基于灰色预测GM(1,1模型)的景谷县林产工业产值预测

根据景谷县2007年至2012年林产工业产值数据,应用灰色预测GM(1,1)模型对2013年景谷县林产工业产值进行预测。结果表明:基于景谷县林产工业产值灰色预测GM(1,1)模型,2007年至2012年预测值与实际值比较接近,精度符合预测要求,2013年和2014年景谷县林产工业产值预测值分别为22.15亿元和25.37亿元。     

应用积分GM(1,1)模型进行杉木炭疽病预测预报的研究

以积分生成代替传统的累加生成方法 ,并用双向差分建立积分GM (1,1)灰色预测模型进行杉木炭疽病预测预报的研究 ,结果表明积分GM (1,1)模型能较好地预测杉木炭疽病在三明市的发生     

GM(1,1)模型在凤城市2014年柞蚕茧价格预测中应用

简略介绍了灰色系统理论的特点,详细阐述灰色GM(1,1)模型建模过程,并利用此模型对凤城市2014年柞蚕茧价格进行预测,通过模型精度检验:精度较高,预测误差较小,预测价格符合未来价格走势。     

基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。     

基于GM(1,1)法的吉林省“十四五”电力需求量预测分析

用电量预测是电力部门规划的必要内容,对于电力工业发展的战略研究、资源优化配置等具有重要影响,用电量需求的预测对于加快煤炭减量步伐、合理规划可再生能源替代,最终实现电力行业碳达峰碳中和目标的实现,具有积极作用。以2014～2021年吉林省全社会各产业及居民用电量为基础数据,利用灰色模型GM(1,1)对“十四五”用电量进行预测,并对预测结果进行了检验。预测结果显示：后验差比值在0.45以内,相对误差基本控制在20%以内,由此可见灰色模型GM(1,1)对于“十四五”的全社会用电量预测结果精度较高。     

广东省森林覆盖率的影响因素分析和模型预测 ——基于灰色关联分析和GM(1,1) 模型

基于2005—2015 年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有 林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8 个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关 联度分析。分析结果显示,关联度最大的3 项因素依次是：有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年 降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010 年的森林覆盖率数据, 分别建立GM(1,1) 模型、多项式回归模型和Logistic 回归模型,对2011—2016 年的森林覆盖率进行预测, 并与实际值进行比较,3 个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的 年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic 回归模型,预测 适用性更优。     

邵武龙湖林业采育场森林资源发展趋势的灰色预测

应用灰色理论与方法,以邵武市龙湖林业采育场2004-2007年度经营情况数据为基础,建立灰色预测GM（1,1）模型,对福建省森林公园主要指标：（1）森林公园收入,（2）公园建设资金投入,（3）环境保护投入,（4）社会旅游收入,（5）发展趋势进行预测。预测结果经检验,预测精度好,可信度高,可为福建省森林旅游研究提供切实可靠的分析工具。     

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.     

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、     

福建省生态旅游主要发展指标的灰色预测

应用灰色理论与方法,以福建省生态旅游2001—2006年度经营情况数据为基础,建立灰色预测GM(1,1)模型,对福建省生态旅游主要指标进行了预测。结果表明,预测精度好,可信度高,可为福建省生态旅游研究提供参考。     

灰色预测GM(1,N)模型在赤松毛虫预测预报中的应用

本文利用1983～1989年秦皇岛市赤松毛虫预测预报资料,在应用灰色关联分析的基础上,选择对赤松毛虫发生面积,应防面积,以及越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期关联度较大的主导因子,分别建立了赤松毛虫发生面积、应防面积的GM(1,1)、GM(1,N)预测模型,及赤松毛虫越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期的GM(1,1)和GM(1,N)模型,并利用实测数值进行了验证。     

森林公园客流量的灰色预测

本文在运用常规GM(1,1)模型群的基础上,采用新息GM(1,1)模型群分段选优进行预测的方法,对森林公园客流量进行中短期预测,所选模型均为Ⅰ级,其预测精度均高于99%,预测结果可为森林公园建设和管理等决策提供科学依据。     

基于灰色理论的福建省林业产业结构分析预测

以福建省2005—2015年林业统计数据为基础,运用灰色关联度分析法,分别计算福建省林业三大产业产值与总产业产值的关联度,进而分析福建省林业产业结构的现状与动态变化规律。通过建立GM(1,1)灰色预测模型,对福建省林业总产值及三次产业产值变化进行预测和分析。结果表明:2005—2015年福建省林业三大产业产值与总产业产值的灰色关联度分别为0.856 4,0.941 5,0.765 4,形成了以第二产业为主导,第一、第三产业次之的林业产业结构格局;在未来十年中,随生活水平的提高,带动第三产业的高速发展,其产值将超过第一产业,形成以第二产业为主导,第一、第三产业稳步发展的"二、三、一"产业结构新格局。     

山东省旅游收入的灰色预测及关联分析

运用灰色系统理论研究了山东省旅游收入2001～2010年的变化规律,建立了旅游收入预测的灰色模型,并对十二五规划期间旅游收入做出预测,同时利用灰色关联分析了山东省旅游收入的影响因素,为山东省旅游业的发展提供参考。     

森林公园客流量GM(1,1)模型群的趋势预测

采用在常规ＧＭ（１，１）模型基础上建立的ＧＭ（１，１）模型群对森林公园未来时期的客流量作了趋势预测的探讨。结果表明，拟合效果好，预测精度有所提高。     

云南省森林资源发展趋势预测

利用灰色数列预测方法,以云南省森林资源连续清查的初查和三次复查数据为基础,建立ＧＭ（１,１）模型,对云南省的有林地面积、活立木蓄积、森林覆盖率进行预测,并对预测结果进行综合分析,提出了森林资源宏观决策和管理的对策建议     

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。     

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。     

基于GM(1,1)模型的浙江省森林资源发展趋势预测

以浙江省1989—2014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,对浙江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12%以下,拟合精度较高;使用后验差检验方法检验,得到林地面积预测精度等级为合格,森林面积、活立木总蓄积、森林蓄积、林分单位面积蓄和森林覆盖率预测精度等级为好,预测结果可以作为浙江省林业宏观决策的科学依据。在未来,随着"森林浙江"建设的深入,浙江省森林面积、活立木总蓄积、森林蓄积、林分单位面积蓄积以及森林覆盖率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。     

森林资源蓄积量预测技术初探

以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测.3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式.最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法.