马尔科夫链在加工番茄产量预测中的应用研究
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态系统, 其预测是根据状态之间的转移概率来推测系统未 来的发展 , 转移概率反映了各种 随机 因素的影 响程度 , 因
而马 尔科夫 链 比较适 合于 随机 波动性 较大 的预 测 问题 。 11 马尔 科夫 链 的定 义 ( ) { X()t ) 是 一 个 . 1 设 ( t ,cT }
加工番茄产量进行预测检验 , 预测结果与 实际产 量相 吻合 , 望能为未来种植计划提供参考依据 。 期
关键 词 : 尔科 夫链 ; 移 矩 阵 ; 测 ; 茄 产 量 马 转 预 番
中图分 类号
¥4 . 6 12
文献 标识 码
A
文章编号
10 7 3 (02)5— 9— 2 0 7— 7 1 2 1 1 2 0
P x(n ( t )< =x t):x , t)=x , . x(n n 1 l X( l X(2 2 … , t
它在 时刻 t t之 前所 处 的状 态无 关 , 称 { () t ) >O 则 x t ,cT }
具 有 马尔可 夫性 。
有效 地指 导加 工番茄 的种 植规模 和单 位 面积 种植 期 、 效 有 地提 高产业 链 的经济 效益 。 关 于加 工 番 茄 产 量 预 测 , 年 来 有 学 者 专 门 进行 研 近 究 , 文献 [ ] [ ] [3 等 , 如 6 、7 、 1 ] 他们 采 用 灰 色预 测 理 论 、 s L
Appl a i fM a k i ton o r ov— c —Cha n i m a o Yi l Pr dito i n To t ed e c i n
You unpe K ng ta . e 1
( col f lc ca nier g Xni gU i ri , rmq 8 04 , hn ) Sho o et inE g e n , i a nv sy U u i 30 7 C ia E r i n i jn e t
A src:hsppr ae rcsi ma i in sh sac bet uigMa o§pe iint h o g , s b b tatT i ae kspoes gt t i X n aga e eerhojc, s r t n o on j t r n c rdc o cnl y et — t e o a
随机过 程 , { t ,CT } t 当 x( ) t ) 在 o时刻 所处 的状 态 为 已知 ,
料需 求之 间 的供给 平衡 问题 , 产业 链效 益最 大 化 的关 是该 键 问题 。所 谓平 衡是 指 日产量 与 日 求 的平 衡 , 是番 茄 需 于
单位 面积 种植 产量 是人们 所关 心 的 , 这个 产量 又 要受 到 而 各种 复 杂 因素 的影 响 , : 子 品种 、 候 、 种 期 、 温 、 如 种 气 播 基 病虫 害及农 田管理 等 。科 学 的 预测 单 位 面 积种 植 产 量 能
持在 7万 h m 以上 , 总产 量 达 到 全 国 的 9 % , 茄酱 制 其 0 番 品出 口量 接 近世 界 总 量 的 近 1 3 被 誉 为 新 疆 的 红 色 产 /, 业 。加工 番茄 的种植 及 其 产 量 与番 茄 加 工 制 品生 产 的原
( . . akv 命 名 , 具 有 马 尔 可夫 特 性 的离 散 时 间 的 A A M ro) 是 随机过 程 。马尔 可夫 链 理论 预测 的是 一个 随机 变 化 的 动
安徽 农学通报 , n u A r SiB l 2 1 1 ( 5 A hi gi c u1 02,8 1 ) . . .
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马尔 科 夫 链 在 加 工 番 茄 产 量 预 测 中 的应 用 研 究
尤坤鹏 姜 波
804 ) 3 0 7
( 新疆大学电气工程学院 , 新疆乌鲁木齐
摘
要: 以新疆 某地加 工番 茄为研究对 象, 运用马 尔科夫预测技术 , 建立番茄产量预测模型 。通过 对 20 0 0—2 1 年 的 01
fc o百度文库. a tr
Ke r s Ma k v c a n y wo d : r o h i ;T a se t x;P e it n ;T ma o yed r n fr mar i r d ci s o t il o
加工 番茄 作为 新疆 的优 势特 色果蔬 , 植 规模 常 年保 种
—
( ) { ()t ) 的状态 空 间 为 S 如果 对 于 任 意 2 设 X t,CT } , 的 n至 2 任 意 t <2 , l t <… . tCT 在条 件 X( ) x, i <n , t = ix i ∈S i , … . , 1 , t) , =12 .n一 下 X( 的条 件 分布 函数 恰 好 等 n 于在条 件 X( 一 ) x ~ 下 的条件 分布 函数 , t 1 =n 1 n 即
l h n f o t i l r d ci n mo e .B s d o h 0 0—2 1 e rt mao y ed p e it n,p e i t n r s l i s t — i me to mao y ed p e i t d 1 a e n t e2 0 s t o 0 y a o t i l r dc i 1 o r d ci e u t s ai o s fco y a tr .C n p o i e a rf r n e t h e iin ma e ,S s t e l e t e o t z t n o il n e e t ftma os u e a r vd ee e c o t e d cso k r O a o r ai h p i a i fyed a d b n f z mi o i o o t a c