共查询到20条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
2.
运用灰色灾变预测理论与方法，建立了灰色灾变预测模型：（ＧＭ１．１）—＾Ｘ（１）（Ｋ＋１）＝１８．２５００ｅ０．１９９３３５５４ｋ－１５．２５００。经实践证明，该模型精度极高，预测准确 相似文献
3.
灰色理论GM（1，1）模型在畜禽粪便产量预测中的应用 总被引：2，自引：1，他引：2
运用灰色系统理论和方法，以北京市密云县檀营乡1999-2003年畜禽粪便猪粪当量年产量为依据，构建灰色GM（1，1）预测模型，模型为X^（1）（t＋1）=3．5284e^0.1617t-3．0884，后检验比值C=0．1812，P=1，模型的预测精度达到一级，1999-2003年平均相对误差为4．38％，模型的预测效果比较理想。 相似文献
4.
灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型（Grey Prediction Model）,从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。以青岛市1998-2007年海水养殖产量统计数据为基础,分别利用灰色GM（1,1）模型和Verhulst模型对该市传统海水养殖产量变化作预测。预测结果表明,GM（1,1）模型和Verhulst模型都显示了青岛市海水养殖产量在未来5年呈逐年递增的趋势。但通过对GM（1,1）模型和Verhulst模型的模拟精度验证和模拟预测结果的比较,发现灰色Verhulst模型预测精度较高,Verhulst模型更适合对该市未来几年的海水养殖产量进行预测。该研究结果可为青岛市合理保护和利用海水养殖资源、制定海水养殖规划提供参考依据。 相似文献
5.
根据GM（1,1）模型的建模机理,利用1994-2006年银川市园林绿地变化的数据,分别建立了银川市“创建园林城市”目标前后的绿地变化预测模型,创建目标之前绿地变化预测模型为X（t＋1）=9977．510384^e0.067 699t-9327．420384,其后验差比值C=0．0418〈0．35,小误差概率P=1．0000〉0．95,检验结果为“一级,很好”．创建目标之后绿地预测模型为X（t＋1）=4269．022661^e0.2138734-3294．122661,其后验差比值C=0．1857〈0．35,小误差概率P=1．0000〉0．95,检验结果为“一级,很好”．通过所建模型对银川市绿地面积变化规律进行预测,结果表明,灰色系统GM（1,1）模型对银川市园林绿地发展可以进行模拟检验,其结果精度达一级水平,模型误差率小,所建模型可靠,精确,对于今后银川市园林绿地建设发展具有一定的指导作用．依据绿地的发展特点和变化规律对今后银川市园林绿地发展所面临的问题进行了讨论． 相似文献
6.
基于灰色新陈代谢模型的我国棉花产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为预测2011年我国棉花产量,基于灰色预测建模思想和新陈代谢原理,建立了灰色新陈代谢预测模型,并结合实际情况分析了常规GM（1,1）模型和新陈代谢GM（1,1）模型的预测结果,表明新陈代谢预测模型比常规预测模型精度高。用新陈代谢GM（1,1）模型预测的我国2011年棉花产量为614.968 3万t。 相似文献
7.
大通东峡林区青海云杉林生长预测 总被引：1，自引：0，他引：1
应用灰色系统理论提出的建模方法，来拟合青海云杉生长过程，并根据生长变量自身的数据序列，建立起青海云杉个体生长的灰色动态预测模型。结果表明，应用灰色系统理论建立的树高总生长量模型和胸径总生长量模型，精度相当高，能够准确地预测青海云杉树木生长的未来趋势。 相似文献
8.
利用灰色系统理论和原有的确定性物理模型建立了室内空气品质灰色非本征预测模型．并利用灰色非本征模型模拟了两种条件下，室内二氧化碳随时间变化的特性．计算实例表明，灰色非本征模型在预测室内空气品质时具有较好的实用性和精确性． 相似文献
9.
基于灰色关联度法和权重决策法评价牧草营养成分 总被引：1，自引：0，他引：1
对17份牧草样本进行营养成分测定,并运用灰色关联度法和权重决策法进行评价,建立牧草营养成分评价模型：ψ=0．164NFE＋0．140AW＋0．130CF＋0．127CP＋0．122P＋0．117ASH＋0．i01Ca＋0．099EE。 相似文献
10.
当前,中国出境旅游呈“井喷式”增长现象,已成为世界最大的客源输出国,极大提升了中国对世界旅游业影响力。合理预测中国出境旅游市场规模,将对世界旅游业发展及中国旅游产业优化升级具有战略性指导意义。基于线性回归和灰色模型提出灰色线性回归组合预测模型,并对2017—2025年中国出境旅游客流规模进行预测和分析。结果显示：灰色线性回归组合预测模型的拟合度和精度要优于线性回归预测模型和灰色GM（1,1）预测模型,表明组合预测模型能够弥补单一模型预测精度不够的缺点,提高预测的精密性和科学性;中国出境旅游客流在2017—2025年内将继续保持高速增长趋势,年均增幅为21%,至2025年,出境旅游总人数将达6.2亿人次。 相似文献
11.
基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。 相似文献
12.
《西南林业大学学报》2017,(3)
根据2007—2015年普达措国家公园游客数量的统计数据,基于旅游地生命周期理论,对普达措国家公园构建直线、指数、戈珀兹、Logistic回归、GM(1,1)、ARIMA(1,1,1)6个预测模型。结果表明:GM(1,1)模型的预测效果最好,总体效果为GM(1,1)Logistic回归直线趋势指数趋势ARIMA(1,1,1)戈珀兹模型;基于GM(1,1)灰色预测模型的模拟方程为:x(t+1)=49.157 119e~(0.159 615t)±27.302 081,对普达措国家公园未来10年的游客量进行预测,到2025年普达措国家公园的游客量可能会突破500万人。 相似文献
13.
14.
选取宿迁市1997～2007年耕地变更调查统计数据，分别采用趋势预测法、线性回归法和灰色数列模型对该市耕地总量变化态势进行建模，并利用模型进行未来耕地需求量预测，最后根据预测结果对3种预测方法进行分析讨论。 相似文献
15.
本文将灰色ＧＭ（１，１）预测模型与马尔柯夫链结合构成灰色－马尔柯夫链，用此联合预测模型对吉林市玉米单产进行预测。结果表明：联合模型预测的精度高，效果好，是一种较理想的玉米单产预测方法。同时对１９９３～１９９５年三年吉林市玉米单产进行了实际预测。 相似文献
16.
《农业环境科学学报》2007,(14)
运用灰色系统理论和方法，以北京市密云县檀营乡1999—2003年畜禽粪便猪粪当量年产量为依据，构建灰色GM（1，1）预测模型，模型为X(1)(t+1)＝ 3.528 4e0.161 7t-3.088 4,后检验比值C=0.181 2,P＝1，模型的预测精度达到一级，1999—2003年平均相对误差为4.38％，模型的预测效果比较理想。 相似文献
17.
根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模型能够明显地提高预测精度,增强预测的可靠性,有很强的实用价值。利用所建模型,对2014—2019年河北省粮食总产量进行预测,预测结果表明:2014年河北省粮食总产量预计达到3 450.8万t,未来几年还会继续稳步上升,2019年河北省粮食总产量有望突破4 000万t,为全国粮食供给提供了强有力的保障。 相似文献
18.
基于神经网络的宏观农业生产预测模型的研究 总被引：1，自引：1，他引：1
为探索宏观农业生产系统预测的新方法，构建了基于人工神经网络的预测模型，利用1994-2003年的气象、经济、生产、投入、技术、价格各方面的数据对我国粮食生产进行了拟合分析，并预测了2004年粮食总产，预测的结果为46125．46万t。结果表明，与灰色系统相比，本文建立的模型具有90％以上的拟合精度，模型具有容错能力、联想能力和学习能力．可以用来尝试解决农业生产系统预测问题。 相似文献
19.
土地利用演变具有复杂性、非线性特征，其模拟预测的精度受到空间转换规则及数量预测约束的影响。针对经典数量预测马尔科夫模型存在忽视社会发展阶段性速率不同及灰色模型对随机波动性大的数据拟合效果较弱等不足，构建了基于灰色-马尔科夫改进的土地利用变化预测模型，以双鸭山市为案例区进行实例验证，结果显示，考虑社会因素影响的灰色-马尔科夫改进模型，能够反映社会发展等因素对土地变化的综合作用，预测趋势更加符合不同发展阶段用地规律，同时解决了社会经济类指标在土地利用变化模拟中难以空间化表达的问题；改进的灰色-马尔科夫模型能够发挥马尔科夫链处理数据波动的优点，降低传统灰色模型将土地随机变动数据视为干扰数据剔除进而产生的误差，有效提高数量预测模型的精度。进一步通过模拟验证表明，相比于传统马尔科夫模型，灰色-马尔科夫改进模型2020年模拟结果FoM精度提高了20.07%,证实通过数量预测方面的改进对于提升模拟精度有较为明显的正向推动。 相似文献
20.
针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题，对两次拟合等维灰色预测模型进行研究，并对其进行改进，通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模，经研究发现当历史数据有较大波动时，利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。 相似文献