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进入今年 2月以来 ,我国西部地区木材市场呈现启动趋势。从木材需求与资源供应两方面来分析 ,预计今年我国西南和西北地区的木材市场总体走势转好并逐步升温。西南地区 :四川省完全禁止采伐天然林 ,几年来库存材早已消耗完毕 ,其用材或从外省调进或依靠进口 ;云南省林木可采大径优质木材数量已经不多 ;贵州省东南地区一些林区虽然还在生产 ,但可用资源均集中在偏僻山区。随着国家西部大开发战略的完全铺开 ,各项工程项目的上马 ,都构成对木材的需求压力。西北地区 :四川、甘肃交界处的小陇山、白龙江一带 ,国有林区木材生产量有限。除国家西… 相似文献
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为证实苹果定向栽植可解决果园生长不整齐 ,达到快长树、早果丰产的目的 ,我们于 1998~ 2 0 0 2年进行了苹果不同栽植方向的试验 ,结果如下。1 试验材料与方法1.1 试验园基本情况 试验园设在山东省临沭县临沭镇王山头村 ,该处地势平坦 ,土壤为沙质壤土 ,可灌溉。当地海拔为 70 m,年均温 13℃ ,无霜期 2 0 9d(天 ) ,年降雨量 85 0 mm左右。1.2 试验设计 供试苗木长富 2号为本地培育 ,起苗时在苗木阳面涂红漆 ,当日起苗当日栽植 ,原来向阳面定植时还向阳为试验树 ,称原位栽植 ;原来向阳面栽植时向阴为对照树 ,称向阴栽植。于 1998年 4月… 相似文献
4.
洞庭湖渔业资源监测报告 总被引:2,自引:0,他引:2
洞庭湖水连长江,有松滋、藕池、太平三口13条洪道分泄荆江的2/3流量。南衔湘、资、沅、澧四水,有七条洪道汇入湖泊,仅城陵矶一出口泄入长江,多年均径流量3160亿立方米,其中四水占53%,三口占39%,区间径流占8%。常年蓄水178亿立方米,常年均水位24米。洞庭湖由于泥砂淤积和围垦,现今仅存397.67万亩,分东、南、西三个湖泊群。 相似文献
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基于改进GM(1,N)模型的我国大豆价格影响因素分析及预测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
大豆是我国重要的粮食作物和油料作物,其价格对于国民经济尤其是农业经济的影响意义深远。大豆价格的稳定对于我国大豆市场的健康发展有着重要的现实意义。在灰色理论的基础上,提出了一种改进GM(1,N)大豆价格预测模型,首先运用灰色关联分析法对我国大豆价格的影响因素进行分析,选择主要的影响因素;再将这些影响因素作为模型的相关因素变量,构建GM(1,N)大豆价格预测模型。采用2010-2015年的大豆数据进行实证研究,模型选取国内大豆自给量、世界大豆产量、国民消费价格指数、消费者信心指数4个变量作为相关因素变量;模型预测误差为2.10%,预测精度较高,能够较好地掌握大豆价格的变化规律,可以为大豆价格市场预测及国家宏观政策的制定提供理论指导。 相似文献
8.
改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
我国大豆价格受国内外多种因素共同影响,具有非线性、随机性和高噪音等特点,采用传统数学模型进行预测,不仅分析难度大,预测误差也很大。RBF神经网络以其优良的逼近性能而被广泛应用于非线性时间序列预测之中。本文提出一种基于遗传算法优化RBF神经网络的我国大豆价格预测模型,该模型为多维输入单维输出的多变量预测模型,模型的初始输入由大豆价格的历史数据和相关影响因素数据组成。采用遗传算法对RBF神经网络输入层节点数、基函数中心、扩展常数和输出层权值进行优化,模型可以从初始输入变量中自主选择最合适的输入变量组合作为模型的输入。采用2009-2014年的大豆价格数据进行预测研究,用2009-2013年的数据作为训练集,2014年的数据作为测试集,改进RBF神经网络通过自主识别和选取中国大豆进口量、中国消费者信心指数和进口大豆到港分销价格3个因素作为相关影响因素的输入。结果表明:模型预测精度较高、泛化能力较强,能够很好捕捉大豆价格变化规律,可为大豆市场价格的准确预报提供参考借鉴。 相似文献
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