山西省农业结构灰色系统回归预测研究

采用灰色聚类分析的方法研究山西省农业内部结构,明确影响山西省农业结构的主要因素。基于灰色聚类分析的结果,建立了山西省农业总产值的灰色系统回归预测模型,旨在为山西省农业结构战略性调整和农业总产值精确预测提供更为科学的依据。图1,表3,参8。     

基于灰色系统的桂西贫困地区农业经济分析

桂西是广西乃至全国贫困人口高度集中的地区,其经济发展状况直接关系到广西经济的整体发展和西部大开发战略的实施.通过人均劳动力创造的农村社会总产值、人均劳动力创造的农业产值、平均每公顷土地产出的农业社会总产值和农村居民人均纯收入4个指标,将桂西与广西其它4大经济区有关农业经济数据进行横向对比,引用灰色系统的相对关联分析模型,分析并找出影响桂西地区农业经济的主要因素.分析结果表明桂西农业经济仍存在较大的发展空间,可为政府对桂西农业经济进行宏观调控和产业结构调整提供依据.图2,表1,参6.     

灰关联分析方法在农业总产值构成分析中的应用

应用灰色关联分析方法分析了黑龙江省各地市农业产值的发展对全省农业总产值的影响,从而为调整农业产业结构及制订合理的全省农业发展战略提供决策信息。     

山西省农业结构态势分析与农业可持续发展对策

运用等维灰数递补的灰色预测方法,对21世纪初山西省农业结构的发展态势进行了灰色预测研究。结果表明:21世纪初期山西省农业内部结构将出现不协调的发展态势,如不及时进行调整,牧业、林业将成为21世纪初山西省农业可持续发展的限制因素。基于此提出了山西省农业可持续发展对策,以便为决策部门提供科学依据。表1,参4。     

西藏农业生态系统结构的灰色关联分析

采用灰色关联分析法研究了1995～2002年西藏农业生态系统结构因素之间的关系。结果表明：西藏的农村社会生产总值主要受农业发展的影响。种植业时农业总产值的影响最大,而从各种农产品产量和农业总产值的关联度分析,青稞和小麦的贡献率最大；畜牧业对农业总产值的影响为第2位,而猪的饲养量是影响畜牧业产值的主要因素；木材采伐对林业产值的贡献率最大,林产品次之。针对西藏农业生态系统结构的现状和发展趋势,提出今后宜重点发展的产业为蔬菜和饲料作物种植、家禽养殖业和林产品开发。表6,参8。     

农村产业结构的关联分析及发展研究

本利用关联度的计算公式，分析云南省农村各产业的产值与农业总产值的关系，各主要农产品产量与粮食总产量的关系，并且，建立了灰色动态模型。     

安徽省农业生产结构的系统分析与协调预测研究

运用灰色系统理论,对安徽省农业生产结构进行系统分析与预测,主要包括农业生产结构动态关联分析;农业总产值的多维动态模型分析：生产结构的协调预测分析。在此基础上,提出安徽省农业生产结构调整和农业经济发展建议。     

泉州市区域农业结构的调整与优化研究

运用多目标灰色局势决策理论与方法,根据大农业各业的土地生产率、产值年增长率、劳动生产率和农民收入水平4项指标构建了福建省泉州市大农业结构的灰色局势决策模型,并分析模型输出的各项效果测度值,最后提出了该市下辖各县市农业发展的合理模式及产业结构调整的若干建议。表7,参4。     

河南省农业结构灰色回归预测模型研究

采用灰色关联聚类分析的方法研究河南省农业结构,明确影响河南省农业结构的主要因素。用灰色关联聚类得出的结果,建立河南省农业总产值的多元回归预测模型,并对模型进行精度检验,为河南农业结构战略性调整和农业总产值精确预测提供科学的依据。表5,参6。     

利用多维灰色模型进行山东省农业生产结构协调分析

本文首先用两种方法计算山东省农业总产值与种植业，林业，牧业，副业，渔业之间的关联度，然后对农业生产结构建立了多维灰色协调模型ＧＭ（１，６），并进行了协调分析，在此基础上给出了农业生产结构灰色综合模型，最后对山东省农业生产结构的调整及农业经济的发展提出了建议。     

２１世纪初临汾地区农业结构动态协调分析

２１世纪初农业结构调整将成为农村工作的主题。为此建立了临汾地区农业及其子系统内部结构的ＧＭ（１，Ｎ）动态协调模型，对其进行了发展态势及动态协调分析，并据此提出了２１世纪临汾地区农业 合理化建设。表１，参５。     

灰色关联分析模型研究进展

本文对灰色关联分析模型的研究进展进行了系统梳理. 从早期基于点关联系数的灰色关联分析模型, 到基于整体或全局视角的广义灰色关联分析模型; 从基于接近性测度相似性的灰色关联分析模型, 到分别基于相似性和接近性视角构造的灰色关联分析模型; 研究对象从曲线之间的关系分析到曲面之间的关系分析, 再到三维空间立体乃至n维空间中超曲面之间的关系分析. 明确了有待进一步研究的问题. 较为清晰地向读者展示出灰色关联分析模型的几条研究脉络.     

基于灰熵优化的加权灰色关联度

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析,首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列,建立了关联系数权重的优化模型,并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明,该方法能够反映不同时点关联系数的重要性,使关联系数的波动性得到了有效控制,解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。     

基于面积的改进灰关联度算法

灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。通过对现有灰关联模型的研究,提出了一种基于面积的相似性度量方法,以序列相邻采样点间对应面积作为灰关联系数的计算依据,并用灰关联系数的均值作为序列的灰关联度。理论推导证明该方法符合灰关联四公理,体现了灰关联分析中衡量曲线相似性的基本思想。仿真实验表明,在邓氏灰关联度和广义灰关联度算法失效时,该方法仍能得出与定性分析一致的关联序,具有较高的可靠性。     

基于相似性和接近性视角的新型灰色关联分析模型

以笔者1992年提出的灰色绝对关联度模型为基础,构造出分别从相似性和接近性两个不同视角测度序列之间的相互关系和影响的灰色关联分析模型,并研究了灰色相似关联度和灰色接近关联度的计算及性质,最后给出一个算例.新模型克服了原模型存在的问题,更易于实际应用.相似关联度主要用于测度序列折线在几何形状上的相似程度;接近关联度用于测度序列折线在空间中的接近程度.需要说明的是,接近关联度仅适用于序列的意义、量纲完全相同的情形,当序列的意义、量纲不同时,研究其接近关联度没有意义.     

基于广义动态灰关联度窗口的时滞分析模型

基于静态最大关联度准则的经典灰关联时滞分析方法对样本时序的依赖性较强,分析结论的代表性较差、甚至会出现自相矛盾的地方.为此,本文探讨了一种新的全局性动态时滞分析方法.首先,设计了新信息优先加权算子,将其引入广义灰色关联度模型,强调新信息在关联分析中的重要性.其次,针对经典的基于灰关联度的时滞分析方法的不足,提出动态灰关联度窗口的概念,对样本时序中所有潜在时滞取值展开系统化的分析.再者,定义了基于动态灰关联度窗口概念的时滞关联度矩阵以及相应的时滞灰关联度向量,设计出灰栈矩阵这一特殊灰关联数据存储结构,动态对比所有潜在时滞关系,找出代表性时滞值.最后,对宏观经济指标之间的时滞关系展开案例分析,并与经典灰关联时滞分析方法进行对比,结果表明本文设计的时滞分析方法具有更好的说服力.     

吉林省农民收入变动及影响因素分析

基于农民收入的时序演变、结构转变与空间差异分析,应用变异系数、极差系数和GIS技术研究吉林省农民收入的整体变动情况。研究表明:1986~2003年,吉林省农民收入在经过了稳步、曲线、直线、波形增长后遭遇平台期;家庭经营性收入仍是农民收入的主要来源,年均比例占总收入的80%以上;省内各市县农民收入的高低重心发生显著变化。利用1990~2003年的数据,选取影响农民收入变动的8项因素进行灰色关联分析,发现人均耕地面积是影响吉林省农民收入的首要因素,关联度高达0.893。结合吉林省实际,对8项影响因素进行了系统分析。图3,表2,参5。