基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

基于组合预测的农业用水量预测

在分析农业用水特性的基础上,提出了可有效克服单一预测模型预测精度不高的组合预测模型,并给出了农业用水量组合预测模型的权重确定方法,最后基于GM（1,1）模型、回归预测模型和指数平滑模型验证了组合预测模型对我国农业用水量的预测精度。     

组合模型在物流量预测中的应用

在分析指数拟合、灰色系统模型的平均预测误差的基础上,建立了组合预测模型,并对广州市的物流量进行了预测.结果表明,组合模型的预测结果是最优的.     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

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.     

灰色等维新息模型在灌溉用水量预测中的应用研究

在分析现有灌溉用水量预测方法的基础上,运用灰色系统理论建立了等维新息模型GM(1,1),并用同步残差等维新息模型进行修正。结果表明,该模型能够及时更新数据信息,使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度。最后应用该模型对宝鸡峡灌区灌溉用水量进行预测检验,结果表明模型具有较高的预测精度。     

Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用

灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。     

城市用水量非线性组合预测方法研究

利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题.     

灰色线性回归组合模型在中国出境旅游规模预测中的应用

当前,中国出境旅游呈“井喷式”增长现象,已成为世界最大的客源输出国,极大提升了中国对世界旅游业影响力。合理预测中国出境旅游市场规模,将对世界旅游业发展及中国旅游产业优化升级具有战略性指导意义。基于线性回归和灰色模型提出灰色线性回归组合预测模型,并对2017—2025年中国出境旅游客流规模进行预测和分析。结果显示：灰色线性回归组合预测模型的拟合度和精度要优于线性回归预测模型和灰色GM（1,1）预测模型,表明组合预测模型能够弥补单一模型预测精度不够的缺点,提高预测的精密性和科学性;中国出境旅游客流在2017—2025年内将继续保持高速增长趋势,年均增幅为21%,至2025年,出境旅游总人数将达6.2亿人次。     

组合时间序列模型及其在我国农业总产值预测中的应用

基于组合预测理论,首先建立了我国农业总产值的ARIMA和Holt双参数线性指数平滑单项时间序列预测模型;对模型进行检验后,根据标准差法对各模型进行权重分配,建立我国农业总产值组合预测模型。通过对比证明,组合时间序列模型能在一定程度上克服单项模型缺陷,提高预测精度。     

基于灰色-BP神经网络组合模型的赣南脐橙产量预测分析

赣南脐橙产量变动的随机性、波动性和复杂性,给脐橙产量的预测带来了很大的困扰。将灰色-BP神经网络加以组合,采用2004年至2013年赣州市赣南脐橙产量数据,对赣南脐橙未来产量进行预测。通过MATLAB计算,结果表明:灰色-BP网络组合预测模型精度高于传统灰色预测模型,且2014年至2016年赣州市赣南脐橙产量预达到171.34万t,190.81万t,212.49万t。     

基于改进背景值的GM(1,1)模型的农业用水量预测

GM（1,1）模型可用于农业用水量的预测,但其精度还应提高。对传统的CU（1,1）模型进行原始数据序列光滑度和模型背景值构造方法的改进,先通过幂函数变换提高了原始数据序列的光滑度,在模型求解过程中采用改进的背景值算法,大大提高了模型的预测精度。将改进后的模型用于实际农业用水量的预测,结果证明改进后的模型具有很大优势。     

基于耕深影响的灭茬深松前置式联合整地机单一作业油耗估算模型

为研究耕深对油耗的影响,利用CYB-809A拖拉机及农具性能综合测试仪,实测不同耕深在灭茬深松前置式联合整地机单一作业下的油耗;分析耕深与油耗曲线关系,并对曲线关系变量进行方差分析,确定有效变量,从而拟合出单一作业下变量和油耗的回归方程;构建单一作业下油耗估算模型;并对估算模型进行相对误差分析和第三方精度验证。结果表明,不同耕深条件下单一深松作业、单一旋耕作业和单一灭茬下对工况复杂的整地作业而言,决定系数分别为0.934 6、0.944 6和0.939 6,说明各回归方程拟合良好,回归方程可作为估算模型;估算模型相对误差分别达到2.31%~4.39%、3.60%~7.48%和2.01%~4.95%,说明由估算模型预测出的油耗值是可信的。估算模型的构建对于丰富联合整地机油耗测试方法、预测生产前所需油耗以及合理制定油料储备计划具有一定指导和借鉴意义。     

韶关盆地农业旱灾年际分布规律及重灾年份预测

韶关盆地是广东省典型的秋旱受灾地区,旱灾频率高、范围广、强度大、损失重。分析了韶关盆地1985~2005年农业旱灾的时间分布规律,结果表明:在研究时段内,韶关盆地农业旱灾总体呈减缓趋势。1994年以来,受灾率异常指数和成灾率异常指数均值较1994年以前减小。受灾率和成灾率呈正相关,表明韶关盆地农业生产系统的抗灾能力总体上较弱。运用灰色系统理论的建模方法,建立旱灾受灾率-成灾率的重灾年景灰色灾变GM(1,1)预测模型,对未来10年韶关盆地农业趋势进行了预测分析,得出今后10年将出现2个重灾年份,分别在2010~2011年和2017年。     

组合预测模型在黑龙江省农机总动力预测中的应用

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM（1,1）模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据.     

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。     

粗糙集理论在农业生物灾害预测中的应用

借助粗糙集理论,分析了农业生物灾害预测中知识规则获取的方法,有助于提高农业生物灾害预测的效率。     

基于灰色系统的我国居民生活用水预测分析

以2005—2014年10年间我国居民生活用水资料为依据,应用灰色理论构建等维递补动态GM(1,1)模型,对我国居民生活用水进行预测.统计检验和误差分析结果表明,该模型预测精度高,可靠性强,结果符合实际,为制定城市居民生活用水标准和水价提供了科学依据.