基于灰色预测模型的猕猴桃价格分析与预测

文章基于灰色系统理论,根据2014—2019年全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃市场价格变化,建立了GM(1,1)预测模型,对猕猴桃价格进行分析预测。结果显示,灰色预测模型GM(1,1)适用于猕猴桃价格预测,具有较高的准确度,全国和这4个省(市)的猕猴桃价格呈现周年波动和下降趋势。在不采取干预措施前提下,预计到2020年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.96元/kg、11.18元/kg、8.13元/kg、5.21元/kg和8.65元/kg;到2021年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.99元/kg、11.58元/kg、8.32元/kg、5.31元/kg和9.05元/kg。     

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。     

重庆市农村居民收入状况的预测及因素分析

以重庆市2001-2011年农村居民收入的相关统计资料为依托,运用灰色系统理论中的GM(1,1)预测模型对2012-2016年重庆市农民收入的发展趋势进行预测,并利用灰色关联分析方法对农民收入与其各构成因素之间的关联度进行量化研究,探析重庆农民收入来源结构的特色,寻求影响重庆农民收入的主要因素,并据此提出促进重庆农民收入增长的有效途径.     

安徽省粮食产量预测及影响因素分析

根据安徽省2006-2014年的粮食统计资料,运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测,并对影响粮食总产量的各因素进行灰色关联分析。结果表明,未来几年安徽省的粮食总产量将呈持续上升趋势;各主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中关联度大小依次为化肥施用量、粮食单产、农用柴油使用量、有效灌溉面积、粮食播种面积、农药使用量、农业机械总动力、受灾面积、成灾面积、农业财政支出。通过对安徽省粮食产量预测及影响因素的分析,为有关部门制定合理的经济政策提供科学的理论依据。     

中国水产品产量影响因素研究及预测分析

水产品产量是衡量渔业产业发展程度的重要指标之一。选取2007—2017年我国水产品产量、水产养殖面积、灾害造成的水产品数量损失、渔业从业人员数量、渔民家庭人均纯收入、水产技术推广机构经费、水产技术推广机构人员数量、年末机动渔船拥有量等数据,计算它们与产量的动态灰色关联分析,结果表明,水产养殖面积是影响水产品产量最重要的因素,灾害造成的水产品数量损失、渔业从业人员数量、渔民家庭人均纯收入、水产技术推广机构人员数量以及年末机动渔船拥有量对水产品产量有较大影响。另外选取1986—2017年的数据,分别建立指数平滑模型、ARIMA模型及灰色系统模型,对"十三五"期间(2018—2020年)的全国水产品产量进行预测分析,结果表明,3种模型的预测精度均较高,且预测结果差别不大。水产品产量在未来3年仍将保持缓慢增长趋势,2020年水产品产量将不超过7 000万t。     

基于多维关联规则的猪肉价格波动影响因素分析及预测建模研究

【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等5方面共16种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前3位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为1.00、0.93和0.82;对猪肉价格影响程度最大的前3位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为1.84、1.67和1.67。相较于基准预测模型,将12个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少29.11%,平均绝对百分比误差减少16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应...     

河南省高效节水灌溉发展驱动因素分析及预测研究

为提高农业高效节水灌溉相关政策和规划的针对性和科学性,应用灰色系统理论,选择平均单位有效灌溉面积用水量、人均GDP、农业产业从业人员比例、总研发经费、有效灌溉面积、粮食总产量、农村居民家庭人均收入和农业总产值,作为河南省农业高效节水灌溉发展驱动因素进行分析,并对灌溉面积建模预测。灰色关联分析显示,高效节水灌溉发展是多种因素综合作用的结果,8个驱动因素与高效节水灌溉面积有较强的综合关联度。河南省高效节水灌溉与农业产业从业人员比例的综合关联度最高为0.848,与平均单位有效灌溉面积用水量的综合关联度最低为0.557。运用所建GM(1,1)模型预测,到2020、2025和2030年,河南省高效节水灌溉面积将分别达到1 734.70×10~3、2 653.25×10~3和4 058.17×10~3 hm~2。     

猪肉价格稳定影响因素分析研究——以广西为例

西方经济学认为价格形成的主要决定因素在于供需两方面,在市场机制的作用下,供需达到动态平衡,决定一个国家或者地区的物价。猪肉的价格取决于消费者对猪肉的需求和养殖户对猪肉的供给。分析了居民收入、替代品价格、疫情情况、饲料成本、饲养方式和科技贡献率六个因素对广西猪价的影响,最后结合广西猪肉价格实际情况给予适当的建议。     

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。     

农产品价格波动影响因素调查——以猪肉价格为例

自2019年猪肉市场剧烈波动以来,猪肉经济始终处于高价位姿态,但推动猪肉价格上涨的因素影响程度及传导路径发生了根本性的改变重组.选取2015—2020年相关数据指标,选择仔猪价格、玉米等变量,引入疫病、政策等虚拟变量,从供求两端逐步深入分析致使2019年猪肉价格异变性波动的各因素影响程度,探求其异变性根源.结果表明:仔猪价格、待宰活猪价格、玉米、豆粕等因素以及替代品去骨牛肉对猪肉价格都存在正向影响;育肥配合饲料价格与猪肉价格变化呈负相关;疫病因素是导致2019年猪肉价格异常性增长的内在根本原因;政策性因素因其具有间接性,是猪肉价格波动的外在原因.     

1990-2009年遂宁市年降水变化分析及干旱预测

通过对遂宁、射洪、蓬溪3个监测点1990-2009年20年的实测降水量资料进行分析,根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)干旱预测模型,并对遂宁市2011-2040年的干旱灾害进行预测,为该地区预防干旱灾害提供科学的依据.     

河南省粮食单产影响因素分析及变化趋势预测

利用灰色系统理论对1999—2008年的河南省粮食单产影响因素进行灰色关联分析,运用GM(1,1)模型对其发展进行关联分析,动态研究了河南省粮食生产发展趋势,为河南省粮食稳产增产提供理论依据.     

基于GM(1,1)模型的金城山客流量预测

利用往年客流量数据建立GM(1,1)模型对金城山风景区客流量进行预测与分析,证实GM(1,1)模型作为一种时间序列模型预测风景区年客流量具有预测精度高、误差小、方法简单实用、可信度强等优点.     

黑龙江省城镇居民消费的灰色分析

文章分析了黑龙江省城镇居民消费的现实情况,介绍了灰色系统理论的相关内容,对GM(1,1)预测模型进行了详细的阐述。在此基础上对现有数据进行分析,指出黑龙江省的城镇居民消费需求呈现由生存型向发展型和享受型过渡的趋势。     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。     

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。     

基于小波分析的中国人均GDP分析与预测

提出基于小波分析,GM（1,1）模型和AR（P）模型结合的预测方法。通过多分辨率小波分解,将中国人均GDP依尺度分解成不同层次,对低频部分和高频部分分别进行重构,然后对每层建立不同模型进行预测,再合成得到所需的预测值。实例验证,该方法具有较好的预测精度。     

建筑物沉降数据分析的灰色预测方法

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降观测,并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法的可行性.     

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。