闫海霞
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：西安理工大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：理学经济管理自然科学总论更多>>
- 灰色组合预测方法在粮食产量中的应用
- 随着预测技术的不断发展,关于预测的理论和方法已经有很多,但每一种单一预测模型都只是从某一个侧面去刻画数据序列的规律,都只反映序列的部分信息,都有其局限性。如果综合运用多种预测的方法进行组合预测,优势互补,最大程度地利用现...
- 闫海霞
- 关键词：多元线性回归模型马尔可夫模型
- 文献传递
- 灰多变量ANN模型在城市用地预测中的应用被引量：1
- 2009年
- 合理确定城市用地规模,是衡量城市理性发展的重要依据。选择了年度GDP、工农业总产值、总人口等重要的建城区影响因子,分别用灰色GM(1,N)、BP神经网络构建了单项预测模型,并对各模型的优缺点进行比较分析。其次采用标准差法进行权重分配,建立组合模型。实例计算结果表明,组合预测模型的精度优于其他两个单一预测模型,这是对建城区面积预测方法的有益探索。
- 王秋萍闫建波闫海霞
- 关键词：BP神经网络组合预测
- Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用被引量：11
- 2009年
- 将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。
- 王秋萍闫海霞闫建波
- 关键词：粮食产量灰色关联分析MARKOV模型
