灰色新陈代谢模型在河南小麦产量预测中应用

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1、灰色新陈代谢模型在河南小麦产量预测中应用  摘要:利用灰色理论和方法,分别构建传统GM(1,1)模型和灰色新陈代谢GM(1,1)模型,并比较两种模型的预测精度后,再选择预测精度较高的灰色新陈代谢GM(1,1)模型,对未来5年河南省小麦产量进行了预测,并提出了相应的对策与建议.关键词:传统GM(1,1)模型;灰色新陈代谢GM(1,1)模型;预测精度;小麦产量;河南省中图分类号:N914.4;F224.9文献标识码:A文章编号:0439-8114(2013)20-5079-04ApplicationofInformationRenewalModelforPredicti

2、ngWheatYieldofHenanProvinceWANGJian1,CHENHai-qin2(1.SchoolofMathematicsandStatistics,AnyangNormalUniversity,Anyang455000,Henan,China;2.StaffRoomofMathematics,AnyangInfantJuniorNormalCollege,Anyang455000,Henan,China)Abstract:AnordinaryGM(1,1)modelandinformationrenewalGM(1,1)modelbasedon

3、thegrey6systemtheorywerefirstestablished.PredictionaccuraciesoftheordinaryGM(1,1)modelandinformationrenewalGM(1,1)modelwerecompared.TheinformationrenewalGM(1,1)modelwaschosentopredictwheatyieldofHenanprovincefiveyearsinfuture.Detailedcountermeasuresandadvicesareproposed.Keywords:ordina

4、ryGM(1,1)model;informationrenewalGM(1,1)model;predictionaccuracies;wheatyield;Henanprovince河南省是中国重要的产粮大省,是中国公认的粮仓,而小麦是河南省种植历史悠久的传统粮食作物,小麦生产也一直是河南省粮食生产的优势产业。河南小麦在中国粮食供求平衡格局中占据着重要地位,自从1996年以来,河南省小麦产量一直占全国总产量的1/4左右,并且该省农民的农业收入来源中有将近30%来自小麦产业。因此,研究和预测河南省未来几年内小麦产量的变化,对增加农民收入、确保中国国家粮食安全战略,以及

5、促进国民经济平稳健康发展都具有重要的现实意义。6小麦产量的高低既取决于农民的生产投入、科技发展等社会因素,又受到气候、环境等自然条件的影响,它是众多因素综合作用的结果。因此,小麦产量的形成是既含有已知信息又含有未知信息的灰色动态系统,而灰色系统理论[1,2]恰好是以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的复杂的、不确定性系统为研究对象的,通过对“部分已知信息”的分析、研究,实现对系统整体运行规律的正确认识和有效控制,从而预测事物的未来,灰色系统理论现已广泛应用于国民经济、工农业生产等领域,并成功解决了大量的实际问题[3-8]。已有一些学者对小麦产量的

6、形成机制进行了研究[9,10],考虑到小麦产量的形成具有系统不确定性的特点,本研究拟利用灰色系统理论和方法对河南省小麦产量进行预测。首先利用传统GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对2007-2009年河南省3年的产量进行预测并比较两种模型的精度,然后选择预测精度较高的新陈代谢GM(1,1)模型对未来5年河南省小麦产量做出科学准确的预测,并为指导河南省的小麦生产提供科学的理论依据。1两种灰色GM(1,1)预测模型及精度检验1.1传统灰色GM(1,1)模型传统灰色GM(1,1)模型是由一个单变量的原始数据列作一阶累加生成处理后,建立的一阶微分方程模型,是灰色

7、预测的基础和核心。模型建立过程如下:61)设原始序列为X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)},对该序列作一阶累加生成序列为X(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)},其中,x(1)(k)=■x(1)(i),k=1,2,…,n。2)新数列X(1)的变化规律可近似用微分方程描述为■+ax(1)=b,其中a,b为待定参数。再利用最小二乘法求解参数a,b为:■=ab=(BTY)-1BTY(1)其中Y=x(0)(2)x(0)(3)■x(0)(n),B=-■(x(1)(1))+x(1)(2)1-■(x(1)(2))+x(1)(

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