灰色建模在干旱灾变预测中的应用

干旱是阳城县的主要农业气象灾害之一,对于农业生产影响面广,造成的危害也非常严重。加强干旱灾害的分析预测对农业生产和防灾减灾具有十分重要的意义。灰色GM(1,1)模型是基于灰色系统理论的最常用预测模型。灰色灾变预测就是通过对灾变日期序列建立GM(1,1)模型,预测以后若干次灾变发生的日期。本文拟通过对阳城县1957-2012年的年降水资料进行统计分析,确定干旱灾变指标,建立灾变日期序列,并进行检验,用优化后的数据序列建立GM(1,1)模型,同时与不对原始日期序列进行检验的GM(1,1)模型进行比较,并把该模型应用于阳城县干旱预测中。     

曹县近50年降水序列变化规律及干旱预测

运用曹县站1961-2008年的年降水量资料,建立了年降水序列,分析了其近50年的变化规律,发现年降水量具有明显减少趋势,旱涝灾害频繁发生。以此序列为基础重建干旱发生的灾变序列,采用灰色系统GM（1,1）模型探讨了旱灾预测问题,并应用2000-2008年资料对预测结果进行了检验,效果较好。     

基于灰色线性回归组合模型的河南省国内生产总值预测

根据灰色灾变预测原理,构建了基于GM(1,1)与线性回归的组合模型.对于具有数据跳变日期点的预测问题,用GM(1,1)模型;对非跳变日期点用线性回归预测.对河南省国内生产总值的预测结果表明,该模型克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较高的应用价值.     

基于灰色灾变理论的开封旱涝趋势分析

根据开封市气象局提供的气象数据,借助灰色灾变理论建立干旱和雨涝的GM(1,1)预测模型,分别对2001年的干旱和2003的雨涝进行预测结果验证,吻合性良好。并对2009~2020年的旱涝情况做出预测。预测结果显示,20102、015、2020年是未来的3个干旱年,20112、0182、025年是未来的3个雨涝年。研究结果可对开封地区抗旱防涝,促进农业生产发展提供科学指导。     

1990-2009年遂宁市年降水变化分析及干旱预测

通过对遂宁、射洪、蓬溪3个监测点1990-2009年20年的实测降水量资料进行分析,根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)干旱预测模型,并对遂宁市2011-2040年的干旱灾害进行预测,为该地区预防干旱灾害提供科学的依据.     

马尾松毛虫大发生灰色灾变趋势测报方法

为探索松毛虫危害森林资源灾变规律,依据瑞金市2001～2007年大发生面积的时间数据序列,尝试应用灰色系统理论及其GM（1,1）模型,对马尾松毛虫大发生的灾变趋势,建立预测模型,进行灾变长期趋势预测。     

基于灰色系统的太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度灾变预测

为了对未来日本海和东海海域太平洋褶柔鱼Todarodes pacificus灾变年份进行预测,采用灰色系统年灾变预测GM(1,1)模型方法,根据1990—2014年日本海和东海海域太平洋褶柔鱼秋生群的单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effort,CPUE),建立了多种灰色年灾变预测GM(1,1)模型,并比较该海域太平洋褶柔鱼建立的丰歉年灾变预测模型的精度,选择最优模型,对未来可能出现的丰歉年份进行预测。结果表明,该海域太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度的丰年将发生在2020、2034、2052年,歉年将发生在2067、2125、2272年。研究表明,日本海和东海海域太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度的灾变预测最优模型参数|a|0.3,为一级精度模型,可用于该资源丰度的长期灾变预测。     

基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA组合模型对粮食产量的预测

为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM(1,1)模型与ARIMA模型的优点,建立GM(1,1)-ARIMA组合预测模型。首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM(1,1)模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM(1,1)模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA模型的拟合平均误差为0. 69%,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1%,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径。     

灰色理论在邵阳地区大旱预测中的应用(英文)

灰色灾变预测的机理是先将灾变出现的时间由小到大依次排列,构成原始数列,然后用GM(1,1)模型预测未来某个时间是否发生灾变,或某种异常数据可能出现的时间间隔。预测的准确性由模型的预测精度决定,在精度检验中可以用残差、相对误差e或后验差进行检验。在后验差检验中,把后验差比值C和小误差概率P作为精度检验的指标,C值越小越好,P值越大越好,通常认为C0.35,P0.95时预测精度较高,模型属1级,预测效果较理想。利用近20年来邵阳发生地区性大旱的年份建立时间序列,应用灰色灾变预测理论及方法,对邵阳地区未来可能出现大旱的年份进行预测,结果表明邵阳的大旱出现以2年为1个准周期,未来几个大旱出现的年份为2010、2012和2015年。灰色灾变预测的干旱结论为邵阳的抗旱工作提供了科学依据。     

基于灰色灾变理论的丰宁干旱趋势分析

利用丰宁县1956～2008年的年降水资料,采用灰色系统的灾变预测方法,建立了GM（1,1）模型,对未来2次干旱年进行预测,并利用残差检验对模型进行了精度检验。结果表明,预测模型精度较高,可以对丰宁县未来的干旱年进行预测,为科学决策提供依据。     

基于GM(1,1)模型的国内生产安全事故预测

针对国内生产安全事故问题,提出了基于灰色理论的GM(1,1)模型预测方法,以便及时做好预防措施,减少事故的发生和降低损失。介绍了GM(1,1)模型的建立方法与计算步骤;分析了国内生产安全事故的组成并以2013年11~12月和2014年1~8月国内生产安全事故数据为基础,对死亡人数、受伤人数建立了相应的GM(1,1)模型,经检验模型基本合格,可以用来预测2014年10、11、12月份的事故数量,计算得出这3个月份平均死亡人数为328,平均受伤人数分别约为221、220和219;通过灰色预测分析法与一元回归分析方法在国内生产安全事故预测中的应用对比,得出GM(1,1)模型相对较可靠。结果表明,运用GM(1,1)模型对国内生产安全事故进行预测是可行的,为安全事故预测提供一种有效的方法。     

用Excel求解GM(1,1)模型参数

1问题的提出 GM（1,1）模型是基于灰色系统理论的最常用预测模型.在常用的灰色数列预测、灰色灾变预测、灰色季节灾变预测、灰色拓扑预测、灰色区间预测等方法中,均离不开GM（1,1）模型.GM（1,1）模型虽然是最简单的灰色系统模型,但建立这种模型需要一定的矩阵运算知识或数理统计知识,在数据列较长的情况下,若不会计算机编程,求解灰参数是十分烦琐的.因此,求解灰参数是建立GM（1,1）模型的关键和难点之所在.     

基于灰色模型技术对马尾松毛虫灾变趋势的预测

马尾松毛虫的猖獗发生可以认为是一个灰色系统过程,为探索松毛虫危害森林资源灾变规律,依据瑞金市2001-2007年大发生面积的时间数据序列,尝试应用灰色系统理论及其GM（1,1）模型,对马尾松毛虫大发生的灾变趋势,建立预测模型,进行灾变长期趋势预测。预测结果表明,该模型预测精度高,预测趋势与过去情形相符,且1-2年的预测值具有一定的参考价值。     

基于灰色序列GM(1,1)模型的阿克苏市建设用地需求预测研究

科学合理的建设用地需求预测能够为土地利用总体规划提供有力的科学依据。引入灰色系统理论,利用阿克苏市1999~2005年建设用地统计数据建立灰色序列GM(1,1)模型,对阿克苏市建设用地需求进行预测。结果表明:预测结果通过精度检验,具有有效性和实用性。     

灰色神经网络耦合模型在河套灌区引黄水量预测中的应用

针对河套灌区22年净引水量的变化特点,在建立灰色GM(1,1)模型的基础上,结合BP神经网络预测法建立灰色神经网络耦合模型,并通过Matlab编程实现。实例结果表明,耦合模型的预测精度明显优于单一灰色GM(1,1)模型,可应用于实际生产中。     

抗蚜威在黄瓜果实中的消解动态数学模型

采用气相色谱法测定抗蚜威在黄瓜果实中的残留量数据,建立指数负增长函数模型、Rayleigh动态模型、灰色预测GM(1,1)模型等不同类型的数学模型,然后对其进行拟合度检验,结果表明:灰色预测GM(1,1)模型的预测拟合度最好,农药在生态环境中的降解过程是一个典型的灰色系统,应用灰色预测GM(1,1)模型可以很好地模拟抗蚜威在生态环境中的残留消解动态.     

汉江上游近50年降水序列变化及其干旱预测研究

本文通过对汉江上游9个主要水文站49年(1961-2009)的月降水资料进行分析,应用非参数检验方法(Mann-kendall法)并结合一元线性回归方程对其进行了降水趋势检验,结果表明:汉江上游49年来降水呈明显减少趋势,干旱发生频率有加大趋势,应引起高度重视。选择40年(1961-2000)的降水数据分别对这9个水文站建立灾变预测模型GM(1,1),对该地区未来一定时期内干旱发生的时间进行预测。通过残差检验,后验差检验,预测模型精度较高,检验结果基本与实际相符。因此,本文对研究区抗旱减灾及其农业生产具有一定的科学指导作用。     

1961～2006年石河子垦区降水序列变化规律及干旱预测

以1961～2006年石河子垦区的年降水量为基础数据,分析得出该地区降水的时间序列变化特征及规律：研究区年降水总体呈上升趋势,其中,20世纪90年代以前增加缓慢,90年代以后增加显著。以1961～1996年的年降水量数据为建模数据,1997～2006年的数据为检验数据,运用灰色系统的灾变预测方法,建立各分区的灾变预测模型GM（1,1）,重点对石河子市和下野地未来发生干旱的年份进行了预测,得出石河子、下野地未来可能发生干旱的年份分别为2012、2010年。     

灰色线性回归组合模型在河南省粮食产量预测中的应用

河南省粮食生产变化的波动较大,单一的GM(1,1)模型不能详尽描述其变化规律及预测未来趋势,采用线性回归方程以及由GM(1,1)模型得到的时间响应序列方程和组成的灰色线性回归预测模型,弥补了线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。利用河南省2000-2007年的粮食产量统计数据,建立了河南省粮食产量的灰色组合预测模型,并根据模型预测出河南省2008-2012年的粮食产量,实例证明,该模型的预测精度为97.9%,模型的预测精度高。     

基于新陈代谢GM(1,1)模型的陕西省生猪及猪肉生产预测

对陕西省生猪及猪肉生产进行准确预测,力求避免盲目扩大或缩小生产规模给陕西省生猪产业造成经济损失是本文的研究主题。首先,利用1999～2008年陕西省生猪及猪肉生产的相关数据,对其生猪及猪肉生产的现状进行了分析;其次,运用灰色系统理论建立了不同维的常规GM(1,1)模型群,根据不同维预测模型的相对误差优选出基础GM(1,1)模型,并建立了灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对陕西省未来五年的生猪及猪肉生产进行了预测;最后得出结论并提出适应陕西省生猪及猪肉生产的相关建议。