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.     

基于灰色-马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测

灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点.为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据.     

基于灰色GM(1,1)模型的库尔勒市农业用水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辩识方法,并以实例(库尔勒市2000-2006年灌溉用水资料)建立灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行精度检验,其模型拟合精度达96.9%.用所建立的模型对库尔勒市2007-2011年农业用水量进行外推预测.结果表明,该灰色模型用于农业用水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合.     

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.     

基于灰色GM(1,1)的农业机械化水平预测模

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。     

农用运输车发动机缸壁耐磨寿命的灰色预测

通过现有的农用运输车发动机缸壁耐磨的试验数据 ,应用灰色GM(1,1)模型来预测其结果 ,可以缩短产品的开发时间和节约大量的人力物力 ,并且能够获得可靠的数据 ,为今后进行类似产品开发 ,提供了一种新的方法 ,也拓展了灰色理论在处理试验数据中的能力。     

基于灰色理论的辽宁省农业产业结构优化研究

应用灰色理论的关联分析法对辽宁省的农林牧渔总产值结构、粮食产量结构和肉类产量结构进行了初步分析,确定了贡献较大的因子,并进一步运用GM(1,1)模型对所研究的序列发展趋势进行模拟和预测,其结果动态地反映了辽宁省农业产业结构的发展情况,为促进农业经济可持续发展和科学决策提供了理论依据.     

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.     

陕西省耕地资源格局变化及驱动力研究

根据陕西省1990—2010年的耕地统计资料,研究耕地利用现状及其时空变化规律,应用主成分分析和多元线性回归模型,探索耕地资源与14个驱动因子之间的关系。结果表明,19年间耕地总面积和人均耕地面积都经历了＂缓慢减少—急速减少—相对稳定并略有上升＂的变化过程。陕西省耕地面积总体呈减少趋势,各地区耕地内部结构变化较大。农业...     

灰色预测模型粮食产量预测比较研究

鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后建立灰色GM(1,N)预测模型;应用同一原始数据和GM(1,1)预测模型进行了比较,证明GM(1,N)预测模型具有较高的预测精度,较好地拟合了粮食产量的发展趋势。     

应用灰色模型预测加工误差的研究

基于机械加工误差的特点，利用灰色系统理论建立了轴承磨削加工过程尺寸误差动态分布的数学模型。根据该模型分析和预测了当前和未来的加工尺寸的动态分布。结果表明，模型精度高，计算值与实测值能较好地吻合。     

基于农用地经济等别的耕地入选基本农田研究

农用地经济等别为科学划定基本农田提供了重要依据。为此,以大兴区为例,建立基于农用地经济等别的综合指标体系,进行基于农用地经济等别的耕地入选基本农田的研究,并使用ArcGIS9.2将所得结果与没有考虑经济等别所划定的基本农田进行叠加分析。研究结果表明:依据农用地经济等别划定的基本农田,避免了主观因素的影响,保证了入选基本农田耕地的质量,使基本农田的空间布局更加合理。该研究成果对于永久基本农田划定、耕地入选基本农田指标的选取以及基本农田的划补具有重要的意义。     

基于可持续发展视角的重庆市粮食生产研究

粮食生产是制约经济发展的一个重要因素,研究区域粮食生产及增长潜力问题,对促进粮食稳定与增产具有重要意义.为此,在分析重庆市粮食生产现状的基础上,对该区域粮食增长的制约因素、增长潜力进行探讨,并提出了解决问题的对策.     

农地整理规划环境影响评价中的公众参与探讨

公众参与在农地整理规划环境影响评价中具有重要意义。公众参与机制能充分考虑农地整理工程规划方案的实施．对公众生产和生活带来的各种影响，在编制规划的环境影响评价中．必须引入公众参与机制。为此，从公众参与的必要性、内容和方式等方面做了深入探讨．并对公众参与的实施提出政策性建议。     

重庆地区农业机械化发展路径探索

针对重庆地区农业机械化发展现状,深入分析了影响农业机械化进程的各个要素,指出了目前重庆农业机械化发展面临的问题,对实现农业机械化进行了探索并在此基础上提出了重庆地区发展农业机械化的解决措施,为重庆地区农业机械化的发展提供参考依据.     

基于灰色理论的云南省粮食产量预测

农业是国民经济的基础,粮食乃重中之重,粮食产量的准确预测对国家粮食安全及政府制定相应粮食生产政策具有重要的意义。该文运用灰色关联分析,从众多模糊因素中计算出云南粮食产量特有影响因子,依次为农业机械总动力、化肥施用量、农田有效灌溉面积和农村用电量,并对这些因子进行了GM（1,1）残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列,以粮食产量作为系统特征序列,构建了粮食产量的灰色GM（1,N）预测模型。根据云南省1999—2015年的粮食生产相关数据,对云南省2020年的粮食产量数据进行预测,对2015年之前数据进行拟合,和实际产粮数据平均相对误差为1.92%,具有较高的精确度。通过分析预测成果,给出了确保云南省粮食产量稳固增长的对策和建议。      

基于ASP技术的有机田块网络地理信息系统

网络地理信息系统是地理信息系统和网络技术相结合的产物,它借助网络方便快捷的手段和地理信息系统自身特有的分析功能,使人们能够更加有效地管理和利用因特网上的信息。为此,在综合分析了ASP的特点及其开发WebGIS系统的基本方法基础上,构建了基于ASP技术的WebGIS系统结构,以有机田块网络地理信息系统的开发为例,结合实践给出了相关方面的具体应用。     

防洪与社会经济系统协调发展预测

从协调度的角度研究防洪与社会经济系统之间的关系,提出了防洪与社会经济系统协调度的概念,并建立评价指标体系和评价模型,对防洪与社会经济系统之间的协调发展状况进行评价。在现状评价的基础上,运用灰色系统理论的GM（1,1）模型对未来防洪与社会经济系统协调度进行预测。最后以鞍山为例进行评价及预测,验证了模型的实用型和可行性,并提出了促进系统协调发展的对策,从而为政府决策提供科学依据。     

土地流转与农机化发展研究

一家一户零星种植和用劳力换收成的原有农业生产模式已无法适应新形势要求,土地流转大势所趋。阐述农村土地流转对农业和农机化发展的影响,分析当前土地流转进程中存在的问题,以及土地合理流转与农机化相互影响、互为促进的关系,提出规范土地流转程序、稳定粮食价格、发展规模化经营、提高农机化作业水平、坚持分类指导等措施,促进土地合理流转和农机化发展。     

GIS技术在永久性基本农田划定中的应用研究

划定永久性基本农田必须综合考虑耕地地力、水利设施水平和交通环境等多方面的因素。为此,以梅江镇为例,选取坡度、连片性、耕地利用指数和灌溉保证率等指标,利用Arcgis9.3软件的数据分析功能,获取各个指标的评价值;最后,通过TOPSIS法对梅江镇耕地的综合质量进行排序,并考虑该镇的粮食需求和实际情况,确定了永久性基本农田的保护目标,实现了永久性基本农田的空间定位。