基于灰色理论系统的西非海域捕捞渔获量预测

西非海域包括中东大西洋和东南大西洋两个渔区,是全球重要的渔业生产区域,科学预测其未来渔获量变化趋势,有利于该海域渔业资源的科学管理和开发。根据2000—2020年联合国粮农组织（FAO）提供的渔获量数据,采用灰色关联分析法和灰色预测理论,分别分析了影响中东大西洋和东南大西洋总渔获量的主要渔获类别,建立多种 GM (1,N)模型并进行比较分析,同时利用2018—2020年渔获量数据进行验证,获得最优GM（1,N）模型预测2021—2025年中东大西洋和东南大西洋总渔获量。本研究分析发现两海域最优预测模型均为GM（1,6）,模型预测值与原始值的灰色关联系数均最大,分别为0.825和0.867,平均相对误差均为最小,分别为2.705%和1.734%;2018—2020年渔获量预测平均相对误差分别为4.63%和8.24%;2021—2025年中东大西洋和东南大西洋总渔获量预测值分别为497.67～588.79万t和138.20～147.41万t。研究认为,中东大西洋总渔获量在十四五期间最多增长约为48万t,增长幅度较小,建议加强资源养护、管控捕捞规模,制定和实施禁渔期等有效管理养护措施,建立科学合理渔业合作机制;东南大西洋总渔获量呈平稳波动状态,建议加强重点鱼种的养护管理,深化区域渔业合作,适当扩大捕捞海域范围,实现渔业可持续利用。     

基于灰色系统理论的兵团棉花产量预测研究

通过对2001~2012年新疆生产建设兵团的棉花产量数据的分析,建立了棉花产量的GM(1,1)灰色预测模型,结合Matlab软件对兵团近三年的棉花产量进行预测,经后验差检验,预测精度达到一级.该预测结果对兵团棉花产业发展都有一定的参考价值。     

基于GM（1,1）模型和灰色关联分析的广西GDP预测研究

运用灰色关联分析对2001～2009年影响广西经济发展的相关因素进行了研究,并建立了灰色GM（1,1）模型对广西地区生产总值进行预测。     

基于灰色新陈代谢模型的我国棉花产量预测

为预测2011年我国棉花产量,基于灰色预测建模思想和新陈代谢原理,建立了灰色新陈代谢预测模型,并结合实际情况分析了常规GM（1,1）模型和新陈代谢GM（1,1）模型的预测结果,表明新陈代谢预测模型比常规预测模型精度高。用新陈代谢GM（1,1）模型预测的我国2011年棉花产量为614.968 3万t。     

灰色GM（1，1）模型群及其粮食产量的预测

科学准确地预测粮食产量，对于制定国民经济计划十分重要。目前粮食产量的预测方法很多，本文提出了粮食产量预测的灰色ＧＭ（１，１）模型群，并根据某县１９８１年～１９９０年的粮食产量资料，对该县１９９１年～１９９５年的粮食产量进行了预测。经分析，其预测结果可靠、预测精度比ＧＭ（１，１）模型大大提高。     

灰色双向差分建模在作物产量预测中的应用

本文讨论了灰色系统GM（1，）模型建模方法的不足，并从数学上导出了一种新的灰色建模方案，把它应用到作物产量的预测中，同样取得了良好效果。     

灰色理论在肇庆地区干旱预测中的应用

采用1979~2008年肇庆地区近30年的降水资料,根据《干旱评估标准》,确定肇庆干旱的灾变数据序列,建立GM（1,1）模型,采用最小二乘法求解参数a、b,得到肇庆地区GM（1,1）数列预报模型。经后验差方法检验,预测精度为＂好＂等级,故可用该模型对肇庆地区未来20年可能发生干旱的年份进行预测。预测结果显示,肇庆地区将在2009~2010、2013~2014、2018~2019、2022~2023、2028~2029年期间发生干旱。     

中国林业产业结构灰色预测分析

应用灰色关联分析方法研究了1996～2009年我国林业系统的产值结构,并以GM（1,1）模型为基础,建立信息模型,对中国今后10年林业产业结构情况进行了预测。结果表明,1996～2009年林业三大产业与林业产值的灰色关联度分别为0.849 1、0.731 1、0.821 3,排序为第二产业〈第三产业〈第一产业;预测结果显示,中国林业产业处于工业化中期,二、三产业将高速发展并占主导地位。     

基于灰色系统理论的山东省农业产业结构优化研究

基于灰色系统理论,选取2003~2012年的统计数据为研究对象,对山东省农业生产总值与各农业生产部门产值进行关联分析,并运用GM(1,1)模型预测山东省农业总产值及各部门产值未来5年的发展情况;同时也对相关预测值进行灰关联分析,比较实际数据的关联度与预测值关联度的异同,深入分析其发生变化的原因;提出不断发挥种植业、牧业、渔业的已有优势,因地制宜加快林业发展,加强对农业生产性服务业的扶持力度等几点建议。     

灰色系统模型在河南农业经济发展中的应用

应用灰色系统理论中关联分析方法和GM(1,1)模型,对河南农业经济现状进行了关联分析,在对其发展趋势预测的基础上,进行了趋势关联分析.结果表明,各产业对农业总产值的趋势关联度排序为r种植业>r渔业>r畜牧业>r林业.其研究结果动态的反映了河南农业经济发展的趋势,可为农业经济持续发展、科学决策提供理论依据.     

基于灰色理论的云南省农业产业结构分析及预测

以2003--2017 年云南省统计局对于云南省农业的种植、林、牧、渔和农林牧渔服务五个农业 产业统计数据为基础,通过灰色关联度分析,得出2003--2017 年,云南省农业五个产业产值与农业总 产值的灰色关联度分别为0.800、0.585、0.753、0635 和0.570,以种植业为主导,牧、渔、林和服务业逐次 递减。通过建立GM（1,1）预测模型得出,在今后十年中,五个农业产业的产值顺序依次为种植、畜 牧、林、农林牧渔服务和渔。种植业的主导地位不会改变,林业产值占比略有降低,呈下降趋势,畜牧 业产值     

湖南省耕地资源时空变化及预测分析

耕地资源对研究区域粮食安全和区域可持续发展有重要的指导意义。根据湖南省1996-2008年的耕地面积和社会经济等资料,对湖南省1996-2008年的耕地变化过程进行全面分析,揭示了湖南省13年来耕地变化的时空特征,分析了其变化的主要原因,并利用GM(1,1)模型对研究区域耕地的变化趋势进行预测分析。结果表明,1996-2008年湖南省人均耕地面积下降趋势明显,由1996年的0.061 5 hm2/人减少到2008年的0.055 4 hm2/人,耕地变化存在较大的空间差异,13年间耕地变化率最大的是湘西自治州,减少了1.096%,利用主成分分析法可知耕地面积变化驱动力主要在于人口增长、社会发展、农业科技进步三个方面。同时根据研究区域2011-2020年的耕地面积将继续呈下降趋势的预测,提出了加大耕地保护力度,实现耕地总量动态平衡的建议。     

灰色系统理论在农用薄膜需求量预测中的应用

本文运用灰色系统的理论 ,建立GM (1,1)预测模型 ,通过残差检验、关联度检验、后验差检验 ,验证了所建模型的正确性。最后用该模型对农用塑料薄膜近几年的市场需求量进行了合理预测。     

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.     

应用GM(1,1)模型对天然橡胶期货价格进行预测的实证分析

运用灰色系统理论的原始GM(1,1)模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对上海期货交易所的天然橡胶期货品种的价格进行预测,研究在不同的GM(1,1)模型下的精确度。结果显示,新陈代谢GM(1,1)模型要比原始GM(1,1)模型精确度高,在进行价格预测时,可以根据精确度高低的要求选取合适的模型。     

基于灰色理论的陕西省林业产业结构分析预测

应用灰色关联度分析方法研究1998-2010年陕西省林业产业结构与变化规律,建立GM(1,1)预测模型。结果表明:1998-2010年陕西省林业3次产业与林业总产业的灰色关联度分别为0.975 9,0.887 3,0.744 9。产值的排序为第一产业>第二产业>第三产业;在未来10a,由于居民生活水平的不断提高,将进一步带动以森林旅游和林业服务为主的林业第三产业高速发展,促进林业产业结构不断趋于合理完善。形成第三产业超过第一、第二产业占主导地位,且第一、第二产业齐头并进的发展新格局。     

基于模糊理论的实时取证模型

利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,提出一种模糊实时取证模型,并开发了原型系统.可能包含入侵踪迹的信息记录都被动态地转移到安全对象M中,每种关键文件在M中都存在一个对等的映像,用来存储安全转移过来的信息记录.关键文件中信息记录mi的安全级别分为3个等级,对不同安全级别信息记录保存的时间不尽相同,以优先长时间保存那些可能存在入侵信息的记录.系统的安全性评价和实验表明,与攻击行为有关的信息记录95%以上都能动态安全地转移和智能取舍.     

黑龙江省粮食生产灰色关联分析和预测

根据2005~2013年黑龙江省统计资料,运用灰色关联方法对影响粮食生产的各个因素进行分析,并运用GM(1,1)模型预测未来几年黑龙江省的粮食总产量及其影响因素。结果表明,8个主要影响因素与黑龙江省粮食产量显著相关,其中农村用电量、农药施用量和粮食播种面积对粮食产量的影响最大;预测结果显示,未来几年黑龙江省的粮食总产量将会持续增加,有效灌溉面积、农村用电量和农业机械总动力将会成为影响黑龙江省粮食生产的3个最为重要的因素。根据分析结果提出相关建议,为今后黑龙江省农业可持续发展提供参考。