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本文将灰色GM(1,1)预测模型与马尔柯夫链结合构成灰色-马尔柯夫链,用此联合预测模型对吉林市玉米单产进行预测。结果表明:联合模型预测的精度高,效果好,是一种较理想的玉米单产预测方法。同时对1993~1995年三年吉林市玉米单产进行了实际预测。 相似文献
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莫非 《湛江海洋大学学报》1995,15(1):50-53
为海洋,江河渔获量的长期预测提供一种预测精度较好的预测方法,将灰色GM(1,1)预测和马尔柯夫概率矩阵预测两者结合起来,通过它们的优点互补,使灰色马尔柯夫预测模型对渔获量的预测结果更科学,更精确,并用灰色马尔柯夫预测模型,预测山东省黄姑鱼的年渔获量,结果是令人满意的。 相似文献
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应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。 相似文献
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根据1975~1990年共16年的麦蚜系统调查资料,用马尔柯夫链法对豫西地区1991年的麦蚜发用趋势进行了预测。结果认为1991年麦蚜的发生趋势为2级、即中等程度发生。历史符合率检验表明这一方法的准确率高达90%。 相似文献
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森林病虫害的灰色马尔柯夫预测 总被引:9,自引:0,他引:9
根据森林病虫害发生的面积具有趋势性和随机波动性特点,本文采用结合GM(1.1)模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法来进行森林病虫害的趋势性分析和状态预测,收到了良好的预测结果。 相似文献
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棉花产量的灰色-马尔柯夫模型预测 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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吉林省粮食单产年景预测——基于加权马尔柯夫链 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粮食年单产量是相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,以26年的统计资料为实例,用加权的马尔柯夫链模型预测和分析了我省未来粮食生产的丰欠年景。 相似文献
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灰色马尔柯夫模型在陕西省苹果产量预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
苏哲斌 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》2009,37(7):135-139
【目的】将灰色系统理论与马尔柯夫链相结合,建立灰色马尔柯夫预测模型,并对陕西省苹果产量进行预测,为指导苹果产业发展提供科学依据。【方法】首先建立陕西省1998~2007年苹果产量的GM(1,1)预测模型,确定出苹果产量的发展趋势和预测值,在此基础上应用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正。【结果】2008年陕西苹果产量预测值为769.71万t,实例计算表明,灰色马尔柯夫模型更适用于随机波动性较大的数列预测问题。【结论】将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫链相结合用于苹果产量预测是可行的。 相似文献
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股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。 相似文献
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本文采用灰色预测GM(1,1)模型和马尔柯夫链预测方法,发挥各自优点,相互弥补,两者结合形成灰色马尔柯夫链,为病虫超长期预测提供一种新的方法。经1992、1993年验证,预测与实测完全符合。1992年预测精度达94.14%,较GM(1,1)模型灰色预测提高11.84%。应用灰色马尔柯夫链方法预测1994年将大发生,但发生程度轻于1992、1993年。 相似文献
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灰色—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。本文利用该方法对山西省农机总动力需求进行了预测分析 ,为农业机械化有计划的发展提供了依据。 相似文献
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季节性叠加趋势-马尔柯夫预测模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高利用季节性叠加趋势模型预测有较大波动性数据序列的预测精度,提出一种季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测新方法,并用于油菜平均产量的预测.采用浙江省诸暨市1949年到1996年的油幕平均每公顷产量数据建立一个季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型,对1997年到2003年的油菜平均每公顷产量进行预测,预测精度分别为:97.9%、97.9%、97.9%、97.9%、98.8%、97.7%和98.4 %.远远高于季节性叠加趋势模型的预测精度:76.1%、68.9%、70.9%、97.9%、82.5%、76.9%和82.2%.该方法具有计算简单、精度高的特点.说明利用季节性叠加趋势一马尔柯夫组合预测模型可以大大提高具有周期趋势性和较大波动性数据序列的预测精度. 相似文献
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为了准确地预测山楂叶螨的发病规律,用马尔柯夫链分析法对西峰区11年来山楂叶螨发生程度进行数值化,建立转移概率矩阵,对其发生趋势进行预测并回测。结果表明,在回测的8年中,有7年的回测值与实际值完全吻合,历史符合率为93.75%,可作为超长期预测。 相似文献