绒毛润楠的物候及生长规律

绒毛润楠为广东乡土树种,树形优美,季相变化明显,园林观赏价值高。试验以13年的绒毛润楠为研究对象,通过观测法和木材解析的方式对其物候及生长规律进行了研究,结果表明:绒毛润楠的物候期可分为萌芽期、展叶期、花期、果期、绿叶期5个时期,进一步可细分为12个物候时期;13年绒毛润楠树高达8.8m,胸径为11.98cm,前8年生长迅速,结合其他树种评价,其属于生长速率中等的树种。     

预报树木物候期的平均温度法

利用平均温度法预报树木物候期是一种新的预报方法。此方法是通过绘制树木物候曲线和当地的热量资源网来进行的。用此种方法预报树木物候期精度高而使用方便。本文利用北京地区1951～1985年气象资料和树木物候资料以及1990年树木开花期资料进行树木始花期预报,得到比较满意的结果。     

浙江润楠的物候规律及生长量情况

浙江润楠(Machilus chekiangensis)为广东乡土树种,树形优美,季相变化明显且含有香味,有极高的观赏价值和经济价值。通过观测法和木材解析的方式对浙江润楠的物候规律及生长量情况进行研究,结果表明,发现其物候期可分为萌芽期,展叶期,花期,果期,绿叶期5个时期,细分为12个物候时期,属于生长速率中等的树种。     

北京树木物候研究

本文研究了近三十年(1951—1980年)北京120种树木物候。认为春季物候期迟早主要取决于气温。每年树木物候期的波动幅度与活动积温一致。不同树种物候期不一样,各树种的物候期有严格的顺序性。各树种的物候学特性除和环境密切相关外还与其生物学特性有关。树木物候的研究对林业生产和其它有关学科有重要的应用价值。本文编制了树木物候谱,提出了树木物候予报公式并编制了林业生产节令表可供林业及有关生产单位参考。     

几种薪炭林树种的生长规律和生产力研究

本研究对南方丘陵区的薪炭林树种进行了较广泛的调查研究后,选择了九个树种在长沙县进行了引种和栽培,並对各树种的物候期、生长量、年生长动态和生产力进行了研究,再应用多目标模糊综合评审的原理,采用0.1累计评分法和加权法对九种树种进行了综合评审,确定了其优序。     

泡桐大袋蛾预测预报的研究

本文在观察泡桐大袋蛾（ＣｒｙｐｔｏｔｈｅｌａＶａｒｉｅｇａｔａＳｎｅｌｅｎ）生活史,生物学特性的基础上,通过历期法、有效积温预测法、物候预测法、回归预测法、有效基数预测等六种方法对泡桐大袋蛾发生期和发生量进行了预测预报。经验证,预测值与实际观察值吻合率达９０％以上。     

黑龙江省小苹果、梨、李、杏开花期预报(二)

本文以18年来各树种物候期观测的第一手材料,并结合气象资料,采用积温与开花日期的相关分析,建立黑龙江省二九○农场果树小苹果、梨、李、杏开花日期的预报模式,并以模式估计值与历年实际观测值进行拟合性检验,说明模式公式■=a+bx 的可靠性很大。本文认为,果树开花期预报是建立在与外界环境条件的相关基础之上而产生的预报模式。以4个树种实际开花期探求开花前积算温度对开花期早晚的关系。统计分析表明:黑龙江省二九○农场黄太平、梨、李、杏的初花日期,均与开花前20天或10天旬平均温度积算密切相关。     

辽阳地区纵坑切梢小蠹发生期预报技术

对纵坑切梢小蠹的虫情进行观测调查,提出了发生期虫情预报方法,即期距法、物候及温度指标法、回归预报法,以为辽阳地区该虫的发生期预报提供参考。     

船舶条件下预报西太平洋台风路径的一种方法——集成相似法

本文以西太平洋台风的时段、区域、移向、移速四个因子为相似因子，并对时段和区域两个因子作了特别的规定。在此基础上，统计了21年(1949—1969)的台风资料，制作了我国南海不同时段的相似台风表。实际应用时，从相似台风表中查算得历史相似台风束的平均位移，并结合被预报台风在预报前6小时的惯性因子，便可确定被预报台风未来24小时及48小时的位置。经运用1970—1972年5—9月进入我国南海(包括在南海生成)的台风资料对本法进行验证，其24小时预报位置与实况的平均绝对误差为76海里，48小时预报位置与实况的平均绝对误差为156海里。     

青岛大珠山杜鹃花初花期预报方法研究

为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994～2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994～2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015～2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。     

小城镇人口规模的灰色预测

本文在分析现有人口预测模型的基础上,提出了城镇人口预测的灰色GM(1,1)模型,并对浙江省湖州市南浔镇近几年的人口进行了预测,结果表明灰色预测法具有较高的预测精度,为小城镇人口预测开辟了一条新途径.     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

Forecasting agricultural output with an improved grey forecasting model based on the genetic algorithm

Agriculture is the foundation of the national economy. Thus, an appropriate tool for forecasting agricultural output is very important for policy making. In this study, both modified background value calculation and use of a genetic algorithm to find the optimal parameters were adopted simultaneously to construct an improved GM(1,1) model (GAIGM(1,1)). The sample period of the forecasting models includes the annual values for the data of Taiwan’s agricultural output from 1998 to 2010. The mean absolute percentage error and the root mean square percentage error are two criteria with which to compare the various forecasting models results. Both in-sample and out-of-sample forecast performance results show that the GAIGM(1,1) model has highly accurate forecasting. Therefore, the GAIGM(1,1) model can raise the forecast accuracy of the GM(1,1) model, and it is suitable for use in modeling and forecasting of agricultural output.     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

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。     

GM(1,1)与回归预测相组合在安徽省农民人均纯收入预测中的应用

利用灰色灾变预测原理,解决预测中的历史数据跳变问题;利用传统的回归方法,对跳变点之间的情况加以预测,实现GM(1,1)和传统回归预测的组合预测。通过对安徽省农民人均纯收入的预测分析,结果表明:该法克服了GM(1,1)模型和传统回归预测各自的缺陷,使得预测结果更接近未来发展的趋势。     

基于小波分析的中国人均GDP分析与预测

提出基于小波分析,GM（1,1）模型和AR（P）模型结合的预测方法。通过多分辨率小波分解,将中国人均GDP依尺度分解成不同层次,对低频部分和高频部分分别进行重构,然后对每层建立不同模型进行预测,再合成得到所需的预测值。实例验证,该方法具有较好的预测精度。     

灰色新陈代谢模型在农民收入和消费预测中的应用

运用灰色系统理论和方法,建立了灰色新陈代谢GM（1,1）宁夏农村居民人均纯收入和人均生活消费模型。在MATLAB环境下对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对宁夏农村人均纯收入和人均生活消费进行预测。预测结果表明,灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可靠性。     

中小范围内粮食产量灰色模型预测

利用灰色系统理论的预测和决策功能,对粮食产量进行统计和预测。结果表明：用GM（1,1）模型对粮食产量预测,建模简单,预测精度高,在预测粮食产量、气候变化、农田灾害等方面有较大的实用意义。     

基于灰色GM（1,1）模型的西安市人均公共绿地面积预测

依据西安市1996～2005年的人均公共绿地资料建立灰色GM（1,1）预测模型,并用该模型对西安市人均公共绿地面积进行了预测。结果表明,西安市人均公共绿地面积将会稳定增长。