灰色马尔科夫模型在森林火灾预测中的应用

灰色马尔科夫预测模型是灰色GM(1,1)模型和马尔科夫概率转移矩阵预测模型的综合。用GM(1,1)模型揭示数列发展变化总趋势,用马尔科夫概率转移矩阵确定系统未来状态的转移规律。其预测精度较高,尤其适合随机波动较大的数据预测。笔者利用福建省1971年至1991年历年森林火灾发生次数统计值建立灰色马尔科夫模型,预测的1992年度全省森林火灾发生次数与实际值相比较,精度达90.1％,明显高于GM(1,1)模型的预测值。应用该法预测1993年度森林火灾发生次数为498次。可为制定相应防范措施时提供参考。     

基于灰色马尔科夫模型的林业产业结构变动趋势预测——以黑龙江省国有林区为例

合理的林业产业结构能够促进林业产业的协调发展,对林业产业结构发展趋势的准确预测能够及时调整林业产业结构,使其朝着合理的方向发展。基于灰色马尔科夫模型对黑龙江省国有林区林业产业结构的变动趋势进行预测,首先运用GM(1,1)模型对黑龙江省国有林区1998—2021年林业三次产业比重进行预测,根据1998—2016年预测相对误差的不同区间进行分类,然后基于马尔科夫转移矩阵预测出2017—2021年灰色预测的相对误差区间,根据误差区间对灰色预测结果进行修正,并进行归一化处理。结果发现,1998—2016年林业产业结构由"一、二、三"模式逐步波动式的向"一、三、二"模式转变,且在未来5年内,第三产业比重将继续上升,并超过第一产业成为林业主导产业,林业产业结构将变为"三、一、二"模式。根据分析结果,提出黑龙江省国有林区的发展应以林业第三产业为主,结合发展林业第一、二产业,并进一步针对黑龙江省国有林区三次产业的发展提出合理建议。     

灰色系统理论在澜沧县松脂产量预测中的应用

在简要介绍灰色系统基本理论及最常用的灰色系统GM(1,1)模型的基础上,以澜沧县松脂产量为例,将松脂产量视为灰色系统,运用灰色系统GM(1,1)模型对未来年份产量做出预测。计算结果表明:灰色系统GM(1,1)模型在澜沧县松脂产量预测中有比较高的预测精度,能为松脂产业发展提供一定的参考。     

基于灰色马尔可夫模型的黑龙江省对日贸易额预测

为了提高黑龙江省对日贸易的预测精度,对灰色系统和马尔科夫理论进行研究分析,建立黑龙江省对日贸易额灰色马尔可夫预测模型。该模型融合灰色系统与马尔科夫理论的特点,可以大大提高预测精度。在实例应用中,建立贸易额GM（1,1）灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据划分为3个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立贸易额灰色马尔可夫预测模型,对黑龙江省对日贸易额进行预测,将预测的结果与GM（1,1）的进行比较,结果表明,灰色马尔可夫预测模型不仅可以预测贸易额,而且其预测精度明显高于GM（1,1）预测。     

灰色理论在森林面积预测中的应用初探

该文利用泗水县近几年的森林资源面积统计数据,通过灰色模型GM(1,1),对未来几年的森林资源面积进行了预测。经过模型检验发现,灰色模型GM(1,1)的预测效果较好,可以用作森林资源面积的短期预测,预测数据具有参考意义。     

林木生长的灰色预测

在应用灰色模型GM(1,1)进行森林资源预测时,要具体问题区别对待。本文对灰色系统模型GM(1,1)与指数函数Ae~(bx)的一致性进行了探讨;针对森林系统的非平稳过程的预测,提出了灰色校正模型,来扩大GM(1,1)的使用范围。     

GM(1,1)模型与曲线Ae~(ak)的拟合效果分析

本文应用灰色系统理论的基本方法,对 GM(1,1)灰色模型与指数曲线 Ae~(ak)拟合进行比较。经实例证明,GM(1,1)模型不是唯一的最佳预测方法,当原始数列呈较强的指数变化时采用指数曲线 Ae~(ak)拟合预测,计算简单,精度高。     

基于小样本数据的空气质量指数适应性建模研究

空气质量指数具有数据波动大、样本数量相对较少、统计特征并非十分明显的特点。基于灰色建模理论,对传统的GM(1,1)模型建模过程进行改进,得到小样本数据的振荡序列新陈代谢GM(1,1)模型。该模型既能克服传统GM(1,1)建模过程数据不能实现更新的弊端,又能对原始数据进行针对性平滑处理,使处理后的数据更加符合GM(1,1)建模需求。实证得出,GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型、振荡序列GM(1,1)模型的均方误差分别为：19.3494、14.2197、13.5573、11.0905。结果说明：当数据相对较少时,振荡序列GM(1,1)模型能有效提升空气质量指数预测精度,其方法是可行的。     

新宾满族自治县林业总产值灰色模型群预测分析

林业总产值预测之目的是为研究林业发展战略,合理地制定林业建设规划提供科学依据。因此,我们十分重视对预测方法和预测精度的研究。本文采用灰色预测GM(1,1)模型原理,但在模型表达形式上稍加变化,同时利用了若干模型的群体功能,其目的就是围绕预测方法和预测精度做一点探讨。 1 利用灰色模型群预测的意义我国著名学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论和方法,自1982年问世以来在工业、农业、林业、国防科技、社会经济等领域中都开展了广     

基于GM(1,1)模型群内蒙古森林资源的动态预测

以内蒙古自治区1976-2013年间森林资源连续清查一类数据为基础,通过灰色系统理论与方法,分别建立了内蒙古自治区森林蓄积量GM(1,1)模型群与内蒙古自治区森林面积二阶弱化缓冲GM(1,1)模型群。用其对内蒙古自治区的森林资源蓄积量和面积进行宏观时间序列预测,同时对预测结果进行了综合分析。由于基础数据具有连续性、可比性特征,模拟值与实际值的误差均符合精度要求,切合该自治区森林资源发展变化实际,因此可作为其森林资源监测体系的组成部分,为内蒙古自治区制定林业宏观决策、编制林业发展规划提供理论参考与科学依据,以期实现科学经营森林的管理模式以及森林资源的可持续发展。     

基于灰色神经网络的辽宁省生鲜物流需求预测

为准确预测生鲜产品物流需求量，提出了一种基于灰色GM(1,1)模型和BP神经网络的组合预测模型。首先构建了生鲜物流需求指标体系，然后分别利用传统灰色预测模型GM(1,1)和BP神经网络做单一预测，最后将2个模型进行加权做组合预测。选取辽宁省作为实例，通过MATLAB软件进行辽宁省生鲜产品的物流需求预测，结果表明：与2个单一的预测模型相比，灰色神经网络模型拥有更高的预测精度，因此选择组合预测模型对辽宁省未来5年生鲜产品需求量进行预测，为辽宁省生鲜物流管理的战略部署提供一定的参考。     

GM(1,1)模型在凤城市2014年柞蚕茧价格预测中应用

简略介绍了灰色系统理论的特点,详细阐述灰色GM(1,1)模型建模过程,并利用此模型对凤城市2014年柞蚕茧价格进行预测,通过模型精度检验:精度较高,预测误差较小,预测价格符合未来价格走势。     

灰色预测模型GM（1,1）在森林病虫害预测中的应用

本文应用灰色系统理论,论述了森林病虫害灾变预测的建模方法,并建立了大袋蛾的GM(1,1)灰色预测模型,经检验模型精度较高,利用该模型对未来10年内大袋蛾的灾变时间进行了预测。     

应用灰色系统理论预测城峰镇"十五"期间有林地面积与森林蓄积量变化的研究

以永泰县城峰镇1986～1999年历年有林地面积、森林蓄积量数据为基础,应用灰色系统理论与方法,建立灰色预测GM(1,1)模型,以城峰镇“十五”期间的有林地面积与森林蓄积量进行预测。经检验,有林地面积GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差2.23％,森林蓄积量GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差1.16％,预测精度较高,可以对“十五”期间城峰镇有林地面积与森林蓄积量进行预测。     

浙江柿材积、胸径生长灰色预测

运用灰色系统对浙江柿的材积、胸径生长进行灰色预测,灰色系统理论建立GM(1,1)灰色预测模型,在林业生产中运用是一次有益的尝试,其结果可为林业生产、经营、决策提供参考依据。     

灰色系统理论在环境空气质量预测中的应用——以济南市为例

指出了灰色系统理论是由邓聚龙教授于1982年创立的,并在经济、气象、水利、交通运输、环境保护等众多领域得到了广泛应用。该理论体系中灰色预测GM(1,1)模型具有要求数据较少,原理简单有效,结果精度高等特点,适合对空气质量变化的预测。利用山东省济南市2001～2010年环境空气质量监测数据,分析了主要污染物(SO2、NO2和PM10)浓度的年际变化及其原因,并通过对其数据处理,建立了相应的GM(1,1)模型,对济南市未来五年空气质量做出预测。结果表明:在未来5年内,济南市SO2年平均浓度将呈现稳中有降的趋势,NO2和PM10则将呈现略微上升趋势。其中PM10仍是济南市最主要的污染物,是防治的重点。     

曲靖市森林资源主要指标动态变化分析与灰色预测

文章利用曲靖市2016—2021年森林资源监测结果数据,对森林资源主要指标进行动态变化分析,探讨变化的主要原因。利用灰色数列预测方法,将修正后的监测数据作为原始数据系列,建立GM(1,1)模型,对曲靖市森林面积、森林蓄积、森林覆盖率进行预测,并对预测结果进行综合分析,提出了森林资源管理及提升森林覆盖率的建议。     

应用积分GM(1,1)模型进行杉木炭疽病预测预报的研究

以积分生成代替传统的累加生成方法 ,并用双向差分建立积分GM (1,1)灰色预测模型进行杉木炭疽病预测预报的研究 ,结果表明积分GM (1,1)模型能较好地预测杉木炭疽病在三明市的发生     

灰色理论模型在河流放射性核素浓度预测中的应用

基于上海市黄浦江水2004~2012年的监测数据,采用灰色理论模型GM(1,1)对黄浦江水中放射性核素226 Ra、90Sr、总U、总Th浓度变化进行模拟预测,并利用Matlab语言编程计算模型中的预测值、均方差比值及小误差概率,验证了该模型在预测河流放射性核素浓度方面的可行性,表明灰色理论模型可用于河流放射性污染的预警。     

基于灰色预测GM(1,1模型)的景谷县林产工业产值预测

根据景谷县2007年至2012年林产工业产值数据,应用灰色预测GM(1,1)模型对2013年景谷县林产工业产值进行预测。结果表明:基于景谷县林产工业产值灰色预测GM(1,1)模型,2007年至2012年预测值与实际值比较接近,精度符合预测要求,2013年和2014年景谷县林产工业产值预测值分别为22.15亿元和25.37亿元。