旱涝等级评估及灰色灾变预测在辽阳市的应用

本文利用辽阳气象站近50年的降水资料,分析降水量变化规律,运用Z指数法对辽阳市的旱涝等级进行评定.建立旱涝灾害GM(1,1)预测模型,并预测出旱涝出现的年份.     

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。     

灰色神经网络在地下水动态预测中的应用

以周至201号井为例,选取降雨量、蒸发量、单位面积的引灌水量及人工开采量4个地下水位的主要影响因素为预报因子,地下水位作为输出样本,建立BP神经网络模型。以2002-2011年4个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到2012-2014年的预测值。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的4个预报因子的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终2012-2014年地下水位的预测值。结果表明,灰色理论和BP神经网络耦合模型具有较高的预测精度,可为地下水的动态预报提供参考。     

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。     

灰色动态模型群法在河流水质预测中的应用初探

在对原始数据序列对数变换的基础上，依据灰色系统理论，构造了由6个GM（1，1）模型组成的灰色动态模型群，并用于淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势预测。研究表明，灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测水质变化趋势；相对单个GM（1，1）模型，灰色动态模型群法能有效改善随机波动数据序列的拟合效果，提高预测精度。     

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.     

灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用

采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。     

GM(1,1)模型在电力系统中长期负荷预测应用

文章简要地介绍了电力系统负荷预测的意义,对负荷预测中的灰色预测方法进行了深入的研究,通过对灰色理论预测方法建模并对电力系统负荷进行预测,得到了GM(1,1)模型灰色预测方法能够准确的实现对负荷的预测。     

应用改进的灰色GM(1,1)模型预测阜新地区干旱发生年

干旱是对人类及社会危害较大的一种自然灾害。近年来,干旱严重影响阜新地区的农业生产和生态平衡。利用阜新地区1961~2000年的降水资料,采用Z指标法分析阜新地区的干旱发生年,研究其干旱的发生规律,应用改进的GM(1,1)模型建立相应的干旱预测模型,并进行了干旱预测。最后提出了适当的抗旱措施。     

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.     

灰色系统理论和可公度性理论在大连市涝灾预测中的应用

采用大连市1951-2006年的降水资料,应用Z指标法得出大连市1951-2006年的涝灾年份.在这些数据分析的基础上,应用了三元、四元、五元可公度法分别预测了大连市的下一次可能发生的涝灾的年份.同时根据灰色系统理论建立灰色GM(1,1)模型对大连市未来的涝灾年份做出预测.结果表明:两种方法都能较好的应用于大连市涝灾研...     

BP神经网络在郑州市旱灾预测中的应用及防灾减灾对策

旱灾作为普遍性的自然灾害,已经严重影响到了我国的工农业生产、城市供水和生态环境。选取郑州市作为研究区,建立BP神经网络预测模型,预测郑州市未来10a的降水量,并采用Z指数法分析历年旱灾情况。研究结果表明,BP网络应用于降水量预测是合理可行的,采用Z指数法能很好地反应旱灾情况,该模型对预测郑州旱灾发生情况具有重要参考价值。最后,根据研究结果提出了郑州市防灾减灾的对策。     

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.     

基于灰色理论和BP神经网络的农业用水量预测

运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,对农业用水量进行预测.此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性.为此,以辽河流域某典型区为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为农业用水量预测研究提供参考依据.     

基于改进灰色聚类方法的农业旱灾脆弱性分析

在灰色理论的基础上,运用聚类与排序并重的改进灰色聚类决策方法,提出了基于改进灰色聚类的农业旱灾脆弱性分析模型。采用混合三角白化权函数的新思路,在白化权函数选取和聚类原则确定2个方面做出改进,并重新确定了决策标准。根据湖南省几个地区的资料,得出各地区的农业旱灾脆弱性排序及相应的等级。与相关研究对比,基于改进灰色聚类的农业旱灾脆弱性分析模型得到的等级是科学的、合理的,排序也较为可信。     

贵州省农业干旱灾害风险区划研究

从灾害风险理论出发,基于致灾因子、成灾环境、承灾体和防灾减灾4个方面构建了包括标准化降水蒸散指数(SPEI)、降水、土壤、地形、地貌、林草地、人口、经济、常用耕地和灌溉保证率的干旱灾害风险评估指标体系,对贵州省1949—2011年干旱灾害进行综合评价,并利用GIS图层叠加技术对贵州农业干旱灾害风险区划进行研究。结果表明,贵州省农业干旱灾害风险总体上呈现由西北部高,东南部低;风险最高的为毕节西部和遵义中部地区。     

基于灾变预测的山西省旱灾分析研究

通过分析1996-2013年山西省农作物成灾面积数据建立灾变预测模型,对山西省未来大面积旱灾进行预测.灾变预测模型预测结果表明,山西省将在2018和2024年发生粮食减产一成以上的旱灾,相关部门应做好抗旱、防旱和粮食储备工作.     

农业旱涝灾害气象因子的致灾阈值研究进展

农业易受旱涝影响造成严重损失,关于农业旱涝灾害气象因子的致灾阈值研究,在点尺度上从气象致灾因子的致灾机理、人工旱涝灾害试验及田间小区建立的作物模型模拟角度定量化致灾阈值;在面尺度上进行流域数理统计、气象致灾因子的旱涝指标以及理论假设基础上的气象致灾因子阈值等研究。目前存在的不足有:(1)研究内容上,气象致灾因子的致灾过程尚不甚清晰;(2)研究方法上,以统计方法建立的面尺度气象致灾因子及其可能阈值等尚未有较好的试验佐证。未来需要加强以下研究:(1)细化点尺度气象致灾过程研究,在致灾过程中寻找致灾规律,划定相应致灾阈值。(2)实现点、面尺度的转换,而其中转换工具的选取亦是决定尺度推绎和转换能否成功的关键。