基于MARKOV——灰色模型的土地利用结构变化预测

以漳州市为例,根据同一套土地利用数据分别用马尔柯夫和灰色模型进行土地利用结构变化预测．两种模型各有优点,将所得到的结果互相验证,可提高预测的可信度和精度．两种预测结果一致表明：若继续保持2001--2006年的变化速率,耕地、林地和未利用土地持续减少,建设用地和园地呈增长趋势,而牧草地和水利设施相对比较稳定．预测结果为土地利用规划的制定提供科学的依据．     

城市土地需求预测及土地储备策略

针对城市土地储备系统具有较高的不确定性及土地储备的滞后性,土地需求预测是土地储备数量合理确定的基础,利用EViews拟合ARIMA模型,建立了城市土地季节性需求预测模型.并通过了博克斯-皮尔斯Q统计量法检验,表明建立的模型适用于城市土地需求的动态分析和预测.根据预测结果,利用模糊规划的方法,提出了在土地储备模糊约束条件下的土地储备数量确定方法.对某市土地储备数量的确定进行了实证研究,演示了模犁和决策方法的应用,验证了预测模型和决策方法的科学性和实用性.     

徐州城市土地利用结构信息熵变化及驱动力分析

借助城市土地利用结构信息熵和均衡度概念,揭示1994-2005年徐州城市土地利用结构的变化规律.其信息熵先增后减,总体略有上升.利用主成分分析法对影响徐州城市土地利用结构变动的主要驱动因子进行分析.最后,运用非线型回归模型对2010年和2015年徐州市区9种用地类型的面积、建设用地总面积、信息熵和均衡度进行了预测.     

NGINAR(1)模型的Bayes估计及预测

先利用Bayes方法研究NGINAR(1)模型的参数估计问题, 再利用条件分布预测方法进行模型预测. 模拟结果表明, Bayes估计效果优于条件最小二乘估计和Yule Walker估计, 且条件分布预测方法比条件期望预测方法更适用于整数值序列.     

NGINAR(1)模型的Bayes估计及预测

先利用Bayes方法研究NGINAR(1)模型的参数估计问题, 再利用条件分布预测方法进行模型预测. 模拟结果表明, Bayes估计效果优于条件最小二乘估计和Yule Walker估计, 且条件分布预测方法比条件期望预测方法更适用于整数值序列.     

中国碳排放影响因素分析和趋势预测——基于STIRPAT和GM(1,1)模型的实证研究

采用STIRPAT模型全面地对影响中国2000—2011年碳排放的因素进行分析,并利用灰色模型GM(1,1)预测了中国2012—2020年碳排放量.研究结果显示:城镇化率、经济增长、产业结构、能源价格、人口、能源结构和外贸强度对碳排放量有一定的促进作用,技术进步对碳排放量具有较强的抑制作用;其中对中国碳排放量增加影响较大的因素是人口和产业结构;根据GM(1,1)预测模型的结果,可以看出未来的减排压力还很大.因此,治理碳排放的政策应该综合考虑人口、产业结构和技术进步等影响因素.     

土地利用动态变化模型的研究综述

土地利用动态变化模型已成为土地利用变化研究中重要的系统方法.根据不同的研究目的,可以构建不同的土地利用动态模型.该文分析了模型构建的三个重要组成部分,并将当前使用广泛的模型根据其差异性分为土地利用程度变化模型、土地利用空间变化分析模型和土地利用变化及影响模型三大类,通过分析指出了这些建立在不同空间分析基础之上的动态模型在表现形式和分析能力上各有其不同的优缺点.     

基于能值理论的吉林省土地利用优化配置

在利用趋势预测法、灰色线性法和线性规划法预测2020年吉林省土地利用结构的基础上,采用能值理论及方法对吉林省不同土地利用结构下的能值投入产出、能值密度、人均能值使用量、能值投入/GDP、土地环境负载指数和可持续发展指数等指标进行测算并进行比较分析,建立综合评价模型对不同土地利用结构方案进行了综合评价.结果表明,2020年吉林省土地利用生态经济综合效益最优方案为线性规划法.     

基于SD的土地利用总体规划—以无棣县为例

利用系统动态的方法,在对土地利用系统进行系统分析的基础上,构建了无棣县土地利用系统动态模型,并根据土地利用系统SD模型的仿真模拟结果,编制了无棣县土地利用总体规划的基础方案。     

基于GIS和GM的土地利用空间格局和动态预测情景分析——以宜都市为例

应用GIS技术和景观生态学方法对湖北省宜都市2001年土地利用空间格局情景进行了研究,并结合1999年、2000年、2002年、2003年的土地利用变更调查数据,运用拓广的灰色动态预测模型预测2010年、2015年土地利用结构的变化趋势．研究结果表明：1）地处平原区几个乡镇的景观指数如景观偏离度、多样性、均匀度、破碎度大,优势度小,山地区则相反;2）拓广的GM模型提高了预测精度,预测结果表明研究区耕地将迅速减少,取而代之的是园地、林地和交通用地。其它类型用地变化不大．研究结果对制定科学合理的土地利用规划和动态管理具有重要意义．     

元胞自动机时空数据模型与预测方法

对标准元胞自动机(cellular automata,CA)模型进行扩展以满足具体行业地理信息系统(GIS)平台上时空动态模拟和预测应用要求。然后以电力行业配电网空间负荷预测为具体应用,建立起了土地利用演化动态模型与电力负荷空间预测之间关系,解决了时空数据管理中空间数据离散如何与属性数据进行交互问题。模拟出城市土地利用动态发展变化过程,预测出规划区域中的各划分小区土地的未来使用类型,建立起配电网空间负荷预测时空数据模型,突破了传统时空分离电力预测的预测方法的局限。最后通过一个配电网空间负荷预测实例验证了该方法有效性。     

高层建筑群诱发地面沉降物理模拟的灰色分析

针对典型的高层建筑群和上海地区代表性地层，建立了高层建筑群诱发地面沉降试验的物理模型，采用前后处理方法，针对模型试验获取的非等时数据，建立了非等时距GM（1，1）预测模型，通过模型试验数据的拟合和分析来检验预测精度．多测点计算结果表明，本模型预测精度较好，可用于试验数据的拟合分析和沉降趋势预测．     

西部工业城市耕地资源利用动态变化和预测——以陕西省宝鸡市为例

为了对宝鸡市耕地压力进行定量分析和评价,依据其2000—2009年粮食总产量、总耕地面积、人口等数据,运用回归分析法、时间序列、预测理论、最小人均耕地面积和耕地压力指数模型及SPASS13.0统计分析软件,对宝鸡市2000—2009年的耕地压力时间序列进行分析.选择指数模型、多项式模型和GM(1,1)模型对耕地压力变化趋势进行回归分析,建立了耕地压力的组合预测模型,采用粒子群优化算法求得组合预测模型的最优权重.结果为:宝鸡市耕地压力指数呈上升趋势,生产安全状况不乐观,未来10年粮食耕地压力指数呈现良好趋势.耕地压力指数已经超过警戒值,应该引起人们的重视,在未来10年内,应抓住时机制定相应的政策缓解耕地压力.     

LSTM模型在耕地面积预测领域的构建与应用

 长短期记忆（LSTM）模型广泛应用于系统故障、交通流量、股票指数、紧急事件、碳排放、石油产量、农区地下水位等多个领域,均表现了出色的预测性能。为了丰富耕地面积预测方法、提升耕地预测精度,将LSTM模型引入耕地面积预测。选择常用的趋势外推模型、指数平滑模型、灰色模型、移动平均自回归、支持向量机、NAR动态神经网络等6类模型进行对比,并以耕地变化趋势比较复杂的黑龙江省和变化趋势比较单一的辽宁省、吉林省作为案例进行分析,以验证LSTM模型耕地面积预测效果。结果表明,从均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAPE）这2个指标的综合评价来看, LSTM模型拟合和预测效果均为最优。根据LSTM模型预测, 2018-2030年黑龙江、吉林、辽宁3省的耕地面积将呈持续减少的趋势,耕地减少速度均有放缓之势。     

马尔可夫链在地价预测模型中的应用研究

在地价的预警预报研究过程中,过去的理论主要存在3点不足,（1）往往没有建立科学完善的数学模型,也没有用多种数学模型相互验证预测结论;（2）没有充分利用现有的信息,例如地价监测体系的信息.（3）在实际应用中也存在预测地价水平与城市实际地价水平、预测走势与实际变化有偏差的问题.解决这些问题通过以下方法：充分利用现有的准确的地价监测体系的信息,并在此基础上建立时间序列模型、空间分布预测模型及马尔可夫链地价预测模型;以不动产周期理论和专家经验知识库检验经过数学模型测算的结论.马尔可夫链地价预测模型是概率分布式的预测模型,它专门用于分析系统中不确定性因素的概率分布,经过检验可以认为这个模型适用于对地价变化进行科学的概率预测.     

多模型专家组合预测系统大纲

用１９种模型与５种群组决策方法相融合，构成了多模型专家组合预测系统，该系统较好地解决了多模型多专家预测分歧意见的协调统一问题，并已用于土地利用系统中大量要素变化的预测。     

HSPF模型及其在非点源污染研究中的应用

HSPF（Hydrological SimulationProgram-Fortran）模型是将数学方法应用于水文计算和预报形成的流域水文模型,可对陆地表面、亚表面和地下水的水文路线以及污染物的输移进行模拟,广泛应用于不同尺度流域的非点源污染模拟研究,为流域管理措施的制定和实施提供有力的依据．本文总结了HSPF模型的发展过程、模型的结构特点,分析了该模型在国内外应用实例中的可靠性以及存在的问题．最后根据该模型的限制因素,指出了应用中的改进方向．     

应用灰色控制系统予测林分产量

以固定标准地中选取的平均解析木的平均单株材积为依据，成功地建立了天然马尾松林分产量灰色系统予测模型，其予测结果，为天然马尾检速生丰产研究的可行性，提供了科学依据。     

信息化条件下的城市交通需求预测

基于信息化社会条件下的城市居民出行信息的可知性及路网交通信息的实时采集 ,根据最大熵原理 ,运用 OD反推技术 ,建立从土地利用到路网流量的组合式预测模型。简化了传统的土地利用到交通需求四步骤的预测模式。实践表明该方法更适合信息化条件下的城市快速发展。