GM(1,1)与回归预测相组合在安徽省农民人均纯收入预测中的应用

利用灰色灾变预测原理,解决预测中的历史数据跳变问题;利用传统的回归方法,对跳变点之间的情况加以预测,实现GM(1,1)和传统回归预测的组合预测。通过对安徽省农民人均纯收入的预测分析,结果表明:该法克服了GM(1,1)模型和传统回归预测各自的缺陷,使得预测结果更接近未来发展的趋势。     

基于GM(1,1)回归模型的生鲜农产品市场需求预测研究

为实现对生鲜农产品市场需求的精确预测,本文分析了国民经济、政策投资、物流行业及市场消费等影响生鲜农产品市场需求的因素,构建了影响生鲜农产品市场需求的关键指标体系,建立了基于GM(1,1)回归的预测优化模型,并以天津市为例进行实证研究,最后得到未来十年天津市生鲜农产品产量预测值,以期为未来生鲜农产品市场科学合理化决策提供参考。     

湖南省粮食产量波动的影响因素分析及预测

旨在维护国家稳定,为预判粮食生产前景、提高粮食生产效率、保障粮食安全提供理论依据。利用湖南省统计数据,运用灰色关联分析法筛选关联性较强的影响因素,并建立GM(1,N)预测模型预测粮食产量。2008—2017年与湖南省粮食产量关联度最大的影响因素是粮食作物播种面积和农业机械总动力;科技因素是影响2008—2017年湖南省粮食产量的主要因素,其次是自然因素,社会因素;2018—2027年湖南省粮食产量有较小波动,且农业机械总动力和财政农业支出影响较大;农业机械总动力在前后十年对粮食产量都有较重要的影响,越来越占据主导地位。粮食产量受国家政策的影响,受农业机械总动力影响最大,维持产量水平需高度重视农业机械化水平,稳步提高粮食作物播种面积。     

吉林省耕地压力指数时空分异特征研究及其预测研究

笔者运用耕地压力指数模型和灰色系统理论GM(1,1)模型,对吉林省2003—2012 年间的耕地利用压力指数时空分异特征进行分析,并对其动态变化和未来发展趋势进行了预测。研究结果显示：随着时间的推移,加之国家放开“二胎政策”人口不断在增加,未来人口会出现增加趋势,即使在规定未来十年内人们的人均食物需求量也会不增加的基础上,最小人均耕地面积的增加幅度越来越小,以及大量耕地向建设用地转换,使得耕地压力指数有过大的趋向,而且2017—2027 年吉林省的耕地压力指数处于上升的趋向,即使耕地压力不是很明显,但仍不可忽视。过大的趋向,而且2017-2027年吉林省的耕地压力指数处于上升的趋向,即使耕地压力不是很明显,但仍不可忽视。     

从非变性聚丙烯酰胺凝胶中回收DNA小片段的两种方法比较

从聚丙烯酰胺凝胶中回收DNA片段是分子生物学中的常用技术,尤其针对于DNA小片段的回收。本试验对比了两种从非变性聚丙烯酰胺凝胶中回收DNA小片段的方法（煮沸法和水浴法）,并用无水乙醇和3 mol/L醋酸钠共沉淀纯化DNA小片段。采用聚丙烯酰胺凝胶电泳检测回收结果,通过紫外检测进行定量分析,结果显示：水浴法比煮沸法的回收率高。水浴法结合乙醇沉淀法还具有经济和操作简单的优点,可以广泛应用。     

枯草芽孢杆菌防治玉米纹枯病的初步研究

玉米纹枯病(Rhizoctonia solani)的防治生产上主要依靠井冈霉素。为了从高效、安全、环保角度寻找井冈霉素的替代药剂,本研究将从玉米植株茎基部叶鞘分离得到的枯草芽孢杆菌菌株(Bacillus subtilis BS-8D)制成菌悬液,喷施于玉米幼苗和成株期基部叶鞘,并作了菌株抗利福平突变株的定殖能力测定以及室内平板抗生作用测定。结果表明,BS-8D菌株在温室内对玉米纹枯病有较好的防效。抗利福平标记突变株BS-8Drif定殖测定表明,菌株在玉米根际具有较好的定殖能力,施用10多天后仍能保持较多数量;菌株能随种子的萌发向地上和地下部分转移,在幼苗茎基部和根部定殖。室内PDA平板抗生作用测定表明该菌株还对玉米大斑病菌(Exsero turcicum)、玉米小斑病菌(Bipolaris maydis)、玉米新月弯孢菌(Curvularia lunata)有拮抗作用。BS-8D菌株对玉米纹枯病的防治实验表明,该菌株有进一步研究的价值和开发应用潜力。     

河北省玉米产量灰色理论分析与预测

为了解河北省玉米产量变化的规律,明确今后育种工作的目标和前景,利用灰色系统理论的GM(1,1)模型,依据1980-2003年河北省审定的玉米品种的区域试验产量,建立预测模型为:(X)(1)(k 1)＝324 818.583 945e0.018524-318 652.083 945.并在生产因素保持相对稳定的条件下,据此模型对河北省玉米生产进行规划性预测,为生产的规划与决策提供科学依据.预测结果表明,在挖掘耕地资源和非耕地资源的生产潜力,提高农业资源综合生产能力的情况下,河北省的玉米产量将在2030年有可能达到15 052.6 kg/hm2.     

可追溯性生鲜果品的电子商务营销模式分析

随着信息技术的不断发展,网络影响人的生活越来越大,电子商务应运而生。本文通过分析可追溯性生鲜果品发展的潜力和电子商务在生鲜果品营销中的应用现状,将传统营销模式与电子商务模式进行比较,提出了做好可追溯性生鲜果品电子商务营销模式的策略。     

棉花栽培试验投影寻踪回归(PPR)建模仿真的研究

用投影寻踪回归技术，对棉花高产栽培二次通用旋转试验的二次项回归系数ｂｊｊ＞０的“无效”试验数据进行建模和仿真研究，寻找出内在的客观规律，使“无效”试验数据变成了有用的数据。     

山西省粮食产量的灰色预测及其控制分析

本文应用灰色系统动态建模的理论与方法,设立了山西省粮食产量的长期预测模型,系统预测模型和控制分析模型.并用这些模型对山西省粮食产量的自然发展势态作了预测分析和控制分析、为山西省农业生产的发展决策提供依据.     

对青岛市2009～2040年的人口老龄化过程预测

一个国家或地区的人口老龄化过程进行准确预测是制定相应的宏观政策的重要依据。灰色预测将随机过程看成是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程,根据GM (1,1)模型的建模机理,建立了青岛市老年人口数量与老年人口所占比重的灰色预测模型;利用模型预测得出2009～2040年青岛市老年人口数量与老年人口所占比重,并得到2035年老年人口数量将比2009年翻一番;分析了青岛市人口老龄化的成因,主要原因是青岛市20世纪50年代至60年代的两次生育高峰的影响,其次是由于在20世纪70年代采取计划生育政策使生育率下降,导致青少年人口比重降低;提出了逐步延长工作年限、提高退休年龄来解决劳动力不足的问题,建立健全城乡养老社会保障体系等应对人口老龄化的对策。     

城市建设用地规模预测模型探讨 ——以河北省邢台市为例

国内众多专家学者对确定城市合理用地规模的方法上进行了多角度探索,本研究有益借鉴这些成果,采用多元线性回归分析和BP神经网络2种较成熟的预测模型,选取城市建设用地面积、地区生产总值、固定资产投资、城市人口数、年末道路面积、城市园林绿地面积、商品房平均售价为观测指标,分析预测河北省邢台市的建设用地规模。结果表明,预测结果并不理想,预测值与实际值的误差始终存在,并随时间推移不断扩大,深入分析预测结果产生偏差的原因,即忽视了非理性因素对城市建设用地规模的影响。建议引入行为金融学理论,将研究对象具化到个人,研究土地市场管理者和投资者在决策过程中的认知、行为偏差,分析城市建设用地面积持续蔓延的非理性动力,应用行为组合理论和资产定价模型对传统研究范式进行有益补充和修正,进而更科学地把握城市用地空间形成机制及演变规律。     

城市建设用地规模预测模型探讨——以河北省邢台市为例

国内众多专家学者对确定城市合理用地规模的方法上进行了多角度探索,本研究有益借鉴这些成果,采用多元线性回归分析和BP神经网络2种较成熟的预测模型,选取城市建设用地面积、地区生产总值、固定资产投资、城市人口数、年末道路面积、城市园林绿地面积、商品房平均售价为观测指标,分析预测河北省邢台市的建设用地规模。结果表明,预测结果并不理想,预测值与实际值的误差始终存在,并随时间推移不断扩大,深入分析预测结果产生偏差的原因,即忽视了非理性因素对城市建设用地规模的影响。建议引入行为金融学理论,将研究对象具化到个人,研究土地市场管理者和投资者在决策过程中的认知、行为偏差,分析城市建设用地面积持续蔓延的非理性动力,应用行为组合理论和资产定价模型对传统研究范式进行有益补充和修正,进而更科学地把握城市用地空间形成机制及演变规律。     

Nonlinear Forecast System for River Water Pollution Based on GIS

Based on the analysis of the water pollution spatial distribution characters of Yangtze River in Chongqing,a new method based on the integration of BP neural network and genetic arithmetic(GA) is proposed.For some shortcomings existed in the standard BP neural network,this method has ultimately overcome these shortcomings by combining the GA with BP artificial neural network through altering stimulating function,adding momentum factor to power value for BP algorithm and introducing genetic arithmetic to searching for the knots of the hidden layer,momentum factor and learning level.Using this method can easily overcome the difficulty of measuring the water prediction model's parameters.GIS is used as a tool for data management and spatial analysis,and the prediction result of the model for the water pollution spatial distribution characters of Yangtze River in Chongqing is visualized and explored with the precision of more than 78%.     

Artificial neural network approach for prediction of ammonia emission from field-applied manure and relative significance assessment of ammonia emission factors

This article presents a systematic method for enhancing the estimation accuracy of ammonia emission from field-applied manure and for assessing the relative significance of ammonia emission factors, using the feedforward-backpropagation artificial neural network (ANN) approach.

The multivariate linear regression (MLR) method well describes the ammonia emission tendency with the emission factor variation. However, ammonia emission from manure slurry is too complex to be captured in a linear regression model. This necessitates a model which can describe complex nonlinear effects between the ammonia emission variables such as soil and manure states, climate and agronomic factors. In the present study, a principle component analysis (PCA) based preprocessing and weight partitioning method (WPM) based postprocessing ANN approach (called the PWA approach) is proposed to account for the complex nonlinear effects.

The ammonia emission is predicted with precision by the 11 emission factors, using the nonlinear ANN approach. The relative importance among the 11 emission factors is identified using the elasticity analysis in the MLR method and using the WPM in the ANN approach. The relative significance obtained quantitatively by the PWA approach in the present study gives an excellent explanation of the most important processes controlling NH₃ emission.     

The Study on the Branched Feedforward Neural Network

Based on the BP algorithm,the Branched Feedforward Neural Network,one ofthe artificial neural network medel used for pattern classification is proposed in this paper, and therelated algorithm is also offered here, Several typical examples of pattern classification are studiedwith computer simulation, The simulation results show that the training time of Branched Feedforward Neural Network is obviously reduced and the classifying effect is much better as compared withgeneral BP Network.     

基于高光谱遥感的玉米叶片SPAD值估算模型研究

灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经网络模型,并进行了比较分析。结果表明：基于全谱构建的PLSR模型SPAD值拟合效果最好（R ²=0.910,RMSE=2.071）,而基于光谱特征参数所建立的PLSR模型拟合效果可达到与全谱PLSR模型相近的水平。但后者的实测值与预测值拟合效果（R ²=0.867,RMSE=2.581,RPD=2.628）优于全谱PLSR模型,且建模时间短,模型复杂程度降低。BP神经网络模型相较于两种PLSR模型预测效果略差,但优于传统回归模型。综合来看,基于光谱特征参数建立的PLSR模型估测效果最好。     

安徽省棉花品种产量与纤维品质发展趋势预测的研究

本文以１９８２～１９９２年安徽省棉花品种区域试验的年度平均皮棉产量及其组分和纤维品质指标为资料，建立ＧＭ（１．１）动态模型，对棉花新品种产量与纤维品质的发展趋势进行研究。结果表明，皮棉产量呈上升趋势，到２０００年可达１４７９．３６ｋｇ／ｈｍ２，产量组分中单株铃数、衣分呈上升趋势，单铃重呈下降趋势，分别可达２３．０５８个、４２．０５１％和４．５９ｇ。在纤维品质指标中，主体长度和细度均呈上升趋势，单强、断裂长度和成熟系数呈下降趋势，到２０００年分别可达３２．２８２ｍｍ、５７７８ｍ／ｇ、３．５３９ｇ、２１．３２６ｋｍ和１．４７ｇ。、－０．３１２和０．５５８。２．２纤维品质指标的发展趋势分析纤维品质指标主体长度、单强、细度、断裂长度以及成熟系数的ＧＭ（１．１）模型及精度（表４）。由表４所得模型预测值与实际值基本吻合，经检验，模型精度除断裂长度为三级外，其它均达一、二级标准，预测值可靠。利用表４模型预测１９９５、２０００年纤维品质指标，并以１９９１年为基数计算到２０００年安徽省棉花新品种纤维品质指标平均年递增、递减百分率（表５）。表５结果表明，９０年代棉花新品种纤维品质指标的发展趋势是：主体长度和细度升高，预计到２０