灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型在青岛市海水养殖产量预测中的应用

灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。     

递进GM（1,1）模型在福州市耕地预测中的应用

利用福州市1994～2007年的耕地数据,运用灰色预测GM（1,1）模型,探讨耕地数量动态变化特征,结果表明：递进GM（1,1）模型对福州市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合福州耕地数量变化规律,且福州市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势。     

用Excel求解GM(1,1)模型参数

1问题的提出 GM（1,1）模型是基于灰色系统理论的最常用预测模型.在常用的灰色数列预测、灰色灾变预测、灰色季节灾变预测、灰色拓扑预测、灰色区间预测等方法中,均离不开GM（1,1）模型.GM（1,1）模型虽然是最简单的灰色系统模型,但建立这种模型需要一定的矩阵运算知识或数理统计知识,在数据列较长的情况下,若不会计算机编程,求解灰参数是十分烦琐的.因此,求解灰参数是建立GM（1,1）模型的关键和难点之所在.     

烤烟糖碱比和氮碱比的醇化预测模型研究

[目的]建立醇化烟叶化学成分的预测模型,用于预测醇化后烟叶化学成分协调性的变化情况,以便指导配方打叶的小配方模块设计。[方法]利用灰色理论建立了烤烟醇化过程糖碱比GM（1,1）灰色模型、糖碱比新陈代谢GM（1,1）灰色模型、氮碱比GM（1,1）灰色模型、氮碱比指数平滑GM（1,1）灰色修正模型和氮碱比对数GM（1,1）灰色修正模型。[结果]糖碱比灰色模型精度较高,2种模型精度分别达到了98．37％、99．73％;氮碱比灰色模型通过指数平滑和对数修正后,模型精度分别达到了93．56％、88．52％。[结论]建立的各种糖碱比、氮碱比模型都有意义,而且可用作中、长期预测。     

基于灰色新陈代谢模型的我国棉花产量预测

为预测2011年我国棉花产量,基于灰色预测建模思想和新陈代谢原理,建立了灰色新陈代谢预测模型,并结合实际情况分析了常规GM（1,1）模型和新陈代谢GM（1,1）模型的预测结果,表明新陈代谢预测模型比常规预测模型精度高。用新陈代谢GM（1,1）模型预测的我国2011年棉花产量为614.968 3万t。     

县域土地资源动态变化与驱动力分析——以千阳县为例

通过采用主成分分析法与GM（1,1）模型,分析了近11年来千阳县耕地变化的总体趋势、耕地复种指数的动态变化与耕地变化驱动力,并预测未来耕地变化趋势,结果表明：1998年以来,千阳县耕地面积总体呈递减趋势;耕地复种指数呈波动性上升,虽然总体水平在上升,但是耕地复种指数并不高,耕地利用程度有待提高;经济发展水平和农业产业结构调整是耕地变化的主要驱动力;GM（1,1）预测分析今后一段时间内,在影响因子不变的前提下,耕地面积将持续减少。对于千阳县的可持续发展,认为应该做好加强土地的整理与复垦,调整优化土地利用结构,统筹城乡建设用地,增加耕地的后备资源,严格控制人口数量,提高人口素质,从根本上减轻耕地压力,严格控制城镇规模,坚持耕地占补平衡。     

基于无偏灰色马尔科夫链的稻瘟病预测研究

采用五点滑动法优化原始数据,建立新的灰色马尔科夫预测模型。在分析利用湖北省恩施州1995～2004年稻瘟病历史资料的基础上,分别应用五点滑动优化无偏和无偏GM（1,1）模型预测2005～2010年稻瘟病发生面积。预测结果表明：五点滑动优化无偏GM（1,1）模型预测精度较高,应用于稻瘟病预测切实可行。结合五点滑动优化无偏GM（1,1）模型预测结果,笔者给恩施州2010年稻瘟病的防治提供了政策建议。     

基于GM（1,1）模型和灰色关联分析的广西GDP预测研究

运用灰色关联分析对2001～2009年影响广西经济发展的相关因素进行了研究,并建立了灰色GM（1,1）模型对广西地区生产总值进行预测。     

福建省粮食产量影响因素主成分分析与产量趋势预测

[目的]深入了解福建省粮食产量的主要影响因素,预测福建省粮食产量未来发展趋势,为相关部门制定粮食生产决策提供科学依据.[方法]以1978～2012年福建省粮食产量的相关统计资料为基础数据,利用主成分分析法探讨粮食产量的影响因素;并以2007～2012年的粮食产量数据为样本,建立GM（1,1）预测模型对福建省未来5年（2013～2017年）的粮食产量进行预测.[结果]1978～2012年福建省粮食产量呈波动增长、快速下降和平稳发展的阶段特征,粮食生产主要集中在南平、龙岩和三明市一带;利用主成分分析法在确保信息量的基础上,提取了农业现代化水平因素和价格政策因素两个主成分;灰色GM（1,1）模型预测结果显示,在政策扶持下2013～2017年福建省粮食产量将呈现小幅稳步增长的发展趋势.模型平均相对预测误差为0.87％,预测精度较高.[建议]应增加科技投入、提高单位面积粮食产量、加大粮食扶持政策实施力度,以保持福建省粮食生产能力及提高粮食产量水平.     

陕西省近20年粮食产量变化及预测研究

深入了解陕西省粮食产量的变化情况,探究影响陕西省粮食产量的主要因素,为粮食安全政策构建提供科学合理理论参考。本文选取陕西省1999—2019年的粮食产量数据作为基础数据,采用GM (1,1)预测模型对未来5年(2020—2024年)陕西省粮食产量进行预测分析。研究结果表明,陕西省粮食产量变化趋势为波动型增长,单位面积粮食产量和人均粮食产量的变化情况与粮食总产量变化趋势基本保持一致。灰色GM (1,1)模型预测结果显示,2020—2024年陕西省粮食产量将呈现小幅稳步增长的发展趋势。模型平均相对预测误差模型平均相对误差Δ=0.03370.10,预测精度较高。     

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.     

灰色线性回归组合模型在河南省粮食产量预测中的应用

河南省粮食生产变化的波动较大,单一的GM(1,1)模型不能详尽描述其变化规律及预测未来趋势,采用线性回归方程以及由GM(1,1)模型得到的时间响应序列方程和组成的灰色线性回归预测模型,弥补了线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。利用河南省2000-2007年的粮食产量统计数据,建立了河南省粮食产量的灰色组合预测模型,并根据模型预测出河南省2008-2012年的粮食产量,实例证明,该模型的预测精度为97.9%,模型的预测精度高。     

基于灰色神经网络的换热器污垢预测研究

由于影响换热器污垢热阻的因素较为复杂,对其预测比较困难.针对这种情况,提出了利用灰色神经网络预测方法对污垢热阻进行预测.本文用一种灰色理论算法改进模型和RBF神经网络分别对换热器污垢热阻值进行预测,并对预测结果进行最优组合,同时给出了预测曲线.结果表明与GM（1,1）模型相比较,灰色神经网络组合模型（GMNN）预测精度更高,可以较准确地预测污垢热阻随时间的变化趋势.     

和田绿洲蒸发能力预测的多因素GM(1,3)模型

在灰关联分析的基础上，找出了影响和田绿洲蒸发能力变化的主要影响因子为平均气温与相对湿度。根据灰色GM（1，N）建模原理，对和田绿洲蒸发能力建立了GM（1，3）预测模型，经检验模型预测结果较好，同时也说明了GM（1，N）模型在中长期水文预报中的适用性。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

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。     

基于灰色GM（1,1）模型的西安市人均公共绿地面积预测

依据西安市1996～2005年的人均公共绿地资料建立灰色GM（1,1）预测模型,并用该模型对西安市人均公共绿地面积进行了预测。结果表明,西安市人均公共绿地面积将会稳定增长。     

工业污染与城镇化对粮食产量影响的灰色分析——以江苏省为例

引入工业污染和城镇化进程在粮食生产活动中的影响,通过灰色关联分析获取影响粮食产量的主要因素,建立GM(1,N)灰色系统模型对江苏省1996—2010年的粮食产量进行预测,与GM(1,1)模型对比结果表明,其拟合值平均相对误差较小,预测精度较高,可为未来粮食生产提供科学的指导。     

城市化进程中城郊土地利用变化及驱动力分析——以宝鸡市马营镇为例

利用1990~2006年宝鸡市马营镇土地利用统计数据,在分析土地利用变化特征的基础上探讨其变化的驱动力,并结合GM(1,1)灰色模型预测其未来土地利用变化趋势。结果表明:16年间马营镇土地利用变化以耕地的输出和建设用地的输入为主要特点;面积变化大小为:建设用地>耕地>未利用地>园地;速度变化大小为:建设用地>园地>未利用地>耕地;土地利用程度不断提高;随着城市化进程的加剧,人类活动对区内土地利用变化的整体影响日益强烈,人口增长、经济发展和政策导向是马营镇土地利用变化的主要驱动力;GM(1,1)趋势分析表明,今后一段时间内,在影响因子不变的前提下,耕地、园地和未利用地将持续减少,建设用地仍会增加。     

基于灰色灾变理论的丰宁干旱趋势分析

利用丰宁县1956～2008年的年降水资料,采用灰色系统的灾变预测方法,建立了GM（1,1）模型,对未来2次干旱年进行预测,并利用残差检验对模型进行了精度检验。结果表明,预测模型精度较高,可以对丰宁县未来的干旱年进行预测,为科学决策提供依据。     

宝鸡市城乡建设用地规模灰色系统模型预测

针对宝鸡2002—2007年城乡建设用地动态变化的特点和规律,根据灰色关联度,分析了宝鸡市城乡建设用地规模的驱动因子。结果表明,总人口因素的相关性最大;用灰色系统理论建立GM（1,1）预测模型,预测了2010和2020年宝鸡建设用地的变化情况,为宝鸡市合理利用土地,实现土地资源的可持续利用提供参考。