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相似文献
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1.
根据2000-2007年新疆维吾尔自治区沙湾县棉铃虫2代成虫的数量建立灰色模型,由于精度不高,因此再建立残差的GM(1,1)模型,进行模型修正,进行检验,小误差概率P=1>0.95,后验差比值(C)为0.3197<0.35.此模型符合一级标准,精度较高,同时相对残差较小.  相似文献   

2.
本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性.  相似文献   

3.
灰色理论预测方法在地理学中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
王冬冬  顾燕 《河北农业科学》2009,13(11):167-169,172
介绍了灰色预测理论,针对地理学问题引入马尔可夫链修正GM(1,1)预测模型,并依据气象数据的特性对该模型进行改进,形成适应于气象数据预测的改进的等维无偏递补GM(1,1)马尔可夫预测模型。最后,以哈尔滨市气温和风力数据进行了模型预测验证。结果表明:利用改进的模型进行气象预测,效果令人满意。  相似文献   

4.
应用GM(1,1)模型,根据2000~2005年我国农民出游人数建立灰色预测模型,由计算小误差概率P=1>0.95,后验差C=0.134 0<0.35,知此模型符合一级标准,精度较高,适于外推预测。最后利用此模型对我国未来5年农民出游人数进行了预测。  相似文献   

5.
粮食产量灰色模型预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘亚  崔春红 《安徽农业科学》2008,36(9):3485-3486
根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,并对粮食产量进行了预测。结果表明:用GM(1,1)模型预测粮食产量,从理论上讲比数理统计模型严谨,计算比较简单,弥补了中小地区不能实现依靠气象预测和遥感预测的缺陷,因此具有一定的可行性。  相似文献   

6.
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   

7.
为了给十四五期间江西省水果产业的发展提供决策依据,采用GM(1,1)动态模型和马尔科夫模型相结合的方法,对江西省水果产业现状和未来发展进行定量分析.结果表明:江西省水果产业存在产业化程度不高、苗木繁育体系不完善、营销手段单一等亟待解决的问题;十四五期间,江西省各主要水果的产量整体上处于增长趋势,到十四五末水果总产量可达到680.70万t,其中主要水果橘子、脐橙、柑橘的产量将分别达到391.68、185.62、57.01万t.从江西省水果产业的发展情况看,应采取培养龙头企业、健全良种繁育体系、针对性创意营销、加强组织领导等措施,以保障江西水果产业的健康发展.  相似文献   

8.
用灰色理论预测青海湖裸鲤的年产量   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用灰色理论与方法,以1991~1998年青海湖裸鲤Gymnocypris przewalskii przewalskii的年产量统计数据为基础,建立了灰色系统理论GM(1,1)预测模型,用该模型对1999年青海湖裸鲤的年产量进行了预测。结果表明:青海湖裸鲤年产量的时间响应函数模型为x^(0)(k 1)=4974.9670996e-0.232119k,多年平均相对误差为10.33%,后验差比值C=0.248352,小误差频率P=1,模型的预测精度达到一级;1999年青海湖裸鲤年产量的预测值为776.8 t,与实际产量(807 t)的相对误差为3.73%,模型的预测效果比较理想。  相似文献   

9.
应用灰色理论与方法,以19911998年青海湖裸鲤Gymnocypris przewalskii przewalskii的年产量统计数据为基础,建立了灰色系统理论GM(1,1)预测模型,用该模型对1999年青海湖裸鲤的年产量进行了预测。结果表明:青海湖裸鲤年产量的时间响应函数模型为x^(0)(k+1)=4974.9670996e-0.232119k,多年平均相对误差为10.33%,后验差比值C=0.248352,小误差频率P=1,模型的预测精度达到一级;1999年青海湖裸鲤年产量的预测值为776.8 t,与实际产量(807 t)的相对误差为3.73%,模型的预测效果比较理想。  相似文献   

10.
灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
沈菊红 《安徽农业科学》2010,38(29):16083-16085
运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
白雪峰  赵雨森  戚颖 《安徽农业科学》2014,(26):9123-9124,9128
水是人类生产生活中不可缺少的资源,也是整个国民经济的命脉。近年来对于需水量的预测被高度重视,由于在实际生产和生活中,实际的需水量要受到多因素的影响,往往因为因素的忽略、数据资料的局限性、预测方法的不当,导致预测结果与实际的需水量之间的差距很大。应用灰色预测理论,建立GM(1,N)模型,对佳木斯市的农业用水、工业用水、生活用水和生态用水进行了预测。所建立的模型经过误差分析,证明该模型适用于影响因素复杂,信息不完备的情况,为研究区域水资源的综合利用提供理论依据。  相似文献   

13.
甘肃省农业经济发展中的灰色系统分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
梁川  陈秉普  谢宗棠 《安徽农业科学》2006,34(24):6669-6671,6673
根据灰色系统理论中的灰色关联度方法和灰色动态模型,对甘肃省农业总产值与农业内部各产业及农业总产值与其影响因素进行预测,并且在此基础上,利用灰色关联度分析的方法,对组成甘肃省农业总产值的农林牧渔产业以及影响农业总产值的各因素的现状和发展趋势进行了关联度分析,动态反映了甘肃省农业经济未来的发展趋势,提出促进甘肃省农业发展的建议。  相似文献   

14.
中国林业产业结构灰色预测分析   总被引:4,自引:1,他引:4  
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。  相似文献   

15.
基于灰色系统理论的加工番茄产量预测模型研究(英文)   总被引:2,自引:0,他引:2  
[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,并以新疆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。  相似文献   

16.
袁莉  姜波 《安徽农业科学》2011,39(17):10099-10100,10107
[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。  相似文献   

17.
灰色系统在我国大豆供需预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
廖飞 《安徽农业科学》2009,37(22):10329-10330
利用灰色系统的指数函数变换原始数列以增加其光滑性,建立模型GM(1,h),用龙格-库塔法求解系统状态方程矩阵,并对状态方程的数值解累减还原,得到大豆产量、需求量和进口量预测值。并在其发展趋势预测的基础上,提出实现中国大豆市场持续发展、对策建议。  相似文献   

18.
灰色系统理论在林业用地预测中的应用   总被引:5,自引:0,他引:5  
根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。  相似文献   

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