线性、波动性和复杂性,所以水果的产量预测具有很大困难性,因此有必要对我国的水果产量进行预测的评估。以灰色预测理论为基础,提出了基于灰色理论和灰色马尔科夫模型结合的新方法,重新预测了我国未来的水果产量,并将两种方法的精度进行比较,结果表明:灰色马尔科夫预测模型的精度和准确性均比单纯的灰色模型要高。根据灰色马尔科夫预测模型的预测结果,尝试提出我国未来水果的发展战略。     

基于灰色模型对宁夏农村居民消费结构的趋势分析与预测

运用灰色关联分析及灰色预测模型对宁夏农村居民消费结构的趋势变化进行量化分析与预测,分析该省农村居民消费结构的现状及存在的主要问题,并根据预测结果进一步提出了提高农村居民消费水平,优化农村居民消费结构,促进宁夏经济平稳较快发展的建议和措施。     

基于优化灰色模型的河北省粮食总产量预测分析

根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模型能够明显地提高预测精度,增强预测的可靠性,有很强的实用价值。利用所建模型,对2014—2019年河北省粮食总产量进行预测,预测结果表明:2014年河北省粮食总产量预计达到3 450.8万t,未来几年还会继续稳步上升,2019年河北省粮食总产量有望突破4 000万t,为全国粮食供给提供了强有力的保障。     

基于灰色马尔科夫模型的中国水果产量预测研究

水果产量信息对于中国水果生产、流通、加工、消费等都有重要意义,水果产量变动的随机性、非线性、波动性和复杂性,给水果产量的中长期预测带来了很大的困扰。为了更准确地预测中国水果产量,尝试将灰色动态预测与马尔科夫模型结合起来,对中国水果及主要水果品种的产量进行预测。结果表明:灰色马尔科夫模型预测的精度和准确性较高,灰色马尔科夫模型预测2017年中国园林水果的产量为22 141万t,各主要水果品种的产量近年也继续保持增长趋势。最后,根据中国水果产量的预测情况,基于资源禀赋和保障粮食安全的考虑,认为中国水果产业要在保证粮食安全的基础上有序发展,同时要根据地区资源环境特征、水果生产特点和区域社会经济状况调整水果优势区域布局。     

基于灰色马尔可夫模型的耕地需求量预测

我国目前正在开展第三次全国土地调查工作,对各种土地利用类型尤其是耕地数量的科学合理预测显得尤为重要,同时耕地需求量预测也是土地利用总体规划的重要环节。本文以临沂市2011-2017年耕地总量数据为例,基于灰色系统及马尔可夫理论,构建灰色马尔可夫模型,进行临沂市未来年份的耕地需求量预测。结果表明:经过马尔可夫链改进后的灰色模型预测值,比单纯用GM(1,1)模型的预测值精度要高,且无需考虑自然、社会经济因素对预测结果的影响,计算过程简便;该方法可为正在开展的第三次全国土地调查工作中其他地类的需求量预测提供较好的借鉴作用,同时也为当地政府制定科学合理的耕地保护政策提供理论依据。     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,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)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以辽河流域某典型区为例,预测结果证明了该模型的优势.     

基于灰色神经网络模型的重庆能源需求预测

能源是支撑人类生存、经济发展和现代文明不可缺少的物质基础,随着社会经济的发展,对于能源的需求也在不断增长,因此准确地预测能源消费需求对于制定能源规划具有重要的指导意义.基于灰色神经网络预测模型,以重庆市历年能源统计数据为样本,根据能源消耗总量与能源消耗增长率、万元GDP能耗、万元财政收入能耗、居民收入能耗、能源消费弹性等因素之间的相关性,对重庆"十三五"期间能源的消费需求进行了预测,结果表明:运用灰色神经网络模型能够较为科学地预测重庆未来能源的实际需求趋势,可为政府相关部门的决策提供参考.     

基于灰色马尔可夫链模型的水质预测

GM(1,1)模型由于其原始数据的起伏性和无序性,预测结果不是很理想.针对这一情况,采用马尔可夫链模型对GM(1,1)模型结果进行优化,并应用该模型对太子河干流化学需氧量进行预测.结果表明,应用灰色马尔可夫链模型进行预测,化学需氧量成逐年下降的趋势,2012年实际化学需氧量为11.4 mg/L,结果在(9.97,12.59)的预测区间,说明应用灰色马尔可夫链对水质进行预测是可行的.     

基于灰色-马尔科夫模型的粮食产量预测

为提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量数据的特点,提出基于马尔科夫的新陈代谢灰度模型对我国粮食年产量进行短期精准预测。该方法首先利用传统灰色模型对产量进行预测,并计算预测误差,通过对误差序列灰色建模修正产量预测数据;其次,通过粮食年产量预测精度,将年产量数据划分成若干状态,进而得到各阶状态转移概率矩阵及历年产量对未来年份粮食产量的影响权重;最后通过建立新陈代谢灰度模型对未来年份的粮食产量进行预测。结果表明,在使用2000—2010年年粮食产量数据对2011—2015年年粮食产量进行预测时,预测误差均小于0.40%,平均误差低至0.19%,能够实现粮食产量的短期精准预测。     

基于多元回归分析和灰色模型的康乐县城乡建设用地预测

结合多元回归分析和GM(1,1)灰色预测模型,以康乐县为研究对象,通过2000年～2008年的城乡建设用地面积数据预测了2015年和2020年的康乐县城乡用地面积.结果表明:通过多元回归分析,灰色预测模型的2015年和2020年康乐县城乡建设用地预测结果分别为4 671.16、4 698.28hm2和4 783.04、4 827.81hm2,与城乡规划指标4 898.25、4 916.63hm2较为相近,预测可行.     

木材水运量的灰色模型动态预测与分析

应用灰色系统建模方法, 建立木材水运量的ＧＭ （１, １） 灰色动态预测模型, 并结合实例对木材水运量进行预测, 取得了良好的预测效果     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性.     

基于灰色残差修正模型的食品安全监测预警分析方法研究

食品安全监测预警分析是我国食品安全风险监测计划的重要组成部分。以食品安全监测数据为研究对象,采用灰色系统及马尔可夫过程理论,建立二阶残差修正GM(1,1)模型,实现对食品安全监测的预警分析。以《中国统计年鉴》1995-2006年白酒产品国家监督抽查数据构建灰色残差修正模型,对2007年数据进行预测,预测值为82.74%,与实际值82.04%相当接近。研究表明,该分析方法应用于食品安全预警,可有效对食品安全态势进行预测,为食品安全快速预警提供依据。     

基于MaxEnt模型的巴西烟草全球适生区预测研究

【目的】明确巴西烟草在当前以及未来气候条件下全球范围内适生区的分布和变化情况,为合理布局优质烟叶生产、实现烟草可持续发展提供理论依据。【方法】基于巴西烟草地理分布数据以及当前和未来世界生物气候信息,利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS软件分别预测了当前和未来气候条件下巴西烟草在全球范围内的适生区。【结果】MaxEnt模型训练集和测试集的AUC值分别为0.979和0.966,预测结果的精度较高;等温性(bio3)、年降水量(bio12)、最暖月最高温度(bio5)和最暖季降水量(bio18)是影响巴西烟草潜在分布区的关键生物气候变量。当前气候条件下巴西烟草的适生区主要分布于非洲中部、南美洲、北美洲南部、亚洲和澳大利亚的部分地区;与当前气候条件相比,未来气候条件下,巴西烟草在SSP1-2.6情景下的适生区面积减少、在SSP5-8.5情景下的适生区面积增加。【结论】在未来气候条件下,巴西烟草的全球适生区有向低纬度地区迁移的趋势。     

基于灰色预测模型的猕猴桃价格分析与预测

文章基于灰色系统理论,根据2014—2019年全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃市场价格变化,建立了GM(1,1)预测模型,对猕猴桃价格进行分析预测。结果显示,灰色预测模型GM(1,1)适用于猕猴桃价格预测,具有较高的准确度,全国和这4个省(市)的猕猴桃价格呈现周年波动和下降趋势。在不采取干预措施前提下,预计到2020年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.96元/kg、11.18元/kg、8.13元/kg、5.21元/kg和8.65元/kg;到2021年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.99元/kg、11.58元/kg、8.32元/kg、5.31元/kg和9.05元/kg。     

基于灰色模型的河南省农村消费结构变动预测

为了解河南省农村居民消费结构及其演变趋势,运用灰色系统理论,分别对人均消费支出和八大消费支出建立了GM(1,1)模型,并且对河南省农村居民2015~2020年的人均消费和消费结构情况进行了预测。结果显示,到2020年河南省农村居民人均消费将约是2014年的2倍,食品和居住占比下降,而医疗保健和衣着占比增长,消费结构逐步升级,说明了河南农村居民的生活水平和质量将得到快速提高。