灰色预测系统gm(1,1)模型在洛阳地区旱灾预测中的应用

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1、灰色预测系统GM(1,1)模型在洛阳地区旱灾预测中的应用殷鹏远韩丽娜易嘉成辽宁省锦州水文局辽宁省辽阳水文局摘要:灰色模型有严格的理论基础,最大的优点是实用,用灰色模型预测的结果比较稳定,不仅适用于大数据量的预测,也适应与数据量较小的预测,预测精度较高,无须像其他预测方法要么需要数据量大且规律性强,要么需要凭经验给出系数。目前,灰色模型GM(1,1)己广泛应用于工程技术、社会、经济、农业、生态、环境等各种系统的预测中。因适应贫信息,抗噪声能力强,显示出比传统预测方法更大的优越性,利用灰色系统理论,建立GM(1,1)模

2、型模拟洛阳市灾变年份,经Matlab求解得到时间响应序列函数:八x(1)0(k+1)=1387.818e0.00905k,A=0.002。通过计算机仿真发现预测值和实测值拟合良好,具有很高的精度。根据所建立的GM(1,1)模型以及模型分析,来预测未来洛阳市旱灾发生年份,得出结论洛阳在2142年、2162年、2181年、2201年出现旱灾情况,以期积极主动地采取措施进行防旱抗旱工作提供科学依据。关键词:灰色系统;GM(1,1)模型;Matlab;灾变预测;作者简介:殷鹏远(1990-),男,河南许昌人,助理工程师,主

3、要从事水情预报、水文勘测及水文资料整编工作。收稿日期:2017-06-06ApplicationofgreypredictionsystemGM(1,1)modelindroughtpredictioninLuoyangareaYINPeng-yuanHANLi-naYIJia-chengJinzhouhydrologybureauofLiaoningProvince;LiaoyanghydrologybureauofLiaoningProvince;Abstract:Thegreymodelhasastrictt

4、heoreticalbasis,thebiggestadvantageispractical,predictedbygreymodelpredictionresultisrelativelystable,notonlyforthelargeamountofdata,butalsotoadapttosmallandpredicttheamountofdata,thepredict!onaccuracyishigh,notliketheotherpredictionmethodscitherrequirealargea

5、mountofdataandthestrongregularity,eitherbyexperiencethiscoefficient.Atpresent,thegreymodelGM(1,1)hasbeenwidelyusedinthepredictionofengineering,society,economy,agriculture,ecology,environmentandothersystems.Duetopoorinformation,strongantinoiseabi1ity,showsmorea

6、dvantagesthemthetraditioneilforccastingmethod,usinggreysystemtheory,theestablishmentofGM(1,1)modeltosimulatetheLuoyangdisasteryear,obtainedbyMatlabtimeresponsesequencefunction:,.Bycomputersimulation,itisfoundthatthepredictedandmeasuredvaluesfitwellandhavehigha

7、ccuracy.AccordingtotheGM(1,1)modelandthemodelanalysis,toforecastLuoyangCitydroughthappcnsinthefuture,concludedin2142,2162,2181,2201droughtsituation,inordertoactivelytakemeasurestoprovideascientificbasisfordroughtanddrought.Keyword:greysystem;GM(1,1)model;Matla

8、b;catastropheprcdiction;Received:2017-06-06洛阳位于南北气候过渡地带,受季风影响,降水年际变化大,降水季节分配不均,一年中干旱时间长,降水区域分布差异大,因而在历史上干旱灾害十分严重。旱灾不仅会影响作物生长,造成作物减产,而且还会引起城乡缺水,影响工农业生产,造成城乡人畜饮水困难。由此而派生的蝗灾、干热风、沙暴、水质

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