基于离散灰色模型的中国农机总动力预测
基于灰色多变量离散模型的江苏省粮食产量预测研究
基于灰色多变量离散模型的江苏省粮食产量预测研究
作者：俞仁鑫
来源：《世界家苑》2020年第03期
摘要：在行为序列存在驱动因素，预测时需考虑驱动因素的影响，本文利用灰色多变量离散模型对江苏省粮食产量进行预测，并分析预测结果，以期为江苏省财政、农业等相关部门制定财政拨款、农业发展规划等提供科学的依据。
关键词：驱动因素;粮食产量;灰色多变量;预测
1 引言
农业是我国国民经济的重要基础产业，农业相关部门需要通过对粮食产量的预测测来提供决策依据。
为解决“小样本、贫新息”问题的预测，邓聚龙教授提出灰色預测模型。
多变量灰色预测模型是灰色预测理论里的一个重要分支，该模型通过引入驱动因素与灰作用量共同作用机制，建立微分方程来模拟和预测系统发展趋势。
本文利用该模型对江苏省粮食产量进行预测。
2 灰色多变量离散模型
3 江苏省粮食产量预测研究
选取江苏省播种面积和农用机械总动力作为粮食产量的驱动因素。
2008年-2018年江苏省播种面积（千公顷）和农用机械总动力（万千瓦）如表1所示：
4 结论
预测结果可以看出在江苏省粮食产量增长平稳，预测数据可以为相关部门提供决策依据。
参考文献：
[1] Deng J L. The control problem of grey systems[J]. System Control Letter， 1982（05）.
[2] 肖新平，毛树华.灰预测与决策方法[M].北京：科学出版社，2013.
（作者单位：江南大学商学院）。
基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型
ｍｎ Ｉ （） Ｘ ｆ ａ ｘＸ ｋ 一 ‘ ｉ叫ｎ戈 尼 一ｉ ）＋ ｘ ｏ ） （ ｏ （ ｍ ｌ（ 圳
，、 ，
）
为分辨 系数 ，０＜ ＜ ，一般 孝取 ０ ５ 比较序列的关联程度 ，为了从整体上 了解序列的关联程度 ，必须
求出它们 的时间平均值 。灰关联度为：
’
７ ｏ ＝ （ ，） ÷∑７ ｏ ） ） ＸＸ （（ ， Ｊ 龙 ｉ （） ｝
收稿 日期 ：２０ ．１０ ０ ６１ － ７
第４ 期
李晓东 ： 基于灰色关联支持向量机的中国粮食产量预测模型 ｔ
７ ７
计的方法进行处理，尽管解决了实际问题 ， 但是也具有某些局 限眭，例如，如果系统的数据有限 ，很难找 到统计规律。灰色系统理论中的灰关联分析弥补了数理统计的方法 的缺陷，它对样本量的多少和样本有无 规律都同样适用 ，为解决系统问题提供 了可能性。而粮食生产系统是一个典 型的本征灰色系统 ，影响粮食 产量的因子众多，因此可以根据灰色关联分析原理 ， 确定出影响粮食产量 的主要因子。 （ ）关联系数和关联度的计算 １ 设系统特征序列即参考序列为
Ｘ ｏ＝ （ （ ） （ ） … ， （ ） １， ２， 厅） 相 关 因素 序列 即比较序列 为 ，
Ｘ ＝ （ １ ，ｉ ） …，ｉ ） ＝１２ … ， ｉ （ ） （ ， （ ， ２ ） ，， ｍ 灰关联 系数定义为
，
Ｘ ） ０ ’
…
…
） ）＝—
、
型 ，把 由灰色关联分析影响系统 的主要因子作为回归模型的输入因子 ，所对应粮食产量作为输出因子 ，对
输入和输 出数据进行仿真研究 ，就可以得到科学的研究研究结果 ，预测结果表明该模型具有较高的预测精
基于灰色预测模型测算农业机械化贡献率
因为这些数据多为随机的和无规律的 ， 需将原 始数据
０ 引 言
新 世 纪 ， 国农 业 机 械 化 具 有 相 当 大 的 发 展 优 我
依次类推 ， 全部 变 化 结果 如 表 １所 示 。 以上处 理 后 的结 果 在 一 定 程 度 上 消 除 了 统 计 数
１ 农 业产 出及 主要 生产 要素预 测
预 测实 际上 是 一种 建模 ， 根 据 过 去 和 现 在 已 有 即
据 的随机性误差 ， 但数据有 明显 的摆动性 。若将 数据 列 。＝｛ 。（ ） ‘ （ ）， 一 。（ ｝进行 依 次 累 ’ ‘ １ ， 。 ２ … ・‘ Ⅳ）
加生成 ， 获得新数据列 ， 可 即 “ ＝ ｛ ¨ １ ，‘ （ ） ’ （ ） ２ ， ’
… 一
的信息建立 一个从 过去 引伸 到未 来 的模 型。农业 生 产是 一个 物质生产过程 ， 产 出的增 长是土地 、 动 其 劳
，
¨（ ） ， ’ ） （） ’ ｝其中 ¨（ ＝∑ Ⅳ 。
同理 ， 经过相似 的计 算 ， 助于计 算机 ， Ｖｓａ 借 用 ｉ ｌ ｕ
Ｂ ｓ ． 程 计算 ， 以计 算 农 业 利 润 、 质 消耗 、 ａｉ ６０编 ｃ 可 物 劳 动 力 投入 和 土地 面积 投 入 的预 测值 。
动力 投 入 和 土 地 面 积 投 入 的灰 色 序 列 模 型 。 从 所 预 测得 到 的农 业 机 械 化 贡 献 率 回归 方程 可 知 ， 果 农 业 如
２ 农 业机械 化贡献 率预测
基于灰色系统河谷型耕地变化驱动力分析及预测——以兰州市耕地动态变化为例
第２ ４期
甘肃 科技
Ｇａ ｕ Ｓｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｎｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ
２ ７ Ｄ８ ． ｃ
Ⅳ０ ２ ． ４ ２ １ ０ｌ
２１ 年 １ ０１ ２月
基 于灰 色 系统 河谷 型 耕 地 变化 驱 动 力分 析及 预 测
— —
以兰州 市耕 地 动态 变化 为 例
州耕地面积仍呈递减 的趋势 。因此 ， 亟待对耕地可持续利用提供对策措施。
关键词 ： 灰色 系统 理论 ； 河谷 型 ； 驱动力分析 ； 预测 ； 兰州 中图分类号 ：３ １ ２ ＦＯ ．１
土地是不可再生资源 ， 也是人类赖以生存和发
展 的重 要 物质基 础 ， 地 是 人 类 最 重 要 的 物质 资 源 耕
＋
年束耕地面积 ＋
人均耕地面积
图 １ １９ ９ ０—２０ ０９年 耕 地 面 积变 化
表 １ 兰 州市 １９ ２ ０ ９ ０— ０ ９年耕地面积 变化
根据图 ｌ 以看出， 地面积总体上呈现下降 可 耕
趋势 ， 以分为 四个 阶段 ： 可 第一 阶段从 １９ ９０—１９ ９３ 年耕地面积持续减少 ， 但减少趋于平缓 ， ３年问减少 耕地 ６ ６６ ｍ ； ０ ． ｈ 第二阶段从 １９ —１９ ９３ ９７年，９３年 １９ 到 １９ 耕 地 面积 迅速 减 少 ， 间减 少 ７ ２ｈ ９５年 ２年 ５０ ｍ 。 原 因有 二 ： 是 这 一时期 农 村大 兴水 利 ， 一 大量耕 地被
进， 耕地被 占用成为必然 ， 耕地面积 日 益减少。耕地 变 化驱 动力 分析 对解 释耕 地 的时空 变化 和建 立耕地
变 化预 测模 型起 关 键 作 用 。 因此 ， 研究 区域 耕 地 面
灰色预测模型及中长期电力负荷预测应用研究
灰色预测模型及中长期电力负荷预测应用研究一、本文概述本文旨在探讨灰色预测模型在中长期电力负荷预测中的应用研究。
我们将简要介绍灰色预测模型的基本理论和发展历程，阐述其在复杂系统预测中的优势和适用性。
接着，我们将分析当前电力负荷预测面临的主要挑战和问题，包括数据的不确定性、非线性特征以及外部因素的干扰等。
在此基础上，我们将深入探讨灰色预测模型在电力负荷预测中的具体应用方法和技术，包括模型的构建、参数的优化以及预测结果的评估等。
我们将通过实例分析，展示灰色预测模型在中长期电力负荷预测中的实际应用效果，并提出相应的改进建议和发展方向。
本文的研究对于提高电力负荷预测的准确性和可靠性，优化电力资源的配置和调度，促进电力行业的可持续发展具有重要的理论和实践意义。
二、灰色预测模型理论基础灰色预测模型，也称为GM(1,1)模型，是中国学者邓聚龙教授在20世纪80年代提出的一种针对小样本、贫信息数据的预测方法。
灰色预测模型的理论基础主要建立在灰色系统理论上，该理论认为尽管系统的某些信息是不完全的、模糊的，甚至是未知的，但通过对这些有限、离散的数据进行特定的处理和分析，仍可以有效地揭示系统的运行规律，并实现对未来的预测。
灰色预测模型的核心思想是利用累加生成序列来减弱原始数据的随机性，使其呈现出明显的规律性。
具体来说，GM(1,1)模型首先通过对原始数据进行一次累加生成（1-AGO）处理，得到一个近似的指数规律序列。
然后，基于这个序列建立微分方程模型，通过求解该微分方程，可以得到未来时间点的预测值。
GM(1,1)模型具有算法简单、计算量小、对数据要求低等优点，因此在许多领域得到了广泛应用。
在中长期电力负荷预测中，由于历史数据有限、影响因素复杂，且电力负荷的变化往往呈现出非线性、不确定性等特点，这使得传统的预测方法难以取得理想的预测效果。
而灰色预测模型则能够有效地处理这些问题，实现对电力负荷的中长期预测。
当然，灰色预测模型也存在一定的局限性。
无偏灰色预测模型在农业机械总动力预测中的应用
农业 机械总动 力是 指 用于 农林 牧 副渔 的各种 动 力机 械
属于灰 色时 间序列 预测 。
２ 无偏 ＧＭ （ ， ） １ １
的动力总和， 包括耕作、 收获、 植保、 排灌 、 渔业 、 加工、 畜牧和
农用 运输等其 他机 械 。农 业 机 械动 力 与结 构是 反 映 和评 价 农业 机械化水 平 的一 个重 要 指标 … 。随着 社会 主 义现 代 化 建 设 的不 断开展 ， 国农业 机械 化 的脚 步也不 断前 进 ， 业 我 农 机 械 总动力 也不 断增 长 ， 因此 ， 总体上 把握 和认 识农 业 机 从 械 总动力 的变 化趋势 ， 科学制定 农业 机械 动力发 展规 划十分
谢建文 ｒ张元标 ，
（． １ 暨南大学珠海学Ｊ 雍数学建模创新 实践基 地 ， 广东珠 海 ５ ９ ７ ；． １０ ０ ２ 暨南大学珠海学院计算机科学系 ， 广东珠海 ５９ ７ ） １０ ０
摘要 以我 国 １９ ～ ０５年农 业机械 总动 力数据 为基础 ， 无偏灰 色预测模 型应用到 农业机 械 总动 力预测 中， 与传 统灰 色预测 模型 ９７ ２０ 将 并 进行 比较 ， 果反映 了无偏灰 色预 测模 型的优越性 ， 结 最后预测 数据显 示 ２ ０ ０ ９年我 国农 业机械 总动力将达到 ８ ６ ．４万 ｋ ５２ ２５ Ｗ。 关键 词 农业机 械 总动 力 ； 无偏灰 色预测 ； 无偏 Ｇ １１ Ｍ（ ，） 中 图分类号 ￥ ２ ． 文献标 识码 Ａ ２０６ 文 章编号 ｏ １ — ６ １ ２ ０ ） ０ ０３ ７— ２ ５ ７ ６ １ （０ ８ ２ — ８９ ０
Ａｐｐ ｉａｉ ｎ ｏ ｌｃ ｔｏ ｆＵｎｂａ ｅ ｅ ｏ ｌｉ Ｉ ａ ｗｅ ｑｕ ｒ ｍ ｅ ｒｃ ｔ ｒ ａ ｈｉ ｒ ｒ ｃ ｓｉ ｉｓ ｄ Ｇｒ ｙ Ｍ ｄｅ ｎ １ｂｔＩＰｏ ｒ Ｒｅ ｉ ｅ ｎｔｏｆＡｇ ｉｕｌｕ ａｌＭ ｃ ｎｅ ｙ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎｇ
农业机械化发展水平及其影响因素的灰色关联分析——基于常州市金
技术条件下 ，某一区域的农业机械化能否快速发
展 ，除了加快技术进步与创新 ，加大政府宏观调
控力度外 ，还需视某一区域的农业生产对农业机
械 化 有 无 需 求 和 经 济 条 件 上 有 无 可 行 性 [4 ，5] 。 提
高农业综合生产能力 、扩大农业生产规模 、提高
土地生产率和增加农民收入是发展农业机械化
农业机械化是实现农业现代化的先决条件。 常州市金坛区按照率先基本实现农业现代化的 要求 ，大力发展农业机械化 ，并取得了较好成绩。 2017 年 农 机 化 综 合 水 平 达 87.5% ，位 列 江 苏 省 第 一方阵。但是当前金坛区农业机械化发展水平 仍然满足不了农村经济增长和农民收入增加的 客 观 要 求 。 农 业 机 械 化 水 平 的 发 展 受 自 然 、经 济 、技术和社会等多种因素影响 ，其中许多因素 含有未知和未确知的信息 ，因而可认为农机化水 平 的 变 化 受“灰 因 素 集”的 制 约 。 本 文 利 用 灰 色 系统理论和方法 ，定量分析影响金坛区农机化水 平的因素 ，对科学制定农机发展规划 ，大力发展 农业机械化 ，实现金坛区从传统农业向现代农业 转变具有重要意义。
抓住主要特征与主要关系[1]。为此 ，灰色系统理 论提出了关联度分析的概念 ，其目的就是通过一 定的方法辨析系统中各因素的主要关系 ，找出影 响最大的因素 ，把握矛盾的主要方面。灰色关联 分析是对灰色系统因素之间关系密切程度进行 鉴别的方法。对两个系统或两个因素之间关联 性大小的量度称为关联度 ，它描述系统发展过程 中 因 素 间 相 对 变 化 的 情 况 [2] 。
i=1,2,…,m
2.4 求两极最大差与最小差
M=maxmax△i( t ) m=minmin△i( t )
灰色预测模型粮食产量预测比较研究
基 金项 目：山东省教育厅 科技计 划项 目（０ Ｌ ５ ） Ｊ９ Ｄ ５ 作者 简介 ：王 秀 （ ９ ８ ） 女 ， １７ 一 ， 山东 菏 泽 人 ， 助教 ， 硕士 ， Ｅ ｍ ｉ （ — ａ） ｌ
２１ ０ １年 ９月
农 机 化 研 究
第 ９期
灰 色 预 测 模 型 粮 食 产 量 预 测 比 较 研 究
王 ． 秀
２４ ０ ） ７ ０ ０
（ 泽 学 院 机 电工 程 系 ， 山东 菏 泽 菏 摘
要 ： 鉴 于 粮食 生 产 系 统 的 复 杂性 和信 息 不 完 全 性 ， 对 粮 食 生 产 系 统 灰 色 关 联 分 析 的 基 础 上 ， 定 出 影 响 在 确
行 ２０ — ０ ７年我 国粮食产量 预测。期 间还把 农业 ０６ ２０
机械总动力用试凑的方法融入 预测模 型 ， 预测效果更
差 ， 以本文最终确定 了上述 ３大关 联因子作 为输入 所 建立 Ｇ １ Ｎ 预测模型 ， Ｍ（ ， ） 其模 型为
根 据 Ｇ １ １ 建 模 步 骤 ， 到 Ｇ １ １ 的 预 测 Ｍ（ ，） 得 Ｍ（ ， ）
粮食 产 量 的主 要 因 子 ， 然后 建立 灰 色 Ｇ １ Ｎ） 测 模 型 ； 用 同一 原 始 数 据 和 Ｇ １ １ 预测 模 型进 行 了 比较 ， Ｍ（ ， 预 应 Ｍ（ ， ） 证 明 Ｇ １ Ｎ） 测 模 型 具 有较 高 的预 测 精 度 ， 好 地 拟合 了粮 食 产 量 的发 展 趋 势 。 Ｍ（ ， 预 较 关键 词 ：灰色 系统 ；Ｇ １ Ｎ） 型 ；灰 色关联分析 ；粮食预测 Ｍ（ ， 模
基于灰色BP神经网络农业机械总动力预测的研究
１ 研 究方 法
１ ． １ ＧＭ （ １ ， １ ）预测 模 型
灰色 系统 预测模 型 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ）的建模 步骤 如下 ： 设Ｘ （ ｅ 为 时 间序 列 ：
Ｘ １ ） ， ２ ） ， …， ） 】 其 中： ） ≥Ｏ ， ｋ ＝ ｌ ， ２ ， …， 。
Ｇ ｏ ｕ Ｇ ｕ ｏ ｈ ｕ ａ ． Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｌ ａ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｒ ｅ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｙ ｒ ａ ｎ ｄ Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ［ Ｊ １ ． Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ｌ ａ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ２ ０ １ ３ ， ３ ４ （ ５ ） ： ３ ５ － ３ ７ ， ６ ３
则Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型 的基 本形 式为 ：
） ＋ （ （ ） ＝ ６
近 任 意非 线 性 函数 ．比较 适 合 于 一 些 复 杂 问题 的建
模［ ２ ］ 。 目前 。 已有学 者将 灰 色预测 模 型和 神经 网络 相结
若 拓［ ｎ ６ 】 ｒ 为参数 列且 ：
Ｚ （ － ） 为 Ｘｏ ） 的紧邻 均值 生成序 列 ：
２ （ １ ） ＝ ‘ （ １ ） ， ｚ （ （ ２ ） ， …， ｚ （ （ 】 其 中： ． （ ‘ ’ ） ＝ ’ ＠） ＋ （ ’ 一 １ ） １ ／ ２ ， ｋ ＝ ２ ， ３ ， …， ｎ 。
我国农业现代化发展的灰色关联分析
大 的 顺 序排 序 （ 表２ ） 。 表 ２我 国农 业现代 化指标 与农村社 会总产值 的关 联 度
原 始 数据来 源： ２ （ Ｉ Ｙ ２ － ２ ０ １ ２ 中国 农村 统计 年鉴
２ ． ３ 灰 色 关 联 结 果 分 析 从表 ２ — ２看 出， 农业 现代化各指标与农业 经济发展 的 关 联 度 排 序 从 大 到小 依 次 为 ：农 村 用 电量 、农 业 机 械 总 动 力、 农 药使用量 、 水库 总库容量 、 化肥使用量 、 灌溉面积 。 ３ ． 我国农业现代化 的发展对策 根据灰 色关 联分析结果 ， 可看出农业机械 化 、 电气 化 、
式如 下 ： Ｘ２ ￣ ０ ＝ （ ｔ … ｍ ） （ Ｉ Ｉ ）
化学化和水利化对现代农业发挥着重要作 用。 因此 ， 应从农 业生产现代化角度推 动我 国农业经济长远发展 。 集 中优势发展农业机械化 ， 推进农业现代化发展。 引进 国外先进机械化技术 和设备 ，从技术角度 保证农业机械 化 的实施 ； 加大农业从业 人员培训 ， 提升其文化技术水 平 ； 建 立农 业机化科技服务体 系 ， 通过对农业生产 的技术指导 ， 推 动农 机 由低 级 单 一 品 种 向高 级 多 向品 种 发 展 。 发展农村电气化 建设 ， 保证农业现代化发展 。 严谨筹 划 农村 电气化工程的开展 ， 推进农村 电网改造 ； 开创农村 电力 发展新 模式 ， 规范农村 电力市场 ， 推进农 电体制 改革 ， 推 进 我国农推 电气化进程。 科学利用化肥与农药 ， 实现农 业低碳化发展 。 科学使用 化肥 ， 协调好氮 、 磷、 钾肥的施肥 比例 ； 提高农药 质量 ， 加 大 科 技研发力度 ， 研 发有机农药 ； 强化指导服务 工作 ， 及 时组 织 良种 、 化肥 、 农药等重要 生产 资料 的供应 ， 提供技术帮助 。 加 强农 田水利现 代化建设 ，构建新型农 田灌溉 体 系。 坚持农业可持续发展 ， 利用现代技术构建新型农 田水利 体系 ， 推进节 水灌溉工作 的开展 ， 提高 防洪排洪 能力 ， 为我 国现代农业生产发展提供水利保 障。 参考文献 ｆ １ １ 张 明阳， 谢志仁 ， 刘玉会等 ， 浙江省农业 现代 化与农 村经济 发展的灰色关联 分析『 Ｊ １ ． 南京 ： 南京 师大学报 （ 自然 科学版 ） ， ２ ０ ０ ４ ． ２ ７ ： １ ０ ３ — １ ０ ６ ． … Ｉ ２ １ 刘坚． 认清形势 、 迎接挑战 、 加快实现农业现代化 『 Ｊ １ ． 中国农 村经 济 ， ２ ０ ０ １ ． ３ ： ４ － １ ０ ． 『 ３ １ 张世强 ， 基于信息再利 用的灰色系统 Ｇ Ｍ（ １ ． １ ） 模型 建模方法及应用 『 Ｊ ］ ． 北京 ： 数学 的实践 与认识 ， ２ ０ ０ ９ ． ３ ９ ： ９ 发展 的灰色关联分析
基于灰色系统理论的我国能源结构预测及优化研究
2013年第39卷第5期工业安全与环保M a y2013I ndust r i al Saf e t y a nd Envi r onm e nt al Pr o t ect i on59基于灰色系统理论的我国能源结构预测及优化研究*徐军委刘志华(中国矿业大学(北京)管理学院北京100083)摘要以我国20(X)--2010年的能源生产和消费结构数据为基础，用灰色系统模型G M(1，1，a)对这些数据进行分析，并通过M A T LA B程序预测了未来十年我国的能源生产和消费结构，对预测结果进行了分析和总结。
结合预测结果，对能源结构进行调整和优化分析，提出了相关建议。
关键词灰色系统模型能源结构优化R es e ar ch on C hi na E ner gy S t r uct ur e F or e cas t and O pt i m i z at i on B as ed on G r ey Sys t em T heor yX U J unw ei L I U Z hi h L l8(&hod of M anagem ent，Chi na U nher si t y of M i ni ng and T echn dogy g．／j垤100083)A bd撇Based o n C h i na’S ene r gypr oduct i on a nd eom um pt l on st r uct ur e da t a f rom2000t o2010，t hi s paper us档t he gr a y sys t e m m od el G M(1，1，口)to c onduct anal yz e o n t he dat a，f o r ecas t s t he f ut ur e t en yea r s of e ner gy pr oduct i on a nd con s um p-t i on s t r uct ur e of C hi na by M A T L A B sof t w a l℃and an al yze s a nd su／nm ar i gl蛤t he pr edi ct e d r e sul t s．Base d O N t he pr e di ct ed r e—sul t s，t he e ner gy st r uet ar e m oauh血s a nd opt i m i zat i o n is m阻I yze d a nd8011]已suggest i om ar e put f or w ar d．K ey W or ds gr ay s yst e m m od elene r gy st r uct ur e opt i m i zat i on0引言能源是一个国家经济和社会发展的基本保障，而能源结构的优化则关系到经济和社会的可持续发展。
全国农业生产资料投入分析及灰色预测
采用灰色关联度分析法分析全 国 １９ — ０ ３年 间耕 ９ １ ２０ 地、 农药和农用化肥等农业生产资料投入情况对农业 生产总值 的影 响。灰 色关 联分 析模 型的基本思 路
农 业生 产 力 发 展 程 度 的 重 要 衡 量 指 标 ， 括 人 口 因 包
和， 是农业 经济 的重要 体现。农业生 产资料 投入是农
业 经济 变 化 的 主要 驱 动 力 。社 会 、 济条 件 不 同 发 展 经
阶段 ， 人们对农 业生产 资料投入 不 同， 对农业 经济 影
响也不 同 。 灰 色关 联 分 析 是 基 于 行 为 因 子 序 列 的 微 观 或 宏
未 来 农 业 生 产 资料 投 入 。 结果 显 示 ， 药 和农 业 机 械 总 动 力 对农 业 经 济 关 联 度 最 大 ， 效 灌 溉 面积 、 村 劳 动 力 农 有 乡
和农 用 化 肥施 用 量 较 低 ； 计 到 ２ ２ 预 ０ ０年 耕地 面积 降低 ， 它 均 上 升 。最 后 ， 出 了农 业 生 产 资 料 利 用 效 率 至 上 其 ． 提
预 测 结 果 的精 确 性 ， 用 灰 色 预 测 中 的 Ｇ １ １ 模 采 Ｍ（ ， ）
基金项 目：湖南农业 大学人才科 学基金项 目（ ７ Ｊ７ Ｏ Ｙ １） 作者简 介 ：杨 君 （ ９ ６一） 女 ， １７ ， 湖南 邵东 人 ， 师 ， 讲 博士 ， Ｅ— ｍ ） （ ｍ １
灰色关联法分析农业机械动力变化探究
关键词：农业机械化；机械动力；相关分析；农业科学；策略农业机械动力装置的应用率是反映和评估农业机械化程度的重要指标，农业机械总体变化受自然、经济、技术和社会各种灰色关联因素的影响［１］，因此农业机械的总生产率受到固定灰色关联因素的限制。
使用灰色系统理论和方法可以量化农业机械的应用，总体性能变化对于了解整个农业机械的应用和农业政策的科学制定以及能源引进至关重要。
农业机械的整体生产率是反映和评估农业机械化程度的重要指标，从系统的角度来看，农业机械的总体驱动力包括４个指标，包括人均耕地面积、单位土地粮食产量、人均农业价值和农民的年净收入［２］。
基于我国有关统计数据，现采用灰色关联法分析影响农机总生产率的因素。
１农业机械动力变化影响因素分析１．１影响因素选择原则农业机械化的目的是提高农业总产量并扩大生产能力。
影响产量和农民收入增长的主要因素包括工业化程度、自然环境、社会经济发展水平等［３］。
定量分析影响农业机械化发展的各种因素是管理农业机械化的重要因素，进行分析时需要确定分析指标的数量并确定每个指标的内容。
研究选定一种与农业机械化程度关系较亲密的定量分析模型进行灰色关联分析。
目前在我国特定区域内农业机械的社会经济水平和机械化技术条件不仅可以加速农业产业发展，还可以加快技术进步和创新速度。
除了加大政府的宏观调控力度外，还有必要研究农业生产的结构和需求。
１．２农业机械动力变化影响因素一是农业生产能力。
增加农业的生产能力，就意味着增加土地和农业工人的生产率，从而发展农业，在现有农业生产水平下，需要调整农业结构和农村经济。
二是农业生产技术的发展。
通过刺激农业生产技术的发展，降低生产成本，可以有效减少损失，增加农产品的数量和质量，增加农民的收入。
三是物质生活条件的改善和劳动强度的降低。
通过改善农业生产环境，实现农业生产和农村经济发展以及社会进步的需要［４］。
以上要求是农业机械化发展的原动力，通过统计农业工人、人均耕地面积、平均生产成本、农民年纯收入、单位面积粮食产量等因素，分析农机整体性能及其影响因素之间的定量灰色关联。
新型灰色多变量预测模型下我国产业能源强度预测
新型灰色多变量预测模型下我国产业能源强度预测【摘要】本文基于新型灰色多变量预测模型，研究我国产业能源强度的预测问题。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
正文部分首先介绍了灰色多变量预测模型的基本原理，然后对我国产业能源强度进行了分析，接着探讨了灰色多变量预测模型在能源强度预测中的应用，紧接着详细描述了数据采集与处理的过程，最后对模型建立与预测进行了讨论。
在总结了研究成果，展望了未来研究方向，并指出了本研究的局限性。
本研究为提高我国产业能源利用效率提供了理论支持和方法指导，具有一定的实际应用价值。
【关键词】新型、灰色多变量预测模型、我国、产业、能源强度、预测、数据、模型建立、研究总结、展望未来、局限性。
1. 引言1.1 研究背景随着我国经济的快速发展和持续增长，能源资源的消耗量也在不断增加。
我国作为世界上最大的能源消费国之一，能源强度的提高已成为各个产业发展的重要任务。
而产业能源强度预测是指对未来一定时期内产业能源消耗状况进行科学合理的预测，以便制定相关政策和措施，实现能源资源的有效利用和减少能源消耗。
探索合理有效的预测模型对于提高我国产业能源强度具有重要意义。
基于以上背景，本研究旨在探讨基于灰色多变量预测模型的我国产业能源强度预测，旨在提高我国能源资源的利用效率，实现可持续发展的目标。
1.2 研究目的本文旨在基于新型灰色多变量预测模型，探讨我国产业能源强度的预测。
在当前全球能源短缺和气候变化的背景下，我国能源消耗问题已成为亟待解决的重要议题。
本研究旨在通过灰色多变量预测模型，结合产业能源强度数据进行分析和预测，为我国能源政策的制定和调整提供科学依据。
通过对灰色多变量预测模型在能源强度预测中的应用进行探讨，可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。
通过本研究，可以进一步深化对产业能源消耗规律的认识，为实现能源资源的有效利用和节约提供科学依据，为促进我国经济可持续发展做出贡献。
1.3 研究意义本研究的意义在于为我国产业能源强度的预测提供了新的方法和思路，探索了灰色多变量预测模型在能源领域的应用。
基于灰色关联分析的农机购置补贴政策绩效评价
2024年2月Feb.2024第48卷第1期Vol.48，No.1热带农业工程TROPICAL AGRICULTURAL ENCINEERING基于灰色关联分析的农机购置补贴政策绩效评价李晓雨1陈耀1张学林2杨庆明2杨晗2赵志新2张靓2（1甘肃农业大学财经学院甘肃兰州730070；2青海省农技推广总站青海西宁810000）摘要基于青海省农机购置补贴政策的实施现状和实施成效，开展了青海省农机购置补贴政策绩效评价研究。
应用灰色关联理论分析2014～2020年的财政资金投入对农机购置补贴政策实施“经济效益”“社会效益”和“农业生产力”等三个指标的影响。
研究结果表明，资金投入在政策实施过程中对青海省农业机械化生产力的影响最大，权重值为0.4766，社会效益次之为0.2691，经济效益影响最小，权重值仅为0.2543。
建议加大适合青海省农牧业发展现状的各类农机具补贴支持力度，扩大补贴范围，带动农民投入更多的资金购买农机设备，同时增强农机化社会服务能力，提升农机使用效率和效益。
关键词农机购置补贴政策；青海省；绩效评价；灰色关联分析中图分类号S11+7Performance Evaluation of Agricultural Machinery Purchase Subsidy Policy inQinghai Province Based on Grey Correlation AnalysisLI Xiaoyu 1CHEN Yao 1ZHANG Xuelin 2YANG Qingming 2YANG Han 2ZHAO Zhixin 2ZHANG Liang 2(1College of Finance and Economics,Gansu Agricultural University,Lanzhou,Gansu 730070;2Qinghai Agricultural and Animal Husbandry Machinery Promotion Station,Xining,Qinghai 810000)AbstractBased on the implementation status and effectiveness of the agricultural machinery purchasesubsidy policy in Qinghai Province,this paper carried out the research on the performance evaluation of the agricultural machinery purchase subsidy in Qinghai Province,and the implementation performance analysis of the agricultural machinery purchase subsidy was applyed the grey correlation theory on the three indicators of "economic benefit","social benefit"and "agricultural productivity"of the financial investment in 2014～2020.The results showed that the capital investment has the greatest impact on the productivity of agricultural mechanization in Qinghai Province during the implementation of the policy,with a weight value of 0.4766,followed by social benefits of 0.2691,and economic benefits of 0.2543.It's suggested to further increase the subsidy for the purchase of agricultural machinery,expand the scope of subsidy,drive farmers to invest more funds to purchase agricultural machinery and equipment,at the same time enhance the social service capacity of agricultural mechanization,improve the use efficiency and benefits of agricultural machinery.Keywordsfarm machinery purchase subsidy policy;Qinghai province;performance evaluation greycorrelation analysis财政农机购置补贴政策是我国支农强农惠农的重要举措，自2004年我国开始实施农机具购置补贴以来，农机购置补贴成效显著，农业机械化发展持续向好。
新型灰色多变量预测模型下我国产业能源强度预测
新型灰色多变量预测模型下我国产业能源强度预测摘要：我国产业生产和能源消耗密切相关，其产业能源强度对于经济和环境都有着重要的影响。
为了更好地预测我国产业能源强度的变化趋势，本文建立了一种基于新型灰色多变量预测模型的产业能源强度预测模型，并利用该模型对未来我国产业能源强度进行了预测分析。
首先，本文对我国产业能源强度的影响因素进行研究分析，提出了影响因素的指标体系，包括经济、技术、能源效率、产业结构等方面的因素。
然后，本文介绍了新型灰色多变量预测模型的基本思想与原理，以及其在产业能源强度预测中的应用方法和步骤。
接着，本文利用新型灰色多变量预测模型对我国产业能源强度进行了预测分析，利用历史数据对模型进行了参数估计和模型检验，然后对未来我国产业能源强度的变化趋势进行了预测。
结果表明，未来我国产业能源强度将呈现出逐年下降趋势，且下降速度逐渐加快。
其中，能源效率的提高、技术进步和产业结构调整是主要的改善因素。
最后，本文对研究结果进行了讨论，提出了相关政策建议，旨在促进我国产业能源强度的进一步改善和提升。
关键词：灰色多变量模型；产业能源强度；预测分析；政策建议IntroductionIndustry is an important sector of the national economy, and it plays a crucial role in promoting economic growth, creating employment opportunities, and improving people's living standards. At the same time, industry is also a major energy consumer, and its energy consumption accounts for a large proportion of the total energy consumption in the country. Therefore, the industrial energy intensity, which reflects the energy consumption per unit of industrial output, is an important indicator of the country's energy efficiency and environmental performance.MethodologyFactors Affecting Industrial Energy Intensity1) Data preparation: Collecting and extracting historical data on economic, technological, energy efficiency, and industrial structure factors, as well as industrial energy intensity.Results and DiscussionConclusion and Policy Implications。
基于综合评价法的灰色预测模型在能源预测中的应用
基于综合评价法的灰色预测模型在能源预测中的应用作者：胡刚李洁琼来源：《科技创新与应用》2018年第30期摘要：文章是对2018年美国大学生数学建模竞赛中提出的能源发展问题进行了分析和预测。
根据题目所给出的数据对所给数据，利用聚类分析对数据进行筛选，建立模型来描述各州的能源概括问题，通过建立综合评价体系，使用熵权法来确定指标权重，得出评估结果；最后，利用灰色预测模型DGM（1，1）对2025年和2050年美国的能源消耗情况进行了预测。
关键词：聚类分析；熵权法；灰色预测模型中图分类号：F426.2 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）30-0008-03Abstract： This paper analyzes and predicts the energy development problems raised in the 2018 MCM/ICM （The Mathematical Contest in Modeling/The Interdisciplinary Contest in Modeling）. According to the data given in the problem， the cluster analysis is used to screen the data， and the model is established to describe the energy generalization problem of each state. Through the establishment of the comprehensive evaluation system， the entropy weight method is used to determine the index weight. Finally， the gray prediction model DGM （1， 1） is used to predict the energy consumption of the United States in 2025 and 2050.Keywords： cluster analysis； entropy weight method； gray prediction model1 背景如今能源生产和使用是任何经济结构的主要部分，已成为了国家、地区和人们关注的热点问题。
大中型拖拉机完好率的灰色预测模型
大中型拖拉机完好率的灰色预测模型吴子岳3 王耀华(南京农业大学农业工程学院,南京210032)摘要 应用灰关联分析法和灰色建模理论对江苏省东辛农场的大中型拖拉机完好率进行系统研究,以1991～1997年的统计数据为基础,建立了若干个大中型拖拉机完好率的灰色预测模型。
由模型分析可见,农机新度系数、大中型拖拉机的新旧结构比例是影响大中型拖拉机完好率的两大重要因素。
关键词 大中型拖拉机;完好率;预测;灰色模型分类号 S 219107Grey foreca st m odels for i n tact ra te oflarge -m ed iu m tractorsW u Ziyue and W ang Yaohua(A gricu ltu ral Engineering Co llege ,N an jing A gric U n iv ,N an jing 210032)ABSTRACT T he in tact rate of large 2m edium tracto rs in Dongx ing State Farm of J iangsu P rovince w as system atically researched by grey co rrelative analysis and grey modelling theo ry .Based on the statistic data from 1991to 1997,a coup le of grey fo recast models fo r in tact rate w as estab lished .T he analysis on models show ed that new ness coefficien t ofagricu ltu ral m ach inery ,p ropo rti on of new and o ld tracto rs are tw o i m po rtan t facto rs affecting on the in tact rate of large 2m edium tracto rs.Key words large 2m edium type tracto rs ;in tact rate ;fo recast ;grey model农业机器完好率是指农业机器的完好程度,即机器处于良好状态的台日数与在册总台日数之比[1]。
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重 要指 标 ， 也 是农 业 生 产 的动 力来 源 。农 机 总 动 力 的 变化受政策 、 自然 条 件 、 经济、 技术 、 社 会 等 因 素 的影
响， 它 既有 随时 间增 长 的趋 势 ， 又有一定的波动性 ， 因
此 对其 预 测 很 难 有 固定 的 建 模 形 式 和 方 法 。 比较 常 见 的 建模 方 法有 时 间序 列 的 Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ模 型 ＿ １ Ｊ 、 Ｂ Ｐ神 经 网络 Ｊ 、 灰色 理 论 Ｊ 、 灰 色一 马尔科 夫 模 型 Ｊ 、 灰 色神 经 网络 和 组合 预 测 模 型 等 ， 其 预 测 的结 果 也 不 尽
农 机 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 动 力
７ ２ ６ ３ ６． ０
７ ６ ８ ７ ８． ７ ８ ２ｌ ９ Ｏ． ４
年 率 先提 出 ， 目前 已广 泛 应 用 于 经 济 、 工农业生产 、 生 态、 气象 、 军 事 和水利 等 领域 ， 尤 其是 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型成 为应用 最 广 的灰 色 预 测 模 Ｊ 。 由于 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型在 做长期预测 时稳定性较差 ， 存 在较大误差 ， 所 以有 学
９ ２ ７ ８ ０． ５ ９ ７ ７ ３ ４． ７
来 自于《 中国统计年鉴 ２ ０ １ ２ ＞ ＞ 。
１ Ｏ０ ０ ０ ０
９０ ０ ００
（ Ｄ Ｇ Ｍ） ， 它有 更 高 的拟 合 精 度 、 与 实 际 情 况 吻 合 更 好 等优 点 。
为此 ， 笔 者 根据 我 国 ２ ０ ０ ０ — ２ ０ １ １年 间 的农 机 总 动
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图１ ２ ０ ０ ０ — ２ ０ １ １年间农机总动力发展趋势散点图
Ｆ ｉ ｇ ． １ Ｔｒ ｅ ｎ ｄ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ２ ０ ０ ０－ ２ ０１ １
摘
要 ：农 机 总 动力 预 测 对 于 国家制 定 相 关 农 机 发 展 政 策 具 有 重 要 意 义 。 为此 ， 运 用 离 散 灰 色模 型 ， 对 ２ ０ ０ ４—
２ ０ １ １年 间 的我 国农 机总 动 力 的数 据进 行 了分 析建 模 、 相关 检 验 。其 平 均 相 对 误 差 为 ０ ． ３ ０ ７ ％， 小误 差 概 率 为 １ ， 后 验差 比为 ０ ． ０ ２ ６， 关联度为 ０ ． ９ ９ ９ １ ， 各指标都达到一级判别标准 ， 表 明该 模 型 可 以用 于农 机 总 动 力 的 预 测 。 在 此基 础 上 ， 对其 ２ ０ １ ２ — ２ ０ ２ ０年 间 的发 展 趋 势 进 行 了预 测 ， 预测 结 果 显示 农 机 总 动 力 呈 逐 年 递 增 趋 势 ， 平 均 年 增 长率 为 ６ ． ２ ０ ４ ％， 发展 态 势 良好 。 关 键 词 ：农 机 总动 力 ；灰 色 理论 ；离 散 灰色 模 型
中 图分 类 号 ：￥ ２ ３ － ０ １ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ３ － １ ８ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ４） ０ １ － ０ ０ ８ ０ － ０ ４
０ 引 言
农机 总 动 力 就 是 用 于 农 、 林、 牧、 副、 渔 各 种 动 力
机 械 的动 力 总和 ， 是 反 映农 业 机 械 化 发 展 水 平 的一 项
相 同。灰 色 理论 由华 中科 技 大 学 邓 聚龙 教 授 于 １ ９ ８ ２
年 份
２ Ｏ ０ ｏ
２ ｏ ｏｌ ２ ０ ０ ２
农 机 总 动 力
５ ２ ５ ７ ３． ６
５ ５１ ７ ２． １ ５ ７ ９ ２ ９． ９
年 份
２ ０ ０ ６
２ ｏ ｏ ７ ２ ０ ｏ ８
１ 我 国农 机 总 动 力 发 展 态 势
表 １为农 机 总 动力 数 据 ， 图 １是农 机 总 动 力 的散
点 图。 由此可 以看 出 ， 近年 来 我 国农 机 总 动 力 发 展 总 体 呈递 增 态势 。
表１ ２ ０ ０ ０ — ２ ０ １ １年 间农 机 总 动 力 数 据
Ｔａ ｂ ｌ ｅ １ Ｄａ ｔ ａ ｏ ｆ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ ｔ ｏ ｔ ａ ｌ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ
ｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ２ ０ ０ ０—２ ０１ １ １ ０ ｋ Ｗ
者对 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模 型进 行 了改 进 ， 也就 是 离散 灰 色模 型
２ ｏ ｏ ３
２ Ｏ ｏ ４ ２ ０ ０ ５
６ ０ ３ ８ ６． ５
６ ４０２ ７． ９ ６ ８ ５ ４ ９． ４
２ 【 ｘ ） ９
２ ０１ ０ ２ ０１ １
８ ７ ４ ９ ６． １
２ ０ １ ４年 １月
农 机 化 研 究
第 １期
基 于 离 散 灰 色 模 型 的 中 国 农 机 总 动 力 预 测
邱洪 臣 ，朱瑞 祥。 ，李 卫 ，程金 凤
７ １ ２ １ ０ ０）
（ 西 北农 林 科 技 大学 ａ ． 机 械 与 电子 工程 学 院 ；ｂ ． 生命 科 学 学 院 ，陕西 杨 凌
８０ ０ ００
７ ０ ０ ００ ６０ ０ ００ ５ ０ ０ ００
力统计数据 ， 利用 Ｄ Ｇ Ｍ 模 型对 农 机 总 动 力 进 行 了 预 测分析 ， 为 相关 部 门制 定 农 业 机 械 化 发展 规 划 提 供 了
重要 参考 。
收稿 Ｅ ｌ 期 ：２ ０ １ ３ — ０ ２ — ２ ８