基于背景值优化灰色模型在参考作物腾发量预测中应用论文
基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测
基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测聂韶华【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2012(029)009【摘要】In order to improve the grain yield prediction accuracy, this paper presented a grain output prediction model of grey support vector machine. First, grey correlation analysis was used to identify the main factors affecting the changes in grain output, and then by support vector machine, the nonlinear mapping relation between grain crop and factors was built. Finally, to avoid the blindness of artificial selecting parameters, a genetic algorithm was used to determine the parameters of support vector machine and the future of grain output prediction. The simulation experiments are carried out using the grain crops of China from 1978 to 2011. The predicted results were, compared with a single machine model, and the results show that, the grey support vector machine can increase the prediction accuracy of grain output.%研究粮食准确预测问题,由于粮食产量受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,单一模型不能全面描述其变化趋势,预测精度较低.为了提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色关联支持向量机的粮食产量预测模型.首先采用灰色关联分析确定粮食产量变化主要影响因子,然后通过支持向量机学习建立粮食产量与因子之间的非线性映射关系,最后为避免人为选择参数的盲目性,采用遗传算法确定支持向量机参数并对将来粮食产量进行预测.利用1978-2011年我国粮食产量进行仿真,并将预测结果与单一机模型进行对比.结果表明,灰色关联支持向量机提高了粮食产量的预测精度,可以较好地应用于粮食产量预测中.【总页数】5页(P220-223,227)【作者】聂韶华【作者单位】临沂大学,山东临沂273400【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型 [J], 李晓东2.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 [J], 王春辉;周生路;吴绍华;吴滢滢3.基于支持向量机的辽宁省粮食产量预测 [J], 张文政;孙德山;王玥;张蕾4.基于混合智能算法的支持向量机的粮食产量预测 [J], 高心怡; 韩飞5.基于灰色关联分析的辽宁省粮食产量预测模型 [J], 宰松梅;温季;仵峰;谢成春因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于背景值优化的灰色GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究
基于背景值优化的灰色GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究摘要：参考作物腾发量是计算作物需水量的重要参数。
对参考作物腾发量的准确预测对制定合理的灌溉用水计划以及优化配置水资源等具有重要的意义。
本研究利用基于背景值优化后的灰色GM(1,1)预测模型对阜新市参考作物腾发量进行预测。
结果表明：改进后的灰色GM(1,1)预测模型精度较原始的灰色GM(1,1)预测模型有了明显的提高，为参考作物腾发量的预测提供了一种新方法。
关键词：灰色GM(1,1)模型；背景值；参考作物腾发量；预测模型中图分类号: S274. 4 文献标识码: AOptimized based on the gray background GM(1,1) model for reference crop evapotranspiration prediction researchCheng Shi-Guo(Shen yang Water Resources Research Institute, Shen yang 110043 China )Abstract: Reference crop evapotranspiration is calculated crop water requirements of important parameters. Reference crop evapotranspiration for accurate prediction of the development of rational planning and optimal allocation of irrigation water and other water resources of great significance. In this study, based on the gray background optimized GM (1,1) prediction model Fuxin reference crop evapotranspiration to predict. The results showed: improved gray GM (1,1) prediction model accuracy than the original gray GM (1,1) prediction model has been significantly improved, as the reference crop evapotranspiration projections provide a new approachKeyword: Grey GM(1,1) Model；Background Value；Reference crop evapotranspiration; forecasting model1引言作物需水量是预测灌溉用水量、制定合理灌溉用水计划的基础。
灰色预测模型论文
GM(1,1)灰色预测模型摘要灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。
灰数的生成，就是从杂乱中寻找出规律。
同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，灰色预测的数据是通过生成数据的gm(1,1)模型所得到的预测值的逆处理结果。
本文利用灰色预测对重庆市的人均收入进行模拟，容易理解，操作简单灵活，直接面向用户，精度较高。
一、GM(1,1)预测模型的基本原理：灰色预测的基本原理时间序列预测是采用趋势预测原理进行的.然而时间序列预测存在以下问题:(1)时间序列变化趋势不明显时,很难建立起较精确的预测模型.(2)它是在系统按原趋势发展变化的假设下进行预测的,因而未考虑对未来变化产生影响的各种不确定因素.为克服上述缺点,邓聚龙教授引入了灰色因子的概念,采用“累加”和“累减”的方法创立了灰色预测理论.1.1 GM(1,1)模型的基本原理当一时间序列无明显趋势时,采用累加的方法可生成一趋势明显的时间序列.如时间序列X(0)={32,38,36,35,40,42}的趋势并不明显,但将其元素进行“累加”所生成的时间序列X(1)={32,70,106,141,181,223}则是一趋势明显的数列,按该数列的增长趋势可建立预测模型并考虑灰色因子的影响进行预测,然后采用“累减”的方法进行逆运算,恢复原时间序列,得到预测结果,这就是灰色预测的基本原理.数据来源：重庆市统计年鉴重庆城市居民家庭人均可支配收入：收入4375.435022.965302.05表1二、利用软件对数据进行模拟：模拟值残差相对误差4375.432 3910.0859 -1112.8741 -22.1557433 4368.869126 -933.180874 -17.6003794 4881.482893 -561.357107 -10.313685 5454.243318 -374.186682 -6.4200256 6094.207607 -82.092393 -1.3291527 6809.261006 236.961006 3.605458 7608.213972 370.143972 5.1138499 8500.910713 407.240713 5.03159510 9498.350496 277.390496 3.0082611 10612.823165 368.833165 3.60048312 11858.060575 288.320575 2.49202313 13249.40578 -465.84422 -3.39654214 14804.00209 -904.73791 -5.75945615 16541.004292 -650.095708 -3.78158316 18481.814669 -617.915331 -3.235205三、实验结果表21995200020052010x 104时间（年）人均收入（元）图1所得预测值与实测值折线比较 如图 1。
基于灰色GM(1,1)背景值改进模型的中长期需求预测
基于灰色GM(1,1)背景值改进模型的中长期需求预测
赖玉霞;宋静
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2016(000)006
【摘要】客户需求的复杂多变及竞争激烈的市场环境使中小制造企业面临的挑战和压力越来越大.为了抓住市场机遇,满足中长期市场需求,企业需要进行阶段性的产能调整.产能调整次数过多或过少对企业生产成本都不利.本文采用灰色GM(1,1)原始模型及其背景值改进模型,对某企业过去十年年度销售量进行模拟,从中选择平均误差率最小的模型对未来十年的销售量进行预测,并以预测结果为依据进行产能决策,以总成本最小为目标确定产能扩充次数、扩充时间及扩充数量.文章建立的需求预测和产能决策模型都有较大的理论和实际意义.
【总页数】5页(P87-91)
【作者】赖玉霞;宋静
【作者单位】广东开放大学,广东广州5100091;广州航海学院,广东广州510725【正文语种】中文
【中图分类】F273
【相关文献】
1.基于正弦变换和背景值优化的灰色GM(1,1)模型研究 [J], 王承庆
2.基于最小二乘法的灰色 GM（1，1）改进模型在非煤矿山事故预测中的应用 [J], 李明洋;姜福川
3.基于正弦变换和背景值优化的灰色GM（1,1）模型研究 [J], 王承庆;
4.基于灰色GM(1,1)改进模型的年度风功率预测 [J], 马东
5.基于变权优化背景值改进的GM(1,1)灰色预测模型及其应用 [J], 张丽洁;沙秀艳;尹传存;段钧陶;张欣怡;李紫桐;姜福蕾
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基于灰色关联分析的参考作物腾发量影响因素分析
基于灰色关联分析的参考作物腾发量影响因素分析
任玉忠;董新光;王志国
【期刊名称】《中国农学通报》
【年(卷),期】2010(26)12
【摘要】根据新疆阿克苏地区试验林场Vantage pro2型自动气象站参考作物腾发量及相关影响气象因子观测资料,利用灰色关联度分析法分析了各气象因子对参考作物腾发量的影响程度,结果表明各气象因子对参考作物腾发量的影响程度从大到小的排列顺序依次为太阳辐射量,平均温度,最大温度,最小温度,平均风速及平均相对湿度。
建议在设施农业中,可通过对影响参考作物腾发量的主要气象因子进行调控,来间接降低作物需水量,从而达到节约水资源的目的。
【总页数】4页(P376-379)
【关键词】灰色关联度;参考作物腾发量;气象因子
【作者】任玉忠;董新光;王志国
【作者单位】新疆农业大学水利与土木工程学院;新疆农科院土壤肥料与农业节水研究所
【正文语种】中文
【中图分类】S161.4
【相关文献】
1.基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测 [J], 刘丽;迟道才;李帅莹;曹洁萍
2.基于背景值优化的灰色GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究 [J],
程世国
3.基于灰色关联度与BP神经网络模型的日参考作物腾发量预测 [J], 武开福
4.基于灰色马尔科夫的参考作物腾发量预测 [J], 于淼;迟道才;李增;曲霞;刘婷婷
5.基于灰色关联分析与BP神经网络模型的日参考作物蒸发蒸腾量预测 [J], 马亮;何继武
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改进灰色模型及其在变形预测中的应用
改进灰色模型及其在变形预测中的应用文章介绍了常用的变形预测[1]模型：GM （1，1）模型[2]（即灰色模型），考虑背景值[3]对模型精度的影响。
对其进行改进，获得PGM（1，1）模型[4]。
并通过编程加以实现。
且通过实例比较，证明PGM（1，1）模型的预测效果更好。
标签：变形预测；灰色模型；背景值；加权灰色模型1 概述变形是指各种荷载作用于变形体，使其形状、大小及位置在时间域或空间域发生的变化。
变形预测就是根据对观测数据进行后期处理，来揭示变形监测数据序列的结构与规律，以建立动态预测模型，反映变形特征，推断变化趋势，进而建立起正确的变形预报理论和方法[1]。
由于灰色理论解决复杂系统的独特优点，故而灰色模型在变形预测多有应用[5]。
2 改进灰色模型2.1 GM（1，1）模型的建立在灰色系统理论[2]中，利用较少的或不确切的表示灰色系统行为特征的原始数据序列作生成变换（如累加、累减）后建立的，用以描述灰色系统内部事物连续变化过程或其规律的模型，称为灰色模型，简称GM模型。
GM（1，1）模型是1阶的，1个变量的微分方程型模型，是灰色预测的典型模型。
GM（1，1）模型具体建立步骤如下：（1）设有原始等时间的数列，其中n表示观测次序（t=1，2，…，n），对原始数据列中各时刻的数据依次累加，得新的序列：其中：（1）累减生成：（2）累减生成用于根据预测的数列还原出我们所需要的数列。
GM（1，1）模型的微分方程构成形式为：（3）式中a，b为待识别的模型灰参数，对于变形系统来说，a为发展系数，反映变形发展态势，b为灰作用量。
（2）确定数据矩阵B、Yn：（4）（3）求解参数列，可用最小二乘法解算：（5）（4）代入（3）得：（6）（5）作累減生成得：（7）式（6）和（7）即为灰色预测的两个基本模型。
当tn时，称■（0）（t）为模型预测值。
2.2 改进后的PGM（1，1）模型GM（1，1）模型采用紧邻均值生成方法，以Z（1）（t-1）=（x（1）（t+1）+x（1）（t））/2作为背景值，这样有一定的局限性，它不足以显示各种因素对建模原始数据贡献（即影响力）的大小。
灰色聚类分析在农作物病害预测预报中的应用
灰色聚类分析在农作物病害预测预报中的应用
南都国;于连波
【期刊名称】《黑龙江八一农垦大学学报》
【年(卷),期】1997(009)001
【摘要】本文运用灰色系统聚类分析理论与方法，对农作物病害发生程度的预测预报技术作了新的尝试。
经对８５０农场大豆籽粒灰斑病１２年历史资料拟合，符合率达９１．６７％，对１９９２处１９９３年灰斑病发生与流行程度的预测预报结果准确，这对农作物病害的预测预报提供了一种新的研究手段。
【总页数】6页(P1-6)
【作者】南都国;于连波
【作者单位】黑龙江八一农垦大学;黑龙江八一农垦大学
【正文语种】中文
【中图分类】S431
【相关文献】
1.农作物病虫害中预测预报以及综合防治技术的推广应用 [J], 陈建忻
2.预测预报和综合防治技术在农作物病虫害中的推广应用 [J], 黄益忠;陶长江
3.农作物病虫害防治中预测预报技术的推广应用 [J], 金平
4.智慧农业在农作物病虫害预测预报中的应用 [J], 李海珍
5.智慧农业在农作物病虫害预测预报中的应用 [J], 李海珍
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基于背景值重构的灰色-马尔柯夫模型及其应用
第３ Ｏ卷 第 １ 期 ２０ ０７年 ３月
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工 学
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（ １ ）
【（ １ ＝ｘｏ（ ） （ ） （ １
收 稿 日期 ：０ ６０ －２ ２０ －９． ０
基金项 目： 东华理工学院院长基 金资助项 目（ Ｈ Ｋ ５ ４ Ｄ Ｙ ０２ ）
其 中 ａ和 １为待辨 识 的参 数 。 １ ，
作者简介： 张
文（ ９ ２ ） 男 ， １８ 一 ， 助教 ， 事计算数学研究 。 从
色预测的局限； 但马氏链的预测对象要求具有马氏
链平 稳过 程等 均值 的特点 ， 客观 世界 中的预 测 问 而 题 大多是 随 时 间变 化 或 呈 模糊 变化 趋 势 的非 平 稳
段。中国政府 自１８ 年在全国城乡实行计划生育 ９０ 基本国策以来成果卓 著， 据国家计生委 “ 计划生育
少生了 ２５亿个孩子。若从 １７ ． ９０年代计算 ， 至今 少生了 ３亿人 ， 有效地控制 了人 口的快速增长 ， 为
中 国现代 化建设 、 面实现 小 康 和建设 和谐 社 会 打 全
１ Ｇ １ １ 动态预测建模机理 Ｍ（ ，）
一
下 了坚实基础 ， 同时也为世界人 口的增长和控制作 出 了杰 出贡 献 。但 是 ， 国人 口基 数 大 ， 口增 长 中 人 问题依然十分严峻 ， 在我 国现代化进程中， 必须进 步控制人 口 数量 ， 提高人 口质量 ， 改善人 口结构 ，
基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测
基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测
为了更准确地预测非等时距序列，我们提出一种优化的非等时距权重傅里叶灰色模型，并对其进行变形预测。
首先，我们针对非等时距序列的缺陷，提出了一种基于序列时间距离的加权方法，对
每个样本的权重进行了调整，提高了对后期数据的预测能力。
然后，我们采用傅里叶变换
方法，对序列进行幅度和相位分解，分别得到了序列的振幅和周期信息。
接着，我们根据
分解后的振幅信息，建立了灰色模型，并优化了模型参数，进一步提高了预测精度。
为了验证模型的预测效果，我们选择了一组具有实际应用背景的数据进行测试。
通过
对比试验，我们发现，所提出的优化非等时距权重傅里叶灰色模型与传统的权重傅里叶灰
色模型相比，具有更好的预测结果和更高的精度。
同时，我们还针对所建立的模型进行变
形预测，将预测结果与实际数据对比，发现所提出的模型可以对非等时距序列进行有效的
变形预测，具有广泛的应用价值。
总之，我们提出了一种基于优化非等时距权重傅里叶灰色模型的变形预测方法，通过
对序列的振幅和相位信息的分解和优化，实现了对非等时距序列的更精确的预测，扩展了
灰色模型的应用领域，具有重要的理论和实用价值。
灰色预测模型及应用论文
灰色预测模型及应用论文公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]灰色系统理论的研究GM(1,1)预测与关联度的拓展摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。
无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。
在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。
本文详细推导GM（1,1）模型，另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。
通过给出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型，并预测了1993年的传染病发病率。
另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。
关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论The Research of Grey System TheoryGM（1,1) prediction and the expansion of correlationxueshenping Instructor: tangshaofangAbstract：Science has not yet occurred to predict the fundamental thing is to predict the purpose and mission. Whether individuals or organizations, in developing future-oriented strategy and planning process, the forecasts are essential and important aspect, which is an important prerequisite for scientific decision-making. Among the many prediction methods, the gray prediction model has been well received since its inception attention of many scholars, it does not require much sample modeling, does not require a better distribution of the sample was calculated, and has strong adaptability less , gray model widely used in various fields and has made brilliant achievements.This paper is derived GM (1,1) model, the other on the gray correlation was further improved, so that the improved formula is unique and normative. University by giving examples of the incidence of infectious diseases, establishing the GM (1,1) prediction model and predict the incidence of infectious diseases in 1993. In addition to the high incidence of infectious diseases, dysentery, hepatitis, malaria, made the three diseases, correlation analysis, found that dysentery is most closely with the infectious disease, and hepatitis, malaria and infectious diseases, the closeness of the order of hearing.Key words：Grey prediction model ; Grey relational grade;Grey system theory目录灰色系统理论的研究GM(1,1)预测与关联度的拓展1、引言模型按照对研究对象的了解程度可分为：黑箱模型、白箱模型、灰箱模型。
基于遗传算法的灰色预测模型优化研究
基于遗传算法的灰色预测模型优化研究本文将介绍基于遗传算法的灰色预测模型优化研究。
首先，我们将简要介绍灰色预测模型的基本概念。
灰色预测模型是一种特殊的数学模型，用于预测复杂系统中的变化趋势。
它的基本思想是将一些现象看作是由“灰色”部分和“白色”部分组成的，其中灰色部分指那些数据量较少或者不够稳定的部分，白色部分则是指那些数据量较大或者较为稳定的部分。
通过对灰色部分的分析，我们可以预测系列的未来趋势，从而帮助我们制定更好的决策。
然而，灰色预测模型也有其局限性。
它需要一定的经验和专业知识来确定模型参数，而这往往是一项非常困难的任务。
为了解决这一问题，我们考虑将遗传算法引入到灰色预测模型中。
遗传算法是一种优化算法，它的基本思想是通过对个体的基因进行变异、重组等操作来不断优化个体适应度，从而进化出更优秀的个体。
在灰色预测模型中，我们可以把个体看作是一组模型参数，通过遗传算法优化这些参数，从而得到更准确的预测结果。
具体来说，我们可以将灰色预测模型的参数设置为个体基因。
在遗传算法中，我们首先随机生成一些初始个体，然后对每个个体进行交叉、变异等操作，从而获得新的个体。
我们按照个体适应度对它们进行排序，选取适应度最好的个体作为下一代的父代，然后重复上述过程，直到获得满意的预测结果为止。
实验结果表明，将遗传算法引入到灰色预测模型中可以显著提高预测准确率。
例如，我们可以将其应用于股票市场预测中。
通过对历史数据进行分析，我们可以得到一个初始的灰色预测模型，然后使用遗传算法对模型参数进行优化。
在测试集上进行的实验表明，基于遗传算法的灰色预测模型可以得到比传统灰色预测模型更准确的预测结果。
综上所述，基于遗传算法的灰色预测模型可以显著提高预测准确率，为决策制定提供了有力的支持。
然而，它仍然存在一些局限性，例如，对于某些复杂系统，很难确定合适的模型参数。
因此，未来的研究可以进一步探索如何结合其他算法，以寻求更好的灰色预测模型优化方法。
年风力发电量的灰色预测模型及其优化
182电力技术1 引言 现如今化石燃料的消耗正在逐渐加大，由此引发的严重的污染问题时刻挑战着人类，而人类还要面对着现存的资源正在不断干枯的挑战。
而对环境无污染无消极作用的风能等洁净的可再生能源有可观的发展前景，能够在将来的发电比例中占有很大的成分，所以，未来关乎人类的生存与发展以及减少环境污染的问题，风力发电都有着至关重要的作用。
灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
由于所有应用灰色理论进行研究的系统有一个共同的特性就是系统的已知和未知信息各占一部分，而风力发电系统中恰好影响其发电变化的原因是不能确定的，故而可以被视作一个灰色系统。
目前电力负荷预测中大多应用灰色理论所以将其应用在中长期风电功率预测中也是可行的。
本文主要对灰色GM（1,1）模型在富锦9号风机的年风力发电量预测中的应用进行了一定的研究。
2 灰色预测法简介 灰色预测法是一种直接预测功率的方法，但其前提是以风电场的历史发电量预测模型为基础来进行预测。
灰色理论研究的系统具有系统的已知和未知信息各占一部分的特点，风力发电容量的变化受不确定因素影响，所表现出来的变化看似无任何规律可言，正是由于这个特点，可以将其视为一个灰色系统，进行研究。
灰色预测模型预测时需要较少的历史数据，模型结构相对简单，计算过程简易，虽然无需考虑其分布规律，但丝毫不影响其预测的准确度，有诸如上述的这些优点，所以得到了广泛的应用。
本文利用新陈代谢GM(1 ,1) 模型对富锦风电场某发电机组的年发电容量进行了预测及检验，还弥补了常规模型仅对最近几个数据预测精度高的缺点，对年风力发电量的预测具有重要意义。
3 新陈代谢GM(1,1)模型的应用 第一次样本数据选择富锦11号风电机组于1960年至1967年的年发电量，以此来建立灰色模型GM(1,1)，预测1968年的风电机组年发电量；第二次样本数据选择富锦9号风电机组于1960年至1967年的年发电量，以此来建立灰色模型GM(1,1)，预测1968年的风电机组年发电量；以此类推，将每次得到的最新数据代替最老的发电数据，以此方式进行新陈代谢，代谢到最终预测出2020年风电机组的年发电量结束。
灰色预测模型论文
灰色预测模型论文
灰色预测模型是一种基于小样本数据的预测方法，该方法通过对已有数据的分析和处理，得到未来趋势的预测结果。
灰色预测模型适用于预测非常规变化或变化不规则的时间序列数据，具有简单、方便、快速的特点。
在灰色预测模型的基础上，研究者们持续进行着探索和研究。
相关的论文和研究逐渐丰富。
例如，张贵耀等人在《基于FFT变换与遗传算法的灰色预测模型及其在环境优化中的应用》中，提出了一种基于FFT变换和遗传算法的灰色预测模型，该方法在应用于环境优化中取得了较好的预测效果。
另外，魏伟等人在《基于灰色理论和神经网络的锂电池SOH 估计方法研究》中，将灰色理论与神经网络相结合，提出了一种新的锂电池SOH估计方法。
该方法不仅能够准确地评估锂电池的状态，而且还能够预测其未来的寿命。
此外，吕振国等人在《一种基于蚁群算法和灰色预测的PM2.5浓度预测方法》中，将蚁群算法和灰色预测模型相结合，开发出一种新的PM2.5浓度预测方法。
该方法在实际应用中，能够较准确地预测PM2.5浓度变化趋势。
综上所述，灰色预测模型是一种有效的预测方法，在各个领域得到了广泛的应用和研究。
未来，随着人工智能和大数据技术
的发展，灰色预测模型也将在更多领域得到应用并取得更好的预测效果。
基于灰色支持向量机组合模型的农产品产量预测
（ 天津 大学 管理学 院 ， 天津市 ，００ ２ ３０７ ）
摘要 ： 鉴于灰色预测模型和支 持向量机各 自的优点 ， 灰色预 测模型 与支持 向量机相 结合 ， 出灰 色支 持向量 机组合模 将 提
型， 并将该模 型应用 于花生产量预测中 。结果表 明 ， 一支持向量机 和灰 色预测模型相 比 ， 与单 灰色支持 向量机组合模型的
的问题 ， 具有 出色非 线 性逼 近 能力 和 泛化 能 力 ， 预 测 在
１ 理 论模 型
１ １ 灰 色预测模 型 ．
灰色 预测模 型是 灰色 系统 理论 的基本 模 型 。灰 色 系统理论 是 在 经 典 控 制 、 代 、 糊 控 制 理 论 的基 础 现 模
领域得 到了广泛 的应用 ， 较好 的研究效果 。 取得
预测精度 明显提高 。 关键词 ： 灰色预测模 型 ， 支持向量机 ， 灰色支持向量机组合模 型 中图分类号 ：Ｐ ８ Ｎ ４ Ｔ １ ： ９１５ ． ： 文献标识码 ： Ａ ｄ ｉ ０ ３６ ／． ｓ．０６— ２ ５２ １ ．１Ｏ ｌ ｏ： ．９９ ｊｉ ｎ １０ ７０ ．００ Ｏ ．ｌ １ ｓ
（ Ｎ 和支持 向量机 （Ｖ 。Ｓ Ｍ 是一 种新 型 的神 Ａ Ｎ） Ｓ Ｍ） Ｖ 经 网络模 型 ， 有坚 实 的理 论 基础 和 严格 的理论 分 析 ， 具 综合考 虑了置 信 风 险和 经验 风 险 ， 合 于小 样本 问题 ， 适 在很 大程度上解 决 了传 统 预测 方法 和 神 经 网络 中存 在
度， 在一定程度 上克服 了统计方 法所 需样 本量大 的 问题 的缺 陷 。人 工 智 能 预 测 方 法 主要 包 括 人 工 神 经 网络
色 支持 向量机 组 合 模 型 ， 将 实例 分 析 结 果 与单 一 支 并 持 向量机 、 灰色预 测模 型进行 了对 比分 析 ， 究 结果 具 研 有较 重 的使用价 值 。
灰色预测模型背景值的改进与应用
灰色预测模型背景值的改进与应用陈小彪 杨镇丞 柴立臣 连高社(太原工业学院理学系 山西太原 030008)摘要：GM（1，1）灰色预测模型能够对含有不确定因素的系统进行预测，其已成为决策和系统分析的重要方法之一，但在预测中也会产生一定的误差，而背景值是导致GM（1，1）灰色预测模型产生误差的主要原因之一，为了降低灰色模型的预测误差，基于柯特斯公式和拉格朗日公式组合插值的方法建立一种新的灰色模型的背景值，将该模型应用于我国老年人口数的预测。
数值实验表明，新模型极大地降低了预测误差，并增强了原模型的适用性。
关键词：GM（1,1）模型 柯特斯公式 拉格朗日公式 背景值中图分类号：TP301.6文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2023)13-0253-04Improvement and Application of the Background Values of GreyPrediction ModelsCHEN Xiaobiao YANG Zhencheng CHAI Lichen LIAN Gaoshe(Department of Science, Taiyuan Institute of Technology, Taiyuan, Shanxi Province, 030008 China) Abstract:The GM(1,1) grey prediction model can predict the system containing uncertain factors, which has be‐come one of the important methods of decision-making and system analysis, but it will also produce some errors in the prediction. And background value is one of the main causes of errors in GM(1,1) grey prediction model. Aiming at solving the problem of large prediction error in GM(1,1) model, it proposed a new grey model Background val‐ues based on Lagrange formula and Background values. The model is applied to Chinese elderly population predic‐tion. And by comparing and analyzing the prediction results , it is found that the new model can dramatically de‐crease the prediction error and enhance the applicability of the original model.Key Words: GM(1,1)model; Cotes formula; Lagrange formula; Background values灰色系统理论是一种介于白盒子和黑盒子模型之间的一种科学理论。
基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测
基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测
刘丽;迟道才;李帅莹;曹洁萍
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2008(039)019
【摘要】参考作物腾发量 (ET0)是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度.针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中.预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性.
【总页数】3页(P32-34)
【作者】刘丽;迟道才;李帅莹;曹洁萍
【作者单位】沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,辽宁,沈阳,110161
【正文语种】中文
【中图分类】S274
【相关文献】
1.新疆地区参考作物腾发量的灰色模型预测 [J], 赵旭;李毅;刘俊民
2.基于灰色关联度与BP神经网络模型的日参考作物腾发量预测 [J], 武开福
3.基于灰色马尔科夫的参考作物腾发量预测 [J], 于淼;迟道才;李增;曲霞;刘婷婷
4.灰色-周期外延组合模型在参考作物腾发量预测中的应用 [J], 迟道才;李雪;张兰芬;陈涛涛;王堃
5.灰色新陈代谢GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究 [J], 迟道才;王海南;李雪;陈涛涛;王堃
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灰色预测模型的优化及其应用
偏残差灰色预测模型的优化
1 2 3
偏残差灰色预测模型的基本原理
通过对原始数据序列的偏残差进行修正，提高灰 色预测模型的精度。
优化方法一
考虑非等间距序列：在偏残差灰色预测模型中考 虑非等间距序列的影响，可以更准确地反映原始 数据的变化规律。
优化方法二
引入非线性函数：在偏残差灰色预测模型中引入 非线性函数，可以更准确地描述原始数据序列的 变化规律。
05
结论
研究成果总结
灰色预测模型在处理具有不完整、不确定信息的问题上具有优势，能够克服数据量 小、信息不完全等限制。
通过引入优化方法，灰色预测模型在预测精度、稳定性和泛化性能等方面都得到了 显著提升。
灰色预测模型在多个领域具有广泛的应用价值，如经济、环境、医学等，为相关领 域的科学研究提供了新的思路和方法。
灰色神经网络预测模型的优化
01
灰色神经网络预测模型的基本原理
利用神经网络的自学习能力，对灰色预测模型进行优化。
02
优化方法一
选择合适的网络结构：根据历史数据选择合适的网络结构，可以提高灰
色神经网络预测模型的泛化能力。
03
优化方法二
采用集成学习算法：将多个灰色神经网络模型的预测结果进行集成，可
以提高预测精度。
灰色预测模型与其他模型的组合研究
01
02
03
集成学习
将灰色预测模型与其他预 测模型进行集成，通过集 结多个模型的优点，提高 预测精度。
混合模型
将灰色预测模型与其他模 型进行混合，以充分利用 各种模型的优势，提高预 测性能。
多模型融合
将多个灰色预测模型进行 融合，通过综合多个模型 的预测结果，提高预测精 度。
基于大数据和人工智能的灰色预测模型研究
参考作物腾发量预测方法论文
参考作物腾发量预测方法的研究摘要：参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数，它的准确预测对提高作物需水预报精度具有十分重要的意义。
由于参考作物腾发量随时间变化具有一定的动态特性，将动态的elman神经网络引用于参考作物腾发量预测中，实验证明elman神经网络模型具有良好的预测精度。
关键词：参考作物腾发量 elman神经网络1 前言目前,中国人均水资源占有量不足世界人均水平的四分之一,耕地平均每公顷水资源占有量也仅为世界平均水平的四分之五。
农业用水占到我国总用水量的约70%，农业用水浪费现象普遍存在，21世纪中国农业水资源供需矛盾将更加突出。
因此以提高农业用水效率为目的节水高效农业对于缓解水资源紧缺的现状、实现水资源可持续利用和农业的可持续发展都有着极为重要的意义。
参考作物腾发量是估算作物蒸发蒸腾量的关键参数，它的准确性直接影响着作物需水预报的精度，进而影响到区域水资源的优化配置。
而作物蒸发蒸腾量是农业方面最主要的水分消耗部分，是确定作物灌溉制度和地区灌溉水量的基础，是制定流域规划、地区水利规划，灌溉工程规划、设计、管理和农田排灌实施的依据。
因此参考作物腾发量的预测显得尤为重要，它对正确估算作物蒸发蒸腾量，提高农业用水效率，发展节水农业有着十分重要的意义。
2 国内外研究现状2.1 et0的估算方法的研究参考作物腾发量（et0）的概念由彭曼于1948年首先提出。
1979年fao（联合国粮农组织）对其进行了定义。
1990年联合国粮农组织在意大利罗马召开的作物需水量计算方法专题研讨会上，推荐使用penman-monteith公式计算参考作物蒸散量。
1998年fao推荐penman-monteith公式作为计算参考作物腾发量的唯一标准方法。
参考作物腾发量的估算方法大致可划分为蒸渗仪测定、蒸发皿估测以及利用气象观测数据通过公式计算等三种途径。
利用气象数据通过公式计算参考作物腾发量的方法又可归纳为经验公式和理论方法两类。
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基于背景值优化的灰色GM(1,1)模型在参考作物腾发量预测中的应用研究摘要：参考作物腾发量是计算作物需水量的重要参数。
对参考作物腾发量的准确预测对制定合理的灌溉用水计划以及优化配置水资源等具有重要的意义。
本研究利用基于背景值优化后的灰色gm(1,1)预测模型对阜新市参考作物腾发量进行预测。
结果表明：改进后的灰色gm(1,1)预测模型精度较原始的灰色gm(1,1)预测模型有了明显的提高，为参考作物腾发量的预测提供了一种新方法。
关键词：灰色gm(1,1)模型；背景值；参考作物腾发量；预测模型中图分类号: s274. 4 文献标识码: aoptimized based on the gray background gm(1,1) model for reference crop evapotranspiration prediction research cheng shi-guo(shen yang water resources research institute, shen yang 110043 china )abstract: reference crop evapotranspiration is calculated crop water requirements of important parameters. reference crop evapotranspiration for accurate prediction of the development of rational planning and optimal allocation of irrigation water and other water resources of great significance. in this study, based on the gray backgroundoptimized gm (1,1) prediction model fuxin reference crop evapotranspiration to predict. the results showed: improved gray gm (1,1) prediction model accuracy than the original gray gm (1,1) prediction model has been significantly improved, as the reference crop evapotranspiration projections provide a new approachkeyword: grey gm(1,1) model；background value； reference crop evapotranspiration; forecasting model1引言作物需水量是预测灌溉用水量、制定合理灌溉用水计划的基础。
而参考作物腾发量是计算作物需水量的一个重要参数。
故精确的预测参考作物腾发量对合理优化配置水资源具有重要的意义 [[ []于淼,迟道才,等.基于灰色马尔科夫的参考作物腾发量预测[j].节水灌溉,2010(4):12--15]-[ []迟道才,曲霞,等.基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物腾发量预测中的应用[j].节水灌溉,2010(2):5--7][ []刘丽,迟道才,等.基于灰色组合模型的参考作物腾发量预测[j].人民长江,2008,39(19):32--34][[4]张展羽,王声锋,等.基于天气预报的参考作物腾发量ls—svm预测模型[j].水科学进展,2010,21(1):63--68][ []倪广恒,李新红,等.中国参考作物腾发量时空变化特性分析[j].农业工程学报,2006,22(5):1--4]]。
影响参考作物腾发量的因素包含已知因素同时也包含一些未知因素，所以可以看作为一个灰系统。
故灰色系统分析方法在参考作物腾发量的分析预测上有一定的适用性。
目前，学者们已经对参考作物腾发量的预测模型进行了大量的研究。
大部分的预测模型都是以历史数据为基础，对历史数据的潜在规律进行分析，同时利用数学方法建模，其中灰色预测模型就是一种很常用的数学模型[[ []徐文才.参考作物腾发量计算与预测研究现状及动态[j].现代农业研究,2009(11):62--64]-[ []谢乃明，刘思峰.灰色系统理论及其应用(第四版)[m].北京：科学出版社，2008]]。
灰色预测模型中最常用的就是常规的灰色gm(1,1)模型。
大量的研究表明该方法在预测时存在一定的缺点。
在求解模型参数a和b 时需做紧邻均值生成序列，该模型中令，其中取=0.5，这表明新旧数据对系统发展的作用是均等的。
而由新陈代谢思想可知，对于一个不断发展的系统来讲，新数据对系统发展的影响要比老数据强。
取=0.5没有充分的考虑新数据对系统发展的影响，预测精度较低[[ []袁景凌,钟珞.新陈代谢gm( 1, 1)建模与应用[j].武汉理工大学学报,2005,27(2):168--170][ [9] 陈霞,邱桃荣. gm(1,1)模型和新陈代谢模型的应用比较[j]. 微计算机信息,2008,24(12):157--159][ [10] 谭冠军. gm(1,1)模型的背景值构造方法和应用[j]. 系统工程理论与实践, 2000,20(4):98-1.3]-[ [] 邓奎，李龙国. 灰色gm(1，1)模型及其改进方法在城市生活用水量预测中的应用[j]. 中国水运,2011,2(11):76-77][ []王弘宇,马放. 灰色新陈代谢gm(1,1)模型在中长期城市需水量预测中的应用研究[j]. 武汉大学学报, 2004,37(6):32--35][ [] 于国卿,汪自力,任红旭. 新陈代谢gm(1,1)模型预测水闸垂直位移[j]. 人民黄河, 2008，30(12):116--118][ []唐松云,陈绵云. 插入值方法的灰色建模[j]. 武汉理工大学学报,2005,27(2):88--89]]。
针对上述预测模型的不足之处，本研究尝试建立基于该背景值优化后的灰色gm(1,1)预测模型，将其应用于对阜新市参考作物腾发量的预测，表现出良好的适用性。
2基于背景值优化的灰色gm(1,1)模型基于背景值优化的灰色gm(1,1)模型是建立在灰色gm(1,1)模型基础上的一种改进的灰色预测模型。
2.1 灰色gm(1,1)模型的基本思想灰色gm(1,1)模型具体建模步骤如下:（1）原有的非负数据序列：,作的一次累加生成序列，其中：（1）定义为的紧邻均值生成序列。
其中，取=0.5（2）称（3）根据最小二乘法基本思想，本研究采用下面的公式（4）和公式（5）可以大大的提高运算效率[[ []宋建军,李明磊,陈莉. 新陈代谢gm(1,1,α)模型在数控机床热误差建模中的应用[j]. 机械设计,2010，27(3):32—35]]。
（4）（5）（2）建立gm(1,1)模型的白化方程，也叫影子方程，是一个微分方程，如下所示：（6）（3）该白化方程的解,也称为时间响应函数为：，（7）则gm(1,1)模型的时间响应序列为：（8）其中为一次累加值的预测模拟值，要得到原数据的预测值，需要将其还原。
（9）2.2基于背景值优化的灰色gm(1,1)预测模型常规的灰色gm(1,1)模型在求解模型参数a和b时需做紧邻均值生成序列，该模型中令，其中取=0.5，这表明新旧数据对系统发展的作用是均等的。
而由新陈代谢思想可知，对于一个不断发展的系统来讲，新数据对系统发展的影响要比老数据强。
取=0.5没有充考虑新数据对系统发展的影响，导致模型的预测精度较低。
本研究尝试对的生成过程进行优化，提高模型的预测精度。
优化过程如下所示。
（1）按照上一节介绍的灰色gm(1,1)模型的建模过程，我们可以得到灰色模型的白化微分方程为式（9）。
将式（9）在区间上积分可得：，其中（10）由可得，（11）（2）设为在区间上的背景值，则有（12）（3）函数并不知道，但是我们知道一阶微分方程的解为指数方程，故可令：（13）假设该曲线通过两点、，则有，（14）由式（17）可解得，（15）由上可得背景值（16）灰色模型中的参数和可由改进的背景值求得。
则称用改进背景值求解和所建立的灰色模型为基于背景值优化的灰色gm(1,1)模型。
2.3 模型精度检验本研究采用最常用的相对误差检验指标。
原始序列为，相应的预测模型的模拟序列为，则残差序列为其中，相对误差序列为，其中，为点的模拟相对误差，称为平均相对误差，称为平均相对精度。
精度等级参照表如表1所示：表1灰色模型预测精度检验等级参照表tab. 1 the level reference table of grey model prediction precision-test模型精度等级相对误差一级（好）0.01二级（合格）0.05三级（勉强）0.10四级（不合格） 0.203灰色新陈代谢gm(1,1)预测模型的应用实例本研究利用阜新市气象站1985~2006年的气象数据资料，采用penman-monteith公式计算该地区的参考作物腾发量（et0）。
阜新市1985~2006年et0变化曲线如图1所示。
图1阜新市et0变化曲线图figure 1 et0 change curve in fuxin3.1 建立常规gm(1,1)预测模型1985~2002年的et0数据用于建模；2003~2006年的et0数据用来检验模型的精度。
经计算，灰色gm(1,1)预测模型为：（13）用该模型分别预测2003~2006年的et0，结果见表2。
表2常规gm(1,1)预测模型的预测精度检验表tab. 2 ordinary gm (1, 1) predictive accuracy testing table 年份et0实际值(mm·d -1) et0预测值(mm·d -1) 残差相对误差预测精度2003 2.6761 2.8045 -0.1286 4.8805 95.19942004 2.7608 2.8366 -0.0758 2.7460 97.25392005 2.4809 2.8692 -0.3882 15.6491 84.35092006 2.5109 2.9021 -0.3932 15.5804 84.4195平均相对误差 4.4401由表2可知，2003和2004年的预测精度均为二级，但2005年和2006年的预测精度均为四级。
由此说明常规gm(1,1)预测模型预测精度高的仅仅是离现实时刻最近的几个数据，越往越来发展，预测精度就越低，模型的预测意义就越弱。