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。     

基于元胞自动机复合模型的村镇土地利用变化模拟

为向村镇土地利用规划和管理提供合理决策依据,开展村镇土地利用空间格局变化进行模拟研究。在元胞自动机模型基础上,引入马尔科夫模型和多标准评价方法,构建元胞转移数量规则及空间位置规则,从自然环境、社会经济与政策等3方面分析土地利用影响因子,构造元胞自动机复合模型;选取北京市房山区为研究区,以村镇为单元对其土地利用空间格局进行模拟。结果显示:房山区的耕地、林地面积不断减少,建设用地占用农用地现象突出;人口集中、农业资源丰富的平原区各村镇土地利用变化明显。研究表明,多标准评价方法使元胞转移空间位置有规律可循,并有效避免模拟结果中大量错误斑点的产生;以村镇为单元进行分析,模拟的结果更加精细和合理。     

基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割

【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。     

残差修正模型在森林火灾预测中的应用

基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.     

基于ARIMA模型的湘江流域DO和NH4+–N含量贝叶斯预测

为实时把控湘江流域水质的变化趋势,采用污染比较严重的湘江流域长沙段和益阳段水质指标溶解氧(DO)和氨氮(NH_4~+-N)含量的监测数据,用贝叶斯方法推断经典的ARIMA时间序列模型,并用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法对DO和NH_4~+-N含量进行贝叶斯预测。结果表明,该模型的贝叶斯预测能实现对湘江流域长沙段和益阳段水质指标DO和NH_4~+-N含量的精确点预测、区间预测和概率预测。     

内蒙古卓资县土地利用与植被覆盖动态变化及其预测

本文以内蒙古退耕还林典型县卓资县为研究对象,根据1999年和2007年2期TM影像资料和其他辅助资料,分析了卓资县土地利用变化、区域差异特征和各类型之间的转化情况,并利用马尔可夫模型对2015年土地利用动态变化趋势进行预测研究.结果表明:内蒙古卓资县1999-2007年,因为退耕还林工程的实施,林地和草地的面积有较大幅...     

福建省南山风景区景观动态预测

在遥感图像软件ERDAS Imagine8.5/ArcviewGIS3.2的支持下,以福建省南山风景区两个时期(1988、2004年)的影像为基础数据,对影像进行配准、图像判读、目视解译和矢量化处理,得出各个景观类型的动态变化数据, 并利用马尔柯夫模型对景观格局变化进行动态预测.结果表明:在人类活动和自然因素的影响下,研究景区各景观类型变化均较明显且复杂,达到稳定状态时各景观类型的面积分别为4.1504(茶园)、400.3525(荒山荒地)、1395.1679(建筑)、94.8203(柳杉)、49.1661(毛竹)、337.777 5(农田)、61.2980(杉木×马尾松)、380.2391(水体)、299.4662(松杂)、173.9969(阔叶树)hm2.其中,茶园、荒山荒地、柳杉、毛竹等景观类型呈现先上升后下降趋势,直至达到稳定状态;松杂景观仅在2018年前略有上升,随后即发生下降;建筑景观、水体面积比例始终处于上升状态;农田、杉木x马尾松和阔叶林景观则始终处于下降的趋势.由于建筑面积将大量增加,而森林景观面积则减少,景区的生态环境问题将更加突出,应该从景观和生态角度出发对各景观斑块加以管理.     

中国农业面源污染排放的空间差异及其动态演变

以2003—2014年为研究时段,在测算农业面源污染排放强度的基础上,综合运用基尼系数和非参数估计方法,研究我国农业面源污染的空间差异及其动态演变,结果表明:1)我国农业面源污染排放总体下降,且表现出明显的空间差异,东部和中部地区的排放强度较高,西部和东北地区则相对较低。2)2003—2014年,中国农业面源污染排放强度的区域差异略微扩大,地区间差异是其总体差异的主要来源。3)核密度估计结果表明,中国农业面源污染排放总体差异表现为"下降-上升-下降"的波动变化趋势。4)马尔科夫链分析表明,中国农业面源污染在不同类型间的相互流动较为微弱,但从长期来看,存在向两极分化发展的趋势特征。     

城市工业用水量的灰色马尔可夫预测模型

灰色GM(1,1)是预测城市工业用水量的模型,这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测,但是马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题.可以将这两种模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以抚顺市为例,预测结果证明了该模型的优势.     

模糊加权马尔可夫链模型及其应用

在传统的用马尔可夫链模型预测的方法基础上,建立了模糊加权马尔可夫链模型。以某地区梅雨期长度的预测作为实例,介绍了使用这种模型的方法与步骤,提出了具有模糊状态的马尔可夫链的转移概率计算公式,并采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫模型预测的结果与实际梅雨期长度相吻合。