灰色-马尔柯夫链预测棉花产量(单产)

灰色预测和马尔柯夫链预测方法都可用于时序问题的预测,在农作物产量预报中,2种方法各有局限性,单独使用预测准确率都不高,特别是对时序波动较大的棉花产量预测,二者的局限性表现更为明显.笔者将2种方法结合起来使用,建立了宿州市棉花产量(单产)的预测模型,在实际应用中,取得了较为满意的效果,历史拟合率小于4.5%,1999、2000年试报准确率分别达97.8%和96.9%.     

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 %。     

吉林省粮食单产年景预测——基于加权马尔柯夫链

针对粮食年单产量是相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,以26年的统计资料为实例,用加权的马尔柯夫链模型预测和分析了我省未来粮食生产的丰欠年景。     

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。     

在粮食单产预测中应用马尔柯夫链——以吉林省为例

以1981~2006年共26年的统计资料为实例,用加权的马尔柯夫链模型预测和分析了吉林省未来粮食生产的丰欠年景。     

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。     

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。     

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％。     

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。     

马尔柯夫链在天气预报中的应用

本文介绍马尔柯夫链方法的应用，这种方法在预报晴雨、旱涝等灾害性天气的出现和持续以及天气形势转变中有重要实际意义。     

灰色马尔柯夫链超长期预测山东省棉铃虫发生趋势的研究

本文采用灰色预测ＧＭ（１，１）模型和马尔柯夫链预测方法，发挥各自优点，相互弥补，两者结合形成灰色马尔柯夫链，为病虫超长期预测提供一种新的方法。经１９９２、１９９３年验证，预测与实测完全符合。１９９２年预测精度达９４．１４％，较ＧＭ（１，１）模型灰色预测提高１１．８４％。应用灰色马尔柯夫链方法预测１９９４年将大发生，但发生程度轻于１９９２、１９９３年。     

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。     

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。     

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。     

青海省1996年粮食单产预测

本文根据青海省１９４９－１９９５年的粮食单产时间序列资料，应用马尔柯夫链原理对本省１９９６年的粮食单产进行了预测。预测结果为丰收年年景，每亩产量大致在２１９．７－２２８．４公斤之间，对１９８１－１９９５年１５年的单产经可靠性验证，年景预测结果的历史拟合率为７３．３３％。预测单产与实际单产的历史拟合率达８６．６７％，其中有两年预测单产的误差率仅０．５％以下，预测效果良好。     

山西省农机总动力需求的灰色—马尔柯夫预测模型

灰色—马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题 ,且具有计算简便、精度高的特点。本文利用该方法对山西省农机总动力需求进行了预测分析 ,为农业机械化有计划的发展提供了依据。     

马尔柯夫法在土地利用结构趋势预测中的应用

依据四川省眉山市东坡区2002～2006年土地利用变更调查数据.采用马尔柯夫法对其土地利用结构演变进行了模拟,并对未来9年其土地利用结构的演变趋势进行了预测.结果表明.利用马尔柯夫过程对土地利用结构进行定量预测是一种可行的方法;未来9年东坡区的土地利用结构将保持建设用地持续增加、耕地持续减少的趋势,在此基础上,对东坡区的土地利用动态结构进行了评价.     

基于移动平均回归-马尔柯夫链的农垦天然橡胶单产年景预报

将移动平均数、回归模型和马尔柯夫链相结合,构建移动平均回归-马尔柯夫链模型,以农垦1961-2008年间天然橡胶单位面积产量的统计资料为实例,分析丰歉年的概率.研究结果表明,2008年预报结果与实际相符,2009年预报结果有待验证.