利用GM(1,1)模型预测兰州市农村居民人均纯收入

依据灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,结合过去几年兰州市农村居民人均纯收人的数据对未来2年的兰州市农村居民人均纯收入进行预测,为兰州市政府及有关部门制定农民增收战略提供科学依据.     

GM(1,1)模型在哈巴河县打瓜产量预测中的应用

在分析哈巴河县打瓜发展的基础上,以实际数据为基础,建立了哈巴河县打瓜产量灰色预测模型X(1)(k+1)=20 746.806 569e0.052 446k—19 651.806 569,将其应用于哈巴河县未来打瓜单产量的预测并予以检验,认为该模型可用于预测哈巴河县打瓜单产量,其误差较小,对决策有一定的参考价值.     

灰色模型GM(1,1)与GM(2,1)的改进和探讨

修正了 Ｇ Ｍ （２,１）灰色模型．利用 Ｚ 变换给出 Ｇ Ｍ （１,１）、 Ｇ Ｍ （２,１）的时间响应序列,改进了灰色预测模型,同时证明该时间响应序列具有自回归性．     

灰色GM(1,1)模型预测吉林省高粱播种面积

对1978-2004年吉林省高粱播种面积应用灰色G(1,1)模型进行2008年以后10年预测,预测方程为x(t+1)=-5520.422438e-0.0546415+5802.322438.模型精度高、方法简便、结果可信,不失为一理想的预测方法.     

一种基于GM(1,1)模型的数字图像滤波算法

引入一阶灰色系统模型作为数字图像处理的手段,对灰色系统理论的重要定义、定理进行了推导,介绍了基于灰色预测模型的非线性数字图像滤波器设计方法,给出了基于灰色系统理论的数字图像滤波处理算法的具体步骤。仿真结果表明,该算法对数字图像滤波处理效果显著,为数字图像滤波处理的研究提供了新的思路。     

基于GM(1,1)模型的茂名市水果产量预测分析

水果产业的发展具有明显的动态特征和不确定性,符合灰色系统的特点。采用GM(1,1)模型对茂名市水果产量作灰色预测,同时对茂名水果发展中存在的问题及原因进行分析,并提出相应对策,为促进茂名水果生产的发展提供参考。     

应用灰色模型 GM(1,1)预测福建省农业产值的发展趋势

本文应用灰色动态微分方程模型 GM(1,1)对福建省农业产值的发展趋势进行预测,结果表明,模型的拟合精度较高,所作的预测可供制定福建省农业发展计划参考。     

灰色理论GM(1,1)模型在畜禽粪便产量预测中的应用

运用灰色系统理论和方法，以北京市密云县檀营乡1999—2003年畜禽粪便猪粪当量年产量为依据，构建灰色GM（1，1）预测模型，模型为X(1)(t+1)＝ 3.528 4e0.161 7t-3.088 4,后检验比值C=0.181 2,P＝1，模型的预测精度达到一级，1999—2003年平均相对误差为4.38％，模型的预测效果比较理想。     

基于灰色模型GM(1,1)的荆州市耕地动态变化分析

以湖北省荆州市1997～2004年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考.结果表明,GM(1,1)模型对荆州市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合荆州耕地数量变化规律.荆州市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势.因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务.     

牡丹江市农民人均收入的GM(1,1)预测

运用灰色系统理论中的GM(1,1)灰色预测模型,以牡丹江市2005～2010年的农民人均年收入额为例,对其2011～2014年的人均收入状况进行了科学预测,为相关决策部门提供科学依据。     

河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM(1,1)模型

随着人们消费观念和膳食结构的改变,食用菌需要量大大增加,未来食用菌产量走向关乎着企业的资金投入以及政府政策制定。以河北省食用菌产量为预测研究数据,设计了灰色GM(1,1)模型,对模型预测精度进行残差、后残差检验,借助matlab平台验证模型具有较高的预测精度。运算结果表明,设计的模型精度能控制在2.82%以内,并且具有收敛速度快的特点,具有较高精度,运用此方法对未来5年河北省食用菌产量进行预测,通过分析预测结果,给出了确保河北省食用菌产量稳固增长、产业稳定发展的对策建议。     

灰色模型GM(1,1)在建筑物沉降预测中的应用

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度上证实了建筑物沉降变形分析中采用灰色GM(1,1)预测方法的可行性.     

基于一元线性回归和GM(1,1)模型的农村人口预测

首先基于SPSS统计分析软件对焦作地区2004年至2011年农村人口数据进行了相关性分析,结果显示,人口与年份之间存在显著的相关性。其次在焦作地区2004年至2011年农村人口数据的基础上,分别应用一元线性回归模型,灰色系统的GM(1,1)理论,构建了农村人口预测模型。通过SPSS统计软件和EXCEL软件实现了对焦作地区未来2012年至2020年农村人口规模进行预测和分析。     

基于Markov和GM(1,1)模型的土地利用变化预测

为了探索莱芜市土地利用变化规律,论文分别基于Markov模型与GM(1,1)模型对莱芜市进行了2015-2050年土地利用变化预测,分析讨论了预测结果。结果表明:(1)2种预测模型得出各地类变化趋势一致,短期内相应年份预测值吻合度高,说明短期内预测结果可信,中长期预测的趋势可作参考。(2)耕地在2015-2020年之间基本保持不变,2020-2050年呈小幅度减少趋势;而园地、林地、草地自始至终都为减少趋势,其中草地的减少幅度最大;城镇村及工矿用地、交通运输用地为增加趋势,其中城镇村及工矿用地增幅最大;水域及水利设施用地、其他土地略有减少,幅度很小。2种模型预测的短期内预测结果是可信的,可为莱芜市土地利用规划提供科学依据,预测方法可为土地利用变化预测提供参考。     

灰色残差GM(1,1)模型在大气二氧化硫预测中的应用

应用灰色GM（1，1）模式理论与方法，建立了临安市大气二氧化硫质量浓度的灰色残差预测方程x(t 1)=-0.107432e^-0.095872 0.123917，并进行了预测，预测结果与实测值的相对误差绝对值介于0.56%－14.51%之间，预测结果后验比与小误差概率分别为0.2802和1.0。表明模型与实测值拟合程度好，达到了较高精度，表3参10。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的陕西省生猪及猪肉生产预测

对陕西省生猪及猪肉生产进行准确预测,力求避免盲目扩大或缩小生产规模给陕西省生猪产业造成经济损失是本文的研究主题。首先,利用1999～2008年陕西省生猪及猪肉生产的相关数据,对其生猪及猪肉生产的现状进行了分析;其次,运用灰色系统理论建立了不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的相对误差优选出基础GM(1,1)模型,并建立了灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对陕西省未来五年的生猪及猪肉生产进行了预测;最后得出结论并提出适应陕西省生猪及猪肉生产的相关建议。     

倒数累加非等间距GM(1,1)模型及其在农业机械中的应用

在研究非等间距GM（1,1）模型的基础上,发现当原始数据递增时,拟合和预测的结果较好;当原始数据递时,拟合和预测的结果误差较大。因此,将递减的原始数据转换为递增的数据可以提高拟合和预测的精度,该文采用的方法是对原始数据进行倒数运算。实例结果显示,该方法能有效地拟合和预测系统的发展,为灰色提高预测精度提供了一个有效的方法。     

应用GM(1,1)模型预测沧州冬枣的种植面积及产量

采用灰色理论中的GM (1,1)模型,用MATLAB语言编程,以沧州2 0 0 0～2 0 0 4年冬枣种植业的有关原始数据,对该地区冬枣种植面积和产量进行了实例分析、检验。进而用该模型预测出2 0 0 5年沧州冬枣的种植面积和产量,为有关部门正确决策提供了科学依据。     

GM(1,1)建模机理与应用条件分析及其改进方法

GM(1,1)拟合的原始序列为非负齐次指数函数,对任何呈指数变化的序列x(k),可采用x~(0)(k)=x(k)—M或x~(0)(k)=M—x(k)将其转换为非负齐次指数函数变化。GM(1,1)建模的背景值生成Z~(1)=xx~(1)(k)+(1—α)x~(1)(k+1),应满足α=1/α—1/(e~0—1)。当|α|较小时,α非常接近0.5,但当|α|较大时,α偏离0.5值较大,这是在|α|较大时GM(1,1)传统建模方法失效的原因。文中基于建模机理与应用条件的分析,提出了改进的计算方法。