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。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

烤烟醇化过程中还原糖含量的组合预测模型

为了提高现有烤烟醇化过程中化学成分预测模型的精度,提出了组合预测模型。选取灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑、一元非线性回归3种单一预测模型,采用标准差法分配权重,对单一预测结果进行集成,以还原糖为例,建立了化学成分的组合预测模型。结果表明,组合预测模型能够较好的提高预测精度,较GM(1,1)、三次指数平滑和一元非线性回归模型预测精度分别提高了0.0184、0.0283和0.0082。     

基于小波神经网络的城市用水量长期预测研究

针对城市年用水量时间序列的非线性和多时间尺度特性,应用小波分析方法对年用水量时间序列的趋势性、周期性和随机性进行了分析。在此基础上,建立了用于城市用水量长期预测的小波神经网络耦合模型。并利用此模型对昆明市年用水量进行预测,预测结果表明,该模型应用于城市用水量的长期预测具有较高的预测精度和良好的推广能力。     

GM(1,1)残差修正模型在西藏地区生活用水量预测中的应用

灰色GM(1,1)模型是对某个指标的发展趋势所做的预测。残差建模方法修正,并且优化GM(1,1)预测模型。用修正后的模型预测西藏地区生活用水量发展趋势,既提高精度,又优化模型。     

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.     

河北省农机总动力人工神经网络预测

目的提出一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,对河北省2016-2023年农机总动力进行预测。方法基于一元非线性回归以及BP神经网络(BP-ANN),建立一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,处理1978-2009年河北省农机总动力数据,建立预测模型并进行比较。结果误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对误差为1.286%,低于一元非线性回归和传统BP神经网络。利用此模型对2010-2015年河北省农机总动力进行检验预测,预测结果与实际结果有很好的一致性,为农机总动力的预测提供了一条新的途径。结论此模型有较高的预测精度,并用此模型预测了河北省2016-2023年农机总动力数值,预测结果表明,在未来几年河北省农机总动力将保持高速增长,2023年将达13 610.69万kW。     

基于集合经验模态分解的农业灌溉用水量预测

为提高农业灌溉用水量(非平稳时间序列)的预测精度,利用集合经验模态分解处理江苏省农业灌溉用水量序列(2004—2012年),将其分解成不同尺度上的平稳序列,然后用灰色预测和时间序列法分别对分解后的时间序列进行预测,利用2013年灌溉用水量数据检验预测结果,相对误差小于2%,表明模型预测结果精度较高。本研究为灌溉用水量预测提供了一种新的方法。     

基于集对分析聚类法对中国未来生活用水量的预测

目的利用集对分析思想,构建集对分析聚类预测模型对国内未来生活用水量进行长期预测,分析未来生活用水量及增长趋势,为有关部门决策提供参考意见。方法从2000年至2014年的《中国统计年鉴》中收集年居民生活用水量时间序列数据,利用聚类的思想,将2000年至2013年的生活用水量增长率分成3类,利用集对分析思想,计算居民生活用水量与影响因子人口总数的联系度,通过预测人口总数在未来的增长率,预测未来居民生活用水量及其增长速度。结果从聚类的结果可以看出,2001-2013年生活用水量除2012年有所回落外,一直呈增长态势,年增长率除2012年外均稳定在1.02~1.04之间;由预测的结果来看,2014-2025年的生活用水量均属于第二类,即增长率范围稳定在[0.9833,1.0273],到2025年生活用水量将达到869.06亿m3;将2010-2013年实际生活用水量增长率与预测生活用水量增长率进行比较,计算其预测误差均在2%以内。结论集对分析聚类预测模型对于生活用水量的预测具有较高的精度,可以较好地预测长期生活用水量。未来生活用水量呈现缓慢增长态势,在一定增长率水平下,2025年突破850亿m3。     

基于离散型灰色DGM(1,1)预测模型在涝灾预测中的应用

为提高涝灾预测模型的预测精度,针对GM(l,1)模型预测条件的局限性,提出离散灰色预测模型[称DGM(1,1)模型Ⅰ。应用离散灰色模型,以鞍山市1959~2006年的降雨量为依据,建立涝灾预测模型。结果表明:优化后的离散型DGM(1,1)模型的预测精度较原有的灰色GM(1,1)预测模型的预测精度有很大提高。并且该模型建模过程简单、适用性强,为涝灾的预测提供了新的方法。     

我国卷烟需求影响因素的实证分析

根据年度数据建立我国卷烟需求总量的长期均衡和动态调整模型,对我国卷烟销售总量与相应经济指标之间的影响关系进行实证分析。我国卷烟需求量主要由国内生产总值、卷烟价格、人口总数和居民消费水平四个因素所决定,卷烟销售总量向需求量进行调整的速度为0.42,即卷烟需求量与该年度卷烟销售量之间的缺口有42%的部分在年度内得到调整,说明我国卷烟销售量还有一定的增长空间可以满足居民卷烟消费稳步提高。     

重庆农业面源污染的环境库兹涅茨曲线评价

为探究重庆农业经济增长与农业面源污染之间的演替规律,为重庆市制定农业环境政策和农业的可持续发展提供依据,根据1995-2008年重庆市农业经济发展主要指标和农业面源污染物排放量的统计资料,采用环境库兹涅茨曲线模型,分析重庆市农民人均年收入与主要污染物排放量的相关关系.结果表明,重庆市农民人均年收入与农业面源污染物排放量...     

宁夏各站年降水的非线性特征分析

从观测资料出发,利用非线性振动理论对宁夏年降水气候振动的非线性特征进行了分析和研究,并且利用反演得到的非线性动力学方程对19个站的年降水气候振动进行气候模拟试验,结果表明宁夏大部分地区的年降水气候振动存在弱的非线性振动特征。19个站的年降水气候振动都可看作是一个负阻尼的动力系统,其固有周期的变化范围为1.0～4.1年。年降水气候振动是一个弱的非线性动力系统。这些站点的年降水气候振动是一个类似于具有渐软弹簧特性的非线性动力系统,都存在一个稳定的焦点,但不存在极限环。在降水气候振动中,靠近中北部的地区外源强迫影响作用比南部地区的大。     

一年生落叶松的追肥技术

在一年生落叶松苗营养规律和最佳施肥量研究的基础上，较为深入地研究了一年生落叶松苗的追肥技术，包括底肥与追肥的分配，追肥时期次数，数量和比例，并做了大面积示范，以期为改进落叶松苗的施肥技术提供必要的依据。     

山东省花生年产量的组合预测模型研究

以山东省花生年产量为研究对象.针对花生年产量的强烈波动性而导致的预测难、准确率低等难题,提出了一种基于GM(1,1)和RBF神经网络的组合预测模型,利用GM(1,1)来捕捉花生年产量的总体趋势,RBF神经网络来预测带有强烈非线性的残差项;同时为了提高RBF神经网络的训练速度和精度,针对标准遗传算法存在的早熟现象和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法,对RBF神经网络的初始参数进行优化.试验结果表明,组合预测模型可以较准确预测花生年产量,说明了组合预测模型的可行性.     

马尾松毛虫发生量时空回归预测的研究

[目的]为控制马尾松毛虫的危害提供理论依据。[方法]以1983年9月～1989年9月浙江省仙居县虫情调查资料和气象资料为研究对象,考察各调查点马尾松毛虫有虫面积随气象因子及时间、空间的动态变化,建立马尾松毛虫发生量的时空回归预测模型,并用所建立模型对1989年3代马尾松毛虫有虫面积进行预报检验。[结果]共建立了1个线性、8个非线性马尾松毛虫发生量时空回归预测模型。1989年3代马尾松毛虫实际危害村数及有虫面积分别为141、143、138村和4533．1、4181．3、5166．0hm^2,9个模型预报的3代马尾松毛虫的发生村数均为193村,线性模型预报的3代马尾松毛虫的发生面积分别为3978．5、4159．5、3427．5hm^2,非线性模型预报的各测报点3代马尾松毛虫的发生面积分别与实际最大相差71．6868、99．8359、119．9478hm^2。[结论]所建立模型对马尾松毛虫有虫面积的预报准确率均为66．7％。     

降水量与安康飞播油松成苗效果关联分析

为研究降水量对飞播造林成苗量和有苗样方频度作用的区域变化,在汉中降水量与飞播油松成苗效果研究的基础上,利用1997年安康飞播油松成苗期有苗样方频度和成苗量调查数据,采用相关分析法和逐步回归模型分析法,分析成苗效果与降水量的关系。结果表明,安康飞播成苗效果与年降水量呈显著负相关,而汉中呈极显著的正相关。两地成苗效果均与1月、6月和9-12月降水量呈负相关,与3-5月和8月降水量呈正相关,但相关度有差异。安康成苗效果与2月和7月降水量相关不显著,而汉中与2月降水量呈极显著的负相关,与7月呈极显著的正相关。充分说明飞播油松成苗效果不仅取决于当地年降水量,而且与当地降水量的分布密切相关。与汉中结果一致,在当地降水量范围内,RPA模型值均大于对照,证明RPA拌种能提高飞播后单位降水量的油松有苗样方频度和成苗量,且作用稳定。     

El Nino on the Devil's Staircase: Annual Subharmonic Steps to Chaos

The source of irregularity in El Ni?o, the large interannual climate variation of the Pacific ocean-atmosphere system, has remained elusive. Results from an El Ni?o model exhibit transition to chaos through a series of frequency-locked steps created by nonlinear resonance with the Earth's annual cycle. The overlapping of these resonances leads to the chaotic behavior. This transition scenario explains a number of climate model results and produces spectral characteristics consistent with currently available data.     

森林采伐作业中的系统动态分析

运用系统动态学的原理和方法,对森林采伐作业系统的内部结构因子进行了因果关系分析,画出了该系统的因果关系图及流图,在此基础上,建立了森林采伐作业系统的数学模拟模型,并运用计算机进行了模拟仿真。以白石山林业局为例,对其几个主要指标,采伐设备(油锯等)、森林蓄积量、森林年采伐量的未来发展变化进行了趋势预测。