应用灰色－马尔柯夫链联合预测吉林市玉米单产

本文将灰色ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫链结合构成灰色－马尔柯夫链，用此联合预测模型对吉林市玉米单产进行预测。结果表明：联合模型预测的精度高，效果好，是一种较理想的玉米单产预测方法。同时对１９９３～１９９５年三年吉林市玉米单产进行了实际预测。     

洪涝灾害发生年份预测模型研究

本文把灰色系统ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来对洪涝灾害发生年份的预测模型进行了研究．并获得了令人满意的结果。这对洪涝灾害发生年份的预测提供了一种新的研究手段。     

灰色马尔柯夫预测模型及其在渔获量预测中的应用

为海洋，江河渔获量的长期预测提供一种预测精度较好的预测方法，将灰色ＧＭ（１，１）预测和马尔柯夫概率矩阵预测两者结合起来，通过它们的优点互补，使灰色马尔柯夫预测模型对渔获量的预测结果更科学，更精确，并用灰色马尔柯夫预测模型，预测山东省黄姑鱼的年渔获量，结果是令人满意的。     

森林病虫害的灰色马尔柯夫预测

根据森林病虫害发生的面积具有趋势性和随机波动性特点，本文采用结合ＧＭ（１．１）模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法来进行森林病虫害的趋势性分析和状态预测，收到了良好的预测结果。     

洪涝灾害发生年份预测模型研究

本文把灰色系统ＧＭ预测模型与马尔柯夫链预测方法结合起来，对洪涝灾害发生年份的预测模型进行了研究，并获得了令人满意的结果。这对洪涝灾害发生年份的预测提供了一种新的研究手段。     

灰色马尔柯夫模型在陕西省苹果产量预测中的应用

【目的】将灰色系统理论与马尔柯夫链相结合,建立灰色马尔柯夫预测模型,并对陕西省苹果产量进行预测,为指导苹果产业发展提供科学依据。【方法】首先建立陕西省1998~2007年苹果产量的GM(1,1)预测模型,确定出苹果产量的发展趋势和预测值,在此基础上应用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正。【结果】2008年陕西苹果产量预测值为769.71万t,实例计算表明,灰色马尔柯夫模型更适用于随机波动性较大的数列预测问题。【结论】将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫链相结合用于苹果产量预测是可行的。     

棉花产量的灰色-马尔柯夫模型预测

在灰色-马尔柯夫预测模型基础上对我国棉花产量建立了预测模型,并将预测结果与常用的灰色GM（1,1）模型及灰色-马尔柯夫模型进行了比较。结果表明,用改进的灰色-马尔柯夫模型对棉花产量预测,建模简单、预测精度高,较好地解决了既有趋势性又有较大波动性的数据序列预测问题。具有一定的可行性。     

灰色──马尔柯夫模型的建立及其在林业经济中的应用

本文介绍了灰色──马尔柯夫模型的建立方法，并利用我国林业系统工业企业全员价值劳动生产率资料（１９７１～１９８６年），按照灰色──马尔柯夫模型的建模步骤建立模型并进行预测，同时还进行了误差分析。结果表明，按照该法预测今后的林业系统工业企业全员价值劳动生产率是可行的，而且，在预测林业系统其他企业的多种经济指标方面，有较为广阔的应用前景。     

小麦叶枯病发生程度的灰色灾变预测初报

运用灰色灾变预测理论与方法，建立了灰色灾变预测模型：（ＧＭ１．１）—＾Ｘ（１）（Ｋ＋１）＝１８．２５００ｅ０．１９９３３５５４ｋ－１５．２５００。经实践证明，该模型精度极高，预测准确     

河西走廊沙质荒漠化趋势分析及预测

运用非线性回归模型和灰色理论ＧＭ（１．１）模型，对河西走廊沙质荒漠化现状及发展趋 势进行分析预测。结果表明：选用１９４９年为基准年（即取整个时间段变化率）采用非线性回归模 型与采用ＧＭ（１．１）模型预测沙漠化趋势时具有相似的精度，其预测的沙漠化总面积２００５年为５５ ５４０．７ ｋｍ２与 ５５ ５４８．７ ｋｍ２，２０１０年为 ５７ ４１５，２ ｋｍ２与 ５７ ３９８．８ ｋｍ’；河西走廊荒漠化面积年平均增 长率达 ０．３７％，说明该区域荒漠化呈发展趋势。     

用灰色自回归模型预测稻瘟病

灰色自回归模型（ＧＡＲ）是将灰色系统模型（ＧＭ）与自回归模型（ＡＲ）结合起来的一类预测模型，它弥补了ＧＭ与ＡＲ的不足。本文叙述了该模型的建模方法，建立了江西省临川县１９６２～１９８７年稻瘟病年发病程度的ＧＡＲ模型，检验合格后，对该县的稻瘟病发生程度进行了多年预测（１９８８～１９９２）。运用模糊集合隶属函数对这几年的预测准确性进行评定，结果表明预测较为准确。文末还就ＧＡＲ模型用于稻瘟病预测的条件和特点进行了讨论。     

灰色GM（1，1）模型群及其粮食产量的预测

科学准确地预测粮食产量，对于制定国民经济计划十分重要。目前粮食产量的预测方法很多，本文提出了粮食产量预测的灰色ＧＭ（１，１）模型群，并根据某县１９８１年～１９９０年的粮食产量资料，对该县１９９１年～１９９５年的粮食产量进行了预测。经分析，其预测结果可靠、预测精度比ＧＭ（１，１）模型大大提高。     

灰色动态模型GM（1.1）在大豆产量预测中的应用

本文利用灰色系统理论建立高产，稳产大豆品种合丰２５产量动态模型。其模型达到了一级水平。经检验该模型平均相对误差小于４．３％，最高精度达９８％以上，可见利用ＧＭ（１．１）模型预测大豆产量具有现实可信性。     

宣城地区粮食总产的灰色马尔柯夫链预测方法

使用灰色马尔柯夫链预测方法预报宣城地区粮食总产 ,其结果不仅时效好 ,而且既能反映出趋势产量 ,又能反映出气象产量 ,预报准确率比单纯使用灰色GM(1,1)模型显著提高。 1998、1999年试报误差均小于 1.5 %。     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

河南主要肉类产量的GM（1,1）模型及预测

以河南１９８７￣１９９３年肉类产量数据为依据，运用灰色系统理论的原理和方法，建立了河南主要肉类产量发展的ＧＭ（１，１）模型，对２０００年肉类产量的发展作出预测，并针对当前存在的问题。提出了加快河南畜牧业的发展，增加肉类产量的建议。     

基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型.两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度.讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型.最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性.结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落人区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确.     

豫西麦蚜发生趋势的马尔柯夫链预测

根据1975～1990年共16年的麦蚜系统调查资料,用马尔柯夫链法对豫西地区1991年的麦蚜发用趋势进行了预测。结果认为1991年麦蚜的发生趋势为2级、即中等程度发生。历史符合率检验表明这一方法的准确率高达90％。     

用马尔柯夫链分析法预测次年红铃虫的发生期

依据太湖县棉花病虫测报站21年红铃虫发生期资料，采用马尔柯夫链转移概率法测2002年红铃虫发生期，预测结果与实测结果相符。用同样方法进行逐年回测验证，回测近11年准确率为86．33％，做为一个长期预测方法，具有较好的实践性。     

长爪沙鼠种群动态预测模型的研究

对１９８８～１９９５年在位于腾格里沙漠西南缘的甘肃武威东沙窝地区，逐月调查的长爪沙鼠种群密度及繁殖状况的数据进行了分析整理，并利用灰色系统理论，对长爪沙鼠（ＭｅｒｉｏｎｅｓｕｎｇｕｉｃｕｌａｔｕｓＭｉｌｎｅ－Ｅｄｗａｒｄｓ）的种群密度及各种因素进行了灰色关联分析，同时建立了ＧＭ（１，１）动态模型２个，ＧＭ（１，３）模型１个，来探讨长爪沙鼠数量预测的新途径。