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何剑宇 《沈阳农业大学学报》2012,43(2):253-256
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。 相似文献
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在分析农业用水特性的基础上,提出了可有效克服单一预测模型预测精度不高的组合预测模型,并给出了农业用水量组合预测模型的权重确定方法,最后基于GM（1,1）模型、回归预测模型和指数平滑模型验证了组合预测模型对我国农业用水量的预测精度。 相似文献
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应用灰色系统理论,建立了福建省茶叶产量的动态模式,分析了茶叶产量的历史变动状况,并对2009年-2015年的茶叶产量进行预测。通过对原始数据序列开n次方来改善原始数据序列{x^（0）（k）}的光滑度,依据此数据建立的模型群代替原来单一的模型,极大地提高了预测精度。 相似文献
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以安徽省农业总产值为应用背景,选择国家统计局的数据作为基础数据,分别采用GM、DEGM、RGM和DERGM四种模型对2011年至2017年安徽省农业总产值进行预测,并与实际总产值进行比较。得出四种模型的平均绝对百分误差（MAPE）分别为1.8257%、1.8023%、1.5367%和0.9252%,数值结果显示RGM的预测精度比GM和DEGM的精度都要高,说明滚动机制的应用能够提高GM（1,1）模型的预测精度;DERGM模型的预测精度是最高的,其MAPE的值为0.9252%,说明同时融入差分进化算法（DE）和滚动机制的GM（1,1）模型的性能得到大幅度提高。采用DERGM对2018—2020年安徽省农业总产值和全国农业总产值进行预测,得出2020年安徽省农业总产值将达到2 611.6亿元,所占全国农业总产值的比重约为3.80%。 相似文献
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灰色系统模型在贫信息、小样本的非线性系统建模中具有明显优势,适合对时间序列较短时的需水量进行预测。针对基本灰色预测模型背景值构造不合理,及未充分利用新信息的缺点,采用重构背景值和等维递补原理对基本GM(1,1)模型进行改进,并利用改进模型对安阳市小南海泉的涌泉量进行拟合和预测,结果表明,改进模型预测精度更高。 相似文献
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倒数累加非等间距GM(1,1)模型及其在农业机械中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究非等间距GM（1,1）模型的基础上,发现当原始数据递增时,拟合和预测的结果较好;当原始数据递时,拟合和预测的结果误差较大。因此,将递减的原始数据转换为递增的数据可以提高拟合和预测的精度,该文采用的方法是对原始数据进行倒数运算。实例结果显示,该方法能有效地拟合和预测系统的发展,为灰色提高预测精度提供了一个有效的方法。 相似文献
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灰色预测模型通常是GM(1,1)模型,但预测精度有时不令人满意.因此利用以下两种方法的结合对模型GM(1,1)做了进一步的改进,提出了一个预测精度较高的新灰色预测模型。第一步:利用"幂函数变换"模型,它能提高离散数据的光滑度,从而提高了灰色预测模型预测结果的可信度.第二步:分析GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出在形成预测公式时规定为∧X(1)(1)为已知条件是不合理的,应当根据实际情况选用其他数据。 相似文献
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提出了用Simpson 数值积分公式构造背景值的GM(1,1) 建模新方法，并通过算法分析和一些实例说明了该方法对很多时间序列应用方便，且其模型的拟合精度也比一些文献中的建模方法有明显改进.认为所提出的方法是建立GM(1,1) 预测模型时值得考虑的一个新方法，这不仅将对GM(1,1) 建模方法的理论研究提供必要的算法依据，而且对合理应用GM(1,1) 预测模型具有一定的参考价值. 相似文献
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基于函数变换理论,本文提出了对建模数据进行复合函数变换,理论上证明了这种变换可以有效提高建模数据序列的光滑度。并把此方法应用于我国国内人均生产总值的建模中,应用结果表明,该方法所建模型的精度优于传统GM(11,)模型和对数函数变换GM(1,1)模型的精度,从而拓宽了灰色模型的应用范围。 相似文献
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根据灰色系统理论的新信息优先原理,对GM(1,1)模型进行了改进,提出了一种基于新信息优先的GM(1,1)模型,并结合实际情况分析了GM(1,1)模型和基于新信息优先的GM(1,1)模型的预测结果,残差检验和后验差检验结果表明,所建模型比GM(1,1)模型精度高,具有重要的理论价值和实践意义。 相似文献
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用灰色理论预测青海湖裸鲤的年产量 总被引：1，自引：0，他引：1
刘军 《大连水产学院学报》2006,21(4):390-393
应用灰色理论与方法,以1991~1998年青海湖裸鲤Gymnocypris przewalskii przewalskii的年产量统计数据为基础,建立了灰色系统理论GM(1,1)预测模型,用该模型对1999年青海湖裸鲤的年产量进行了预测。结果表明:青海湖裸鲤年产量的时间响应函数模型为x^(0)(k 1)=4974.9670996e-0.232119k,多年平均相对误差为10.33%,后验差比值C=0.248352,小误差频率P=1,模型的预测精度达到一级;1999年青海湖裸鲤年产量的预测值为776.8 t,与实际产量(807 t)的相对误差为3.73%,模型的预测效果比较理想。 相似文献
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秋冬连旱是影响宿州冬小麦、油菜等越冬作物生长发育的重要因素。以Z指数≤一0．8为标准,确定宿州市秋冬持续重旱年份序列,建立GM（1,1）预测模型,并应用BP人工神经网络（BP—ANN）对残差进行拟合,对GM（1,1）预测模型进行修正。结果表明,拟合结果较单一的GM（1,1）模型有一定提高。预测2008年后的下一个宿州市秋冬（10月-2月）持续重旱年度发生在2017～2018年,对当地农业生产和防灾减灾有一定的参考价值。 相似文献
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基于EXCEL建立人口灰色预测模型的研究——以天津市农业人口为例 总被引：1，自引：1，他引：1
以EXCEL为基础,建立人口GM(1,1)预测模型,通过在编制好的Excel表格中输入已知时刻的实际值,就可以预测出所需的结果.以天津市农业人口为例,并检验精度,取得了较好的预测结果,为人口预测提供了一种操作简单、精度较高的方法. 相似文献