Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为：乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM（1,5）预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM（1,5）模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果：事后检验阶段GM（1,5）模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。     

组合预测模型在安徽省粮食产量预测中的应用

利用安徽省粮食产量的历史数据,分别采用一元线性回归、指数曲线及神经网络方法建立了安徽省粮食产量的预测模型。以此为基础,建立了安徽省粮食产量的组合预测模型,并对模型的适用性进行了检验。最后,应用该模型对安徽省未来10年的粮食产量进行了预测。结果表明,组合预测模型可以作为安徽省未来粮食产量预测的有效工具。     

时间序列分析在粮食产量预测中的应用

在预测粮食产量中可以应用时间序列分析.叙述了时间序列模型的辨识、预测及建模过程,利用Matlab系统辨识工具箱对时间序列进行数据预处理,相关分析,ARMA模型参数估计,并对2010年的粮食产量进行了预测.     

基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型

研究我国粮食生产系统的变动规律,做好粮食产量科学预测不仅是制定农业政策的重要依据,而且对于保证我国的粮食安全具有重要意义。鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后根据支持向量机回归原理,建立了基于灰色关联支持向量机的预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。     

基于熵权法的灰色组合模型的应用

针对粮食产量波动较大,单一预测模型不能实现精确预测问题,提出一种基于熵权法的灰色组合模型.利用熵权法对预测误差较小的DGM(1,1)和多元线性回归模型进行定权组合,并分别对我国2010—2015年粮食产量进行预测,结果表明,用改进的组合模型预测的粮食产量误差更小.     

基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型

研究我国粮食生产系统的变动规律,做好粮食产量科学预测不仅是制定农业政策的重要依据,而且对于保证我国的粮食安全具有重要意义。鉴于粮食生产系统的复杂性和信息不完全性,在对粮食生产系统灰色关联分析的基础上,确定出影响粮食产量的主要因子,然后根据支持向量机回归原理,建立了基于灰色关联支持向量机的预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为粮食产量预测提供了一条新的途径。     

“十三五”时期中国粮食产量的预测研究

从中国粮食产量的历史趋势中找出规律,寻找适当模型为政府进一步制定相关的农业改革政策提供参考。以1949—2014年中国粮食产量数据作为建模样本,运用EViews 6.0,建立中国粮食产量的ARIMA模型。建立了ARIMA)0,1,1(模型,并对样本数据进行拟合预测,经检验拟合效果较好,预测精度较高。模型预测效果显著,具有现实意义。     

基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状,采用灰色关联模型对2000~2009年江苏省粮食产量进行分析.结果发现,播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素.然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010~2012年江苏省粮食产量进行预测与验证,结果表明预测效果良好.最后,针对现状提出了相关建议.     

基于IOWA算子的我国粮食产量组合预测研究

以1978—2018年我国粮食产量数据为样本,提出基于IOWA算子的组合预测模型,对我国未来5年的粮食产量进行预测。首先建立时间序列ARIMA模型、Holt-winters加法模型和多元线性回归模型,运用3个单项预测模型对1978—2018年间我国的粮食产量进行拟合,然后基于IOWA算子建立以误差平方和最小为准则的组合预测模型,最后运用基于IOWA算子组合预测模型对我国未来5年的粮食产量进行预测。结论表明:基于IOWA算子的组合预测模型具有更高的预测效果,能够使得单项预测模型提供的有效信息得到全面利用,更精准地预测我国粮食产量;我国未来5年的粮食产量还会持续增加,并且每年的平均增长速度为1.3%。     

灰色GM(1,1)模型在淮南市粮食产量预测中的应用研究

为了科学地、准确地预测淮南市未来年度的粮食产量,根据1995-2010年份淮南市粮食产量的数据基本具有单调递增性的特点,采用灰色GM(1,1)模型对其2011-2014年度的粮食产量进行了预测,预测结果与真实值之间的误差均在允许范围之内,预测具有较好的效果.这对于淮南市政府部门制定相应的经济发展计划、维护淮南市的社会稳定以及提高淮南人民生活水平均具有十分重要的意义.     

基于自相关的GM（1，1）与GM（1，N）联合模型优化及应用

分析基于自相关理论的GM（1,1）与GM（1,N）联合模型,将仅适合GM（1,1）模型的数据拓展到适合GM（1,N）模型。用数值积分中的Simpson公式来重建GM（1,1）与GM（1,N）的联合模型,在参数辨识过程中引入累积法,降低线性方程组系数矩阵的条件数,使联合模型求解更加稳定,提高了模拟及预测精度,并且克服了原GM（1,N）模型必须获得预报时刻点相关数据列的值的缺陷,有利于新息GM（1,N）模型的应用。数值实验结果表明,优化后模型数值稳定性好,其系数矩阵的条件数在数值上比通用的最小二乘法有所降低,且模拟平均相对误差也有所降低,预测精度得到提高。     

一类组合预测模型及其应用

基于GM( 1 ,1 )模型、GM ( 2 ,1 )模型和ARMA模型 ,建立了一类组合预测模型 ,通过实例分析取得了好的效果。     

平顶山市“十二五”规划期间人口发展预测

根据最新人口统计资料,分别建立长、中、短不同维度的GM（11,）模型、增量GM（11,）模型和灰色Verhulst模型,对2005-2009年平顶山市人口总量进行检验性预测,通过对比分析,发现短维度GM（1,1）模型的预测效果要好于其他模型.最后,在充分采纳新信息的基础上建立5维GM（1,1）模型,对十二五期间平顶山市...     

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。     

改进GM(1,1)模型在城市流动人口预测中的应用

利用泰州市2003-2009年流动人口数据,建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型对流动人口数量进行预测.并用多种方法检验了三种模型的拟合效果.结果表明三种模型均能合理地对流动人口数量变化进行预测,但残差GM(1,1)模型和动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于一般的GM(1,1)模型.     

随机AR(1)MA(1)模型的参数矩估计及其相容性

利用矩估计法,给出了双重时序模型AR（1）－MA（1）的参数矩估计。在第二重模型MA（1）噪声方差已知的条件下,通过对协方差函数渐近性质的研究,证明了该矩估计的相容性。讨论了第二重模型满足对数MA时的参数的矩估计及其相容性、自相关函数及谱密度。     

GM(1,1)模型分析股价趋势

用GM (1,1)等维新陈代谢模型来分析股价短期趋势 ,并根据GM(1,1)等维新陈代谢模型显示的趋势变化 ,指出了买入股票的最佳时机     

基于灰色系统的中国人口预测模型

基于"国家人口发展战略研究报告"中的数据,采用"小波去噪"进行数据处理.在此基础上,建立GM(1,1)参数优化模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对中国人口结构、人口分布、出生率、自然增长率、人口数量、抚养比例和男女比例七个指标进行了中短期与长期预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟.     

上海市四个主要境外旅游客源市场的灰色预测模型

通过对上海市主要境外旅游客源市场游客数量的分析 ,根据客流量与时间的关系 ,利用灰色系统理论建立了GM( 1 ,1 )灰色预测模型 ,其研究模型不仅与实际客流量相吻合 ,还可以对未来几年客流量进行预测     

基于灰色马尔可夫模型的采煤机生产率的预测

生产率是衡量采煤机工作性能的一项重要指标,对煤矿开采的科学决策以及发展规划具有重要的指导意义.通过建立采煤机生产率的指标评价体系,运用灰色GM (1,1)模型以及灰色马尔可夫模型分别进行了预测,经过比较可发现,灰色马尔可夫模型预测的准确率和预测精度都优于GM(1,1)模型,尤其对波动性和随机性大的数据具有很好的拟合和预测效果,为具有多因素影响的采煤机生产性能预测评价提供了一种有效的途径和方法.