灰色数列预测方法的应用—以香港猪肉市场为例

本文运用灰色数列预测方法对香港猪肉市场作中期、长期预测。首先,对此方法的适用性和建立模型的原理作简单的描述。预测结果表明:人均鲜猪肉消费下降,人均冷冻猪肉消费上升;两者一增一减,形成香港猪肉市场消费在今后将有温和增长的趋势。猪肉消费占全部肉类消费的40％～50％,猪肉消费中鲜猪肉占2/3强,冷冻猪肉占1/3弱。中国内地输往香港的鲜猪肉、冷冻猪肉均占相当大的比重,是我国大宗的创汇商品。为了增加出口创汇,本文建议,今后我国的猪肉出口应提高活猪的品质,改善冷冻猪肉的包装,以适应香港猪肉市场的要求。     

基于灰色预测模型的昆仑山区土地利用时空变化研究——以和田地区为例

运用2000、2005、2010和2015年LUCC土地利用数据,采用土地利用动态度模型及土地利用转移矩阵,对处于昆仑山区的新疆和田地区16年来的土地利用变化情况进行分析,并运用灰色预测模型对未来2025、2030年和田地区土地利用类型进行预测。结果表明,近16年来和田地区为代表的昆仑山区土地利用处于快速变化时期。土地利用类型变化速度与幅度反映2000—2015年和田地区各类土地利用变化中耕地和建设用地面积增长较明显,分别增加了985、21 km²,其他各类用地面积都有不同程度的减少,减少最多的是草地,减少面积555 km²,其次是未利用地,减少面积398 km²。从土地利用动态度来看,2000—2015年耕地和建设用地单一动态度较大,其他地类单一动态度较小,表明在研究期间耕地和建设用地面积增长较快,其他地类面积都有不同程度减少。从土地利用转移方面来看,土地利用类型转移主要发生在2000—2005和2010—2015年,转移地类主要是发生在草地—耕地、未利用地—耕地和耕地—建设用地。土地利用转移空间变化主要表现在沿河流纵...     

基于灰色预测模型的应用型本科教育发展规模预测及建议——以江西省新建本科院校为例

当前我国经济社会的深刻变革和高等教育自身的发展需要大力发展应用型本科教育,培养一批高素质技能型实用人才。在对当期我国高等教育发展的现状以及对应用型本科教育理论与实践简单分析的基础上,以江西省为例,利用灰色预测模型,对江西省应用型本科教育的规模作出大致的预测,用相对科学方法和数据说明未来江西省应用型本科教育规模的变化,给出相应的建议促进我国应用型本科教育的跨越式发展。     

基于GIS的喀斯特地区耕地适宜性评价与可持续发展:以贵州省普安县石古河小流域为例

为喀斯特地区耕地的开发和管理提供依据,以贵州省普安县石古河小流域为例,选择有机质含量、土壤质地、石漠化等级、土层厚度、坡度、坡向、灌溉条件、降水量和海拔等指标为参评因子,采用GIS与加权指数法结合的耕地适宜性评价模型,对该研究区的耕地适宜性与可持续发展进行了评价和研究。结果表明:区域内高度适宜耕地283.55hm2,占耕地面积的24.60%;边际适宜耕地和不适宜耕地占耕地面积的50.07%。耕地质量差,数量少,多表现为有机质含量低,坡度大,土层薄,裸岩比例高,土壤侵蚀重。     

基于灰色关联分析的耕地数量变化研究——以保定市为例

本文以保定市区域范围的耕地作为研究对象,运用灰色关联法研究了影响该市耕地数量减变化的各种因素。研究结果表明:经济发展和非农建设用地占用是耕地数量减少的主要原因,而土地整理在一定程度上抑制了耕地减少趋势,是耕地保护的有效途径。因此应当进一步加强土地整理、保证耕地总量动态平衡、实现耕地可持续利用。     

基于灰色系统理论的耕地动态变化规律

依据河南省某县耕地面积历年资料,运用灰色系统方法建立了该县耕地面积GM(1,1)预测模型,经检验模型精度高。为该县保持耕地总量平衡,切实保护耕地,合理进行土地利用规划提供了重要依据。     

基于灰色关联模型的耕地变化驱动力分析——以鄱阳湖地区为例

把灰色关联数学模型运用于区域耕地变化的驱动力研究之中,应用该模型对鄱阳湖地区1949～2002年不同阶段的耕地变化驱动力进行了分析,并结合不同的历史环境,确定了不同历史时期下影响耕地变化的各个驱动因子的关联程度和主次地位,以期为人们保护耕地,合理利用土地,实现鄱阳湖地区土地利用的可持续发展提供指导。     

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。     

基于灰色系统理论的蜡沉积速率预测模型

基于灰色系统理论建立了管输原油蜡沉积速率灰色预测模型,借助该模型可以得到多个不同影响因素相互作用的结果,从而避免了因片面考察个别因素而影响预测结果客观性的问题。实例验证结果表明:该模型预测结果的平均相对误差为2.376%,优于逐步回归预测模型;在管壁处剪切应力、管壁处温度梯度、管壁处蜡分子质量分数梯度和原油动力粘度4个影响因素中,管壁处蜡分子质量分数梯度对蜡沉积速率的影响最大。该模型算法简单,易于掌握,可提供的信息量较大,但仍属于静态模型,欲使模型更加完善,需要建立动态灰色预测模型。     

基于马尔可夫模型的耕地变化趋势预测

运用马尔可夫模型对2008~2020年许昌市耕地面积进行预测,结果显示,许昌市耕地面积在今后5~15年仍将持续下降,此后有可能进入一个相对平稳期。在对许昌市耕地变化分析的基础上,针对目前及今后一段时期许昌市人地矛盾突出的实际,提出了保持耕地总量动态平衡的一些对策和建议。     

县域耕地数量变化及其影响因素分析

耕地是土地的精华,是维护中国粮食安全的重要保障。笔者针对当前中国学者对耕地数量变化研究中存在的不足之处,以重庆市荣昌县1996—2004年耕地数量变化为例作了深入分析,研究结果表明:(1)1996—2004年全县耕地数量减少较快,平均每年净减少率为0.99%;(2)耕地变化区域性差异明显,且耕地相对减少较快的乡镇并不是经济发展较快的乡镇;(3)生态退耕是全县耕地减少的主导因素;建设占用耕地并不是耕地减少的主要原因;(4)当年建设占用耕地面积与社会经济发展各因素间的相关性不大,而累计建设占用耕地面积与各因素之间的相关性较强,且建设占用耕地与社会经济发展存在时间上的错位性,即经济和社会发展滞后于对耕地资源的占用。     

新疆耕地动态变化及驱动力分析

围绕耕地变化及驱动力分析情况收集《中国统计年鉴》2000~2012年的数据,利用新疆自治区近12年的耕地统计数据和相关社会经济资料,分析了新疆耕地数量的变化趋势,利用主成分分析方法定量分析了耕地面积变化的驱动因子,结果表明,经济发展动态、人口系统压力和农业科技进步是影响新疆耕地变化的3类主要动因。     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

基于多目标决策的耕地保有量目标预测研究

以保障国家粮食安全、促进经济可持续发展和建设生态文明为目标,以鹤壁市为例,在对耕地需求量和耕地的可供给量预测的基础上,构建了4个耕地保有量决策方案.研究结果表明,①耕地供大于求,鹤壁市在规划期内耕地资源相对充足;②考虑到鹤壁市作为国家循环经济试点城市和河南省城乡一体化试点城市,推荐“集约循环型”方案为首选方案,“全面小康型”作为备选方案;③在未来一段时间内仍需占用大量建设用地,应建立开源节流机制,走内涵挖潜发展的道路;④多目标决策的方法能够较为深入地对影响耕地保护的各因素进行分析,预测结果更加准确,可为制定鹤壁市的耕地保护政策、土地利用总体规划及经济发展规划提供更为科学的依据.     

河南省耕地承载力研究

依据1998～2008年《河南省统计年鉴》,采用灰色预测模型及时间序列模型对河南省耕地承载力进行了预测,结果表明,虽然河南省人口自然增长率逐渐降低,增长的趋势逐渐放缓,但是由于基数较大,人口于2010年将突破10000万,人口压力依然较大;2010～2025年河南省粮食单位面积产量呈平稳增长趋势,平均年增长10.27%;河南现有耕地资源仅能承载温饱水平下的人口数量和人民的日常生活,随着人口的不断增长,耕地资源紧缺的问题将会日益突显,最终将阻碍河南经济的发展和人民生活水平的提高。针对现有耕地难以承载不断增长的人口与粮食安全的问题,提出了严格实施土地利用规划,提高农民自觉保护农地的意识,建立行之有效的耕地保护机制,促进土地节约集约利用,积极开展土地整理工作,加大执法力度,提高耕地利用效率七大保护耕地的措施。     

岳阳市耕地面积变化及驱动力研究

针对岳阳市1998-2005年耕地数量变化的驱动力进行分析,揭示岳阳市快速城市化进程中耕地面积变化的驱动力机制。研究结果表明：根据建立的驱动因子指标体系,采用主成分分析方法分析影响岳阳市耕地变化的主要驱动力,归纳为人口增长、社会发展、农业科技进步因素,并建立了耕地变化的多元线性回归模型。最后针对分析结果,提出岳阳市加强耕地保护的具体对策措施。     

湖北省耕地变化的驱动力研究

基于湖北省1995～2008年14年间的耕地及社会经济统计资料,采用定量与定性相结合的方法对湖北省耕地利用变化的驱动力进行分析,得出工业化与城镇化的发展、经济发展、人口的增长和政策因素是影响耕地面积变化的主要因素。     

基于新维无偏灰色马尔科夫模型的建设用地预测

根据建设用地需求的特点,采用新维无偏灰色马尔科夫模型进行预测。实例计算结果表明,该模型与一般无偏灰色模型和灰色马尔科夫模型相比,预测准确度得到了较大提高,可以用于土地利用规划预测。