安庆市2000年市场化肥需求量预测

市场化肥需求量的日益增加，其产、供、销、用的全局问题愈显重要。本文根据安庆市１９８０－１９９５年的系统资料，利用养分平衡的原理，用数学的方法归纳和分析，对２０００年安庆市场化肥的前景作了展望。     

我国种子市场经营管理策略

通过对目前我国种子市场经营管理现状和问题的分析,提出我国种子管理部门必须强化市场准入制度,规范种子生产经营行为,严格市场治理整顿,加强质量监督管理,发挥种子管理和协调的职能.并通过支持企业科技创新、搞好信息服务,推动成果转化,引导企业体制改革,发挥种子管理部门的服务职能.     

杉木种子产量预测方法的初步研究

以花芽数和球果数的系统抽样为基础，采用可见半面树冠法和信息段法分别建立了杉木种子园单株球果产量的预测模型，并利用球果切开法建立了球果种粒数预测模型。结果表明利用可见半面树冠法预测单株球果产量简便易行、精度较高，最佳信息段法预测精度较高、适用性强，球果切开法能估测全球果的饱满种粒数、空粒数和涩粒数，同其它方法结合使用可预测种子产量和质量等级。各类预测模型的检验均达极显著水平，可根据实际需要选择应用。     

从我省农作物种子市场现状看我国种子立法

从种子市场管理的角度，透过辽宁省种子市场目前依然存在的体制不完善、制度不健全、运行不顺畅、监管不到位等现状，浅析了目前我国种子法律体系在法律条款设计、行政执法体系建设和普法机制等方面存在的不足和弊端，并对解决上述问题的措施提出了自己的看法。     

从我省农作物种子市场现状看我国种子立法

从种子市场管理的角度,透过辽宁省种子市场目前依然存在的体制不完善、制度不健全、运行不顺畅、监管不到位等现状,浅析了目前我国种子法律体系在法律条款设计、行政执法体系建设和普法机制等方面存在的不足和弊端,并对解决上述问题的措施提出了自己的看法.     

乡镇种子市场存在的问题及思考

2006年2月下旬～3月上旬，根据省、市农业部门的要求，我站对全市23个镇的98家种子经营点的水稻、棉花、玉米、大豆、西瓜、辣椒六大类农作物种子进行了抽查取样。从检查情况看，有喜有忧，喜的是良种补贴的种子大多数较好，忧的是非良种补贴的种子质量令人担忧，种子市场、种子品种极为混乱，发人深省。因此，切实重视和加强对乡镇种子管理尤为重要。     

加强锡盟种子市场管理的几点思考

种子市场是指从事经营、满足农业生产需要的经济活动领域.种子市场管理是种子工作重要组成部分.     

种子市场面面观

种子市场,由卖方市场转向买方市场 在近几年里,种子企业与种子市场真可谓是风风雨雨,小种子商2～3年的短暂生命周期已为业内人士所公认,种子企业的亏损面更是让人触目惊心。市场似乎有“一只无形的手”在操纵着种子人的命     

印度古吉拉特的kesar芒果市场需求量大

印度古吉拉特邦的kesar芒果虽然品质优良，但因没有足够的运输设备而导致芒果出口受阻。     

汽车市场需求预测建模及其应用研究

采用指数增长模型和向量自回归VAR等模型对中国汽车普及进行预测分析.采用协整误差校正模型,分析2008年全球金融危机对中国汽车市场需求的影响.根据汽车普及存在相似性现象,提出了一种新的预测方法,对中国中长期汽车市场需求进行了预测.     

信阳市大气环境质量现状评价及预测

根据信阳市2005~2008年大气环境中3种污染物(可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮)的监测值,对信阳市大气环境进行现状评价并采用灰色系统模型GM(1,1)对大气环境质量进行中短期预测。现状评价结果表明:信阳市大气环境质量良好,可吸入颗粒物已经成为影响信阳市大气环境质量的首要污染物。灰色系统模型GM(1,1)中短期预测结果表明:未来几年信阳大气中可吸入颗粒物浓度与二氧化硫浓度呈下降趋势,二氧化氮浓度却呈上升趋势。     

基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究

【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。     

季节性周期预测法在建立降雨预报模型中的应用

利用季节预测法建立了三江平原井灌水稻区大气降雨预报模型 ,经与实测值比较 ,精度较高。可在灌区降雨预防及灌溉管理中应用。同时对于该地区推求水稻净灌溉需水量、灌溉定额、优化灌溉制度、节约地下水资源、实施节水灌溉等方面具有重要意义     

生鲜产品的多变量SVR需求预测——基于在线评论的顾客感知因素提取

为探索在线评论数据中蕴含的顾客感知产品信息对生鲜产品需求量预测准确度的影响,针对生鲜产品电商平台中大量评论数据,利用网络爬虫技术和Word2vec模型建立产品特征词库,提取主要需求预测影响因素,并基于产品特征词库对评论文本分类将影响因素量化,构建多变量SVR需求预测模型,同时运用粒子群算法对SVR模型中的主要参数进行优化,在此基础上进行实证分析。结果表明:1)Word2vec模型能挖掘在线评论数据中顾客关注的产品特征,有效提取顾客感知的需求预测影响因素;2)与单变量SVR模型相比,加入评论中顾客感知因素的多变量SVR在预测产品需求量时误差更小。利用在线评论中顾客感知因素建立多变量SVR需求预测模型能有效提高生鲜产品需求量预测准确度。     

农作物虫情的模糊神经网络预测模型

利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。     

社会转型期县域耕地需求量组合研究

21世纪处于社会高速转型期,县域耕地需求量的预测是否合理关系到区域和全局的耕地保护压力程度。以夹江县为例,利用粮食安全法、GM (1,1)模型和时间序列预测法对夹江县的耕地需求量进行预测,结合县域的自然、社会经济实际状况及土地利用现状,应用层次分析法对3种预测结果赋予权重,最后用固定权系数预测夹江县的耕地需求量。研究结果表明：2020年耕地需求量14 49359 hm2,2030年为14 28945 hm2,该方法综合了自然、社会经济因素,准确地研究了目标年耕地资源的需求。     

陆地棉棉叶蝉数量气象预报模型研究

为了有效地防治棉叶蝉,促进华南棉花发展,研究了10个陆地棉品种田间棉叶蝉数与温度、降水的关系,建立了11个陆地棉棉叶蝉数量气象条件预报模型,其中3个分别可以较准确地预报抗虫棉95-1、石家庄428 2个品种和10品种平均单株棉叶蝉数。品种间棉叶蝉发生轻重对温度、降水的反应不同,为了提高预报精确度,每个品种应各建立一个棉叶蝉预报模型。     

我国实现既定碳排放强度的预测分析

基于1991—2011年的数据,采用多项式和趋势移动平均预测模型预测了2012—2020年我国的GDP和CO2排放量,并经过一定修正,预测2020年我国的单位GDP的碳排放量为1.68 t/万元,比2005年减排45%,达到我国提出的到2020年单位GDP的碳排放比2005年减排40%⁴5%的目标.     

WTO框架下我国棉花供需平衡研究

本文运用灰色系统一阶预测模型和马尔柯夫链对未来我国棉花的供需总量进行了预测,结果显示未来较长时间内我国棉花市场存在着较大的供需缺口,因此在WTO框架下,需要按照比较优势原则,依赖国际棉花市场,满足国内棉花需求量的日益增长,实现资源的有效配置。