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1.
《内蒙古林业科技》2017,(2)
林业有害生物防控是林业生态文明建设的重要内容,林业有害生物灾害波动必然会引起整个林业产业经济的波动。因此,人们在努力提高防控林业有害生物的能力的同时,也期望知道未来一段时间内林业有害生物发生量的变化情况,以便为科学决策提供依据。本文基于内蒙古大兴安岭1979-2012年林业有害生物发生量数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟该区林业有害生物发生量的变化态势,并运用马尔科夫方法修正的灰色模型大大提高林业有害生物发生量的模拟精度。模型修正后的模拟发生量的相对误差较之修正前下降了16%,将灰色GM(1,1)模型和马尔科夫状态转移矩阵相结合用于林业有害生物发生量预测可以取得较好的效果。预测结果表明未来几年内蒙古大兴安岭林区林业有害生物发生量将呈上升,防控压力增大。 相似文献
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针对目前短时交通流量预测中在精度方面的不足,提出灰色马尔科夫波动性交通流量预测模型,用于现有道路、新建或改扩建道路断面或交叉口进出口道短时交通流量预测,并对模型的步骤进行详细说明。为进一步提高预测精度和模型收敛速度,对传统的灰色马尔科夫模型进行如下改进:对波动性交通流量数据进行预处理,对预测值使用马尔科夫转移概率作为权重进行加权计算,数据预测进行等维递推。通过改进,将灰色马尔科夫预测模型变为一种能预测波动性数据,能有效的运用到短时交通流量数据的预测中。实例表明模型能得到较好的预测精度,能满足短时交通流量预测的要求,具有较高的实用性。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(9)
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。 相似文献
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雷渊才 《中南林业科技大学学报(自然科学版)》1991,(2)
本文提出了应用消耗结构模型预测木材需求量的方法。通过实例预测并与灰色系统预测模型方法进行比较,结果表明,其预测值相当接近。表明此法是一种可行的方法。对区域性开展木材需求预测研究具有实际意义。 相似文献
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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。 相似文献
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基于2005—2015 年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有
林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8 个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关
联度分析。分析结果显示,关联度最大的3 项因素依次是：有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年
降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010 年的森林覆盖率数据,
分别建立GM(1,1) 模型、多项式回归模型和Logistic 回归模型,对2011—2016 年的森林覆盖率进行预测,
并与实际值进行比较,3 个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的
年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic 回归模型,预测
适用性更优。 相似文献
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《林业与环境科学》2017,(5)
基于2005—2015年广东省森林覆盖率的原始数据,选取年平均气温、降水量、年日照时数、有林地面积、活立木蓄积量、林业产值、造林面积及育苗面积8个指标对森林覆盖率的影响要素进行灰色关联度分析。分析结果显示,关联度最大的3项因素依次是:有林地面积0.993 4、年平均气温0.992 1、年降水量0.973 2。为验证森林覆盖率灰色系统预测模型的适用性性,根据2005—2010年的森林覆盖率数据,分别建立GM(1,1)模型、多项式回归模型和Logistic回归模型,对2011—2016年的森林覆盖率进行预测,并与实际值进行比较,3个模型的预测相对误差平均值依次是0.69%、1.08%、1.28%。结果表明在获取的年份数据较少时,采用灰色系统森林覆盖率预测模型精度高于多项式回归模型和Logistic回归模型,预测适用性更优。 相似文献
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应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的森林蓄积量为时间数据序列,分不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省森林蓄积量进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年全省森林蓄积量,旨在为确定2020年福建省森林蓄积量规划目标提供参考。 相似文献
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修正的灰色模型在森林生物灾害发生面积预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
以2000—2008年《中国林业统计年鉴》中生物灾害发生面积为依据,采用原序列和残差序列进行灰色动态预测模型GM(1,1)建模,分别建立林业病虫鼠害发生总面积、病害发生面积、虫害发生面积、鼠害发生面积、松毛虫发生面积、杨树食叶害虫发生面积和杨树蛀干害虫发生面积及各指标重度发生面积的灰色预测模型,对森林生物灾害发生面积进行预测。通过精度检验,应用残差序列所建的14个指标模型中,有3个模型非常准确(平均相对误差小于1%),5个模型很准确(平均相对误差在1%~5%之间),5个模型较准确(平均相对误差在5%~10%),只有1个模型准确率较低(平均相对误差大于10%)。所建立的模型适用于发生面积趋势预测,准确率非常高,预测结果有较高置信度,且给出了5 a预测结果。该研究为我国森林生物灾害预测提供了新的途径。 相似文献
11.
应用灰色系统建模方法。建立年可代伐木材蓄积量的ＧＭ（１，１）灰色动态预测模型，并结合实例对年可采伐木材蓄积量进行预测，取得了良好的预测效果。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高计算机智能配色技术在木材染色配方预测中的精度与效率,研究运用Stearns-Noechel模型建立木材染色配方预测模型,并采用粒子群算法对建立的模型进行参数优化,不断修正配比量系数?c与参数M,获取色差最小时的配比量c值与最佳的参数M值。最后获取拟合光谱反射率曲线与标准反射率曲线,计算拟合色差值?E并输出相应参数值作为预测配方。结果表明：以水曲柳为染色基材时,对参数M采用循环赋值法得到的最佳配方其平均相对偏差为0.643%,平均拟合色差为0.720。基于粒子群改进的Stearns-Noechel模型对染色木材的配色效果有明显提高,在木材染色配色行业具有一定使用价值。 相似文献
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为获得时间序列模型对天然林五角槭木材纤维长度的数据拟合与预测效果,以其径向变异规律为研究对象,采用时间序列模型中的自回归移动平均模型(ARIMA)进行数据拟合和中短期预测。研究结果表明,采用模型ARIMA(0,1,1)可以对天然林五角槭木纤维长度进行数据拟合与预测,模型拟合数据效果较好,5年短期预测精度高于10年和20年中期预测精度。 相似文献
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我国进口俄罗斯木材趋势分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对我国进口俄罗斯木材的历史数据进行分析,并根据灰色预测GM（1,1）模型理论,建立我国进口俄罗斯原木、锯材、板材预测模型,以此预测2015年我国对俄罗斯原木、锯材、板材的进口数量以及未来几年我国进口俄罗斯木材的总体趋势,从而为我国木材流通领域的宏观调控提供依据,保证整个社会经济的协调发展。 相似文献
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运用灰色系统理论,以1975-2017年青田县的森林资源主要指标为原始数据序列,建立青田县森林资源变化的非等间距灰色预测模型。利用模型求得1975-2017年现有森林资源主要指标原始数据的拟合值,结果显示,除1985、1998年的活立木蓄积拟合误差为13.69%、10.28%外,其他相对误差均小于10%,拟合精度较高。模型的预测精度检验结果显示,小概率误差均为1,除森林面积的方差比值为0.42,预测精度为二级合格外,林地面积、活立木蓄积的方差比值均小于0.35,预测精度均为一级(好),符合林业生产实践对数据精度的要求。 相似文献
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灰色理论和人工神经网络森林资源预测方法的对比研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以森林资源一类清查数据为基础,采用灰色系统理论、人工神经网络两种方法对山西省森林资源的发展趋势进行了预测,并对两种方法的优缺点进行了对比研究。结果表明：人工神经网络的相对误差低于灰色理论,拟合性高。采用人工神经网络预测森林资源变化是一种较好的方法,且对数据有较好的适应能力;人工神经网络更适合于短期预测,而灰色理论适合于中长期的预测。在进行森林资源预测时,应根据不同目的把两种方法结合使用。 相似文献
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福建省森林资源主要指标变化趋势灰色预测 总被引：1，自引：0，他引：1
应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率为时间数据序列,分别不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年的预测值,旨在为确定福建省2020年森林资源主要指标规划目标提供参考依据。 相似文献
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基于MEA-BP神经网络对木材内部缺陷诊断的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高木材内部缺陷的自动识别率,采用电阻层析成像(ERT)的方法获取电导率波动信号,通过小波包变换对采集的数据进行3层小波包分析,对八维特征向量进行提取,利用思维进化算法(MEA)优化权值和阈值,孔洞、节子、腐朽试样各45组数据,进行BP神经网络训练,每种缺陷20组作为测试集,识别木材内部缺陷。结果表明:MEA-BP神经网络对木材孔洞、节子和腐朽的识别率分别为96.92%、95.38%和92.31%,该模型解决了复杂组合的优化问题,提高了搜索效率,并且达到最佳的预测效果。 相似文献