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黑河流域近60年来径流量变化及影响因素 总被引：22，自引：8，他引：14
基于莺落峡、正义峡水文站径流量数据及相关气候资料,借助小波分析、小波神经网络模型和GIS空间分析方法,研究黑河干流径流量变化周期、突变、趋势及原因。结果显示:1944~2005年莺落峡年均径流量变化长周期约7和25年,变化总体呈增加趋势,增加率约1.04m3/(s·10a);1954~2000年正义峡年均径流量变化长周期约6和27年,变化总体呈减少趋势,减少率约2.65m3/(s·10a);2006~2015年莺落峡年均径流量呈增加趋势,增加率约2.04m3/(s·10a);莺落峡径流量的增加主要与黑河流域上游气候向暖湿型转化有关,而正义峡径流量的减少与中游水资源利用量的迅速增加有关。 相似文献
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灰色拓扑预测方法在黑河出山径流量预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
黑河是我国西北干旱区最大的内陆河流之一,中游地区是流域内工农业经济最为发达的地区和国家重要的商品粮油种基地,也是水资源利用量最大和利用率最高的地区,下游是阿拉善高原的主要天然草场,也是河西走廊等一些重要经济区的生态屏障。文章以黑河莺落峡出山年径流量实测数据系列为基础,采用灰色系统拓扑预测方法,建立了GM(1,1)拓扑预测模型群,对2004-2030年莺落峡出山径流量进行了预报结果表明,预报阶段黑河年均径流量为16.11×10m8/a,较现状径流量实测多年均值增加1.24%。预报结果表明:在21世纪开始的若干年内,随着天气系统的变化引起的祁连山中西部降水量的增加和冰川融水的增多,会使包括黑河在内的河流出山径流将呈现一个缓慢的上升趋势,预计这段时间年均流量将高于多年平均值。 相似文献
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粮食生产是国民经济重要的组成部分,粮食生产的波动必然会引发整个国民经济的波动。因此人们在努力提高粮食产量的同时,也期望知道未来一段时间粮食产量的变化情况,以便为科学决策提供依据。基于吉林省1949~2008年粮食总产量数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟该省粮食产量变化态势,并运用马尔柯夫状态转移矩阵对灰色GM(1,1)模型的模拟结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。结果表明,马尔柯夫方法修正的灰色模型能够大大提高粮食产量的模拟精度,模型修正后的模拟产量的相对误差较之修正前下降了0.10(由0.19下降到0.09),将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫状态转移矩阵相结合用于粮食产量预测可以取得较好的效果。预测结果表明未来10a吉林省将增产粮食100亿kg,增产潜力巨大。 相似文献
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径流过程具有分形和灰色特征。基于此,将R/S分析与灰色系统理论相结合,提出了R/S灰色预测模型以预报黑河出山径流量。针对1949—2011年莺落峡水文站年径流量资料,首先进行R/S分析,确定径流量序列的Hurst指数和平均循环周期T;然后在一个周期内进行径流量灰色预测。结果表明:黑河出山径流量循环周期在20~25年之间,在进行R/S灰色预测时,取T=20为宜;R/S灰色预测结果的精度高于直接进行灰色预测。该方法拓宽了分形和灰色理论在径流过程研究的应用范围,为径流量的科学预测提供了一种新方法。 相似文献
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基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测 总被引：1，自引：0，他引：1
赖红松 《地理与地理信息科学》2011,27(2):56-60
为提高耕地保有量预测精度,将灰色预测GM(1,1)模型、动力预测模型、BP网络预测模型和加权支持向量回归机预测模型相结合,建立了基于支持向量回归机的耕地保有量组合预测模型,并将其用于温州市耕地保有量预测。结果表明,该模型比任一单一预测模型精度更高,可用于耕地保有量预测。 相似文献
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预测陕西关中地区需水量的改进GM(1,1)模型 总被引：6，自引：0，他引：6
需水量评价与预测是水资源规划与管理一项重要的研究内容。本文采用定额法计算需水量。通过对陕西关中地区需水量要素组成的分析,认为需水量要素属平稳时间序列,且一阶累加生成数据系列满足指数规律,符合灰色预测条件。为了提高GM(1,1)模型的精度,采用一种改变背景值的新方法,即:中心逼近方法。通过精度检验,中心逼近式GM(1,1)模型平均误差百分比、误差平方和分别比传统的GM(1,1)模型提高了0.147和1.579。用中心逼近式GM(1,1)模型预测需水量各要素近期和中长期值,经检验,其中非农业人口、农业人口、耕地面积、工业总产值预测模型满足一级模型,等级为良好。牲畜头数预测模型为不合格模型,分析其原因,主要是因为时间序列数据不完全符合指数规律。通过定额法计算,预计75%保证率时2005年和2010年关中地区工农业需水量分别占总需水量的92.21%和89.75%,生活需水量分别占7%和9.04%。 相似文献
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基于BP神经网络的洪湖水质指标预测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《湿地科学》2016,(2)
为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。 相似文献
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灰色系统预测模型的修正研究——以芜湖市耕地为例 总被引：1，自引：0，他引：1
针对GM(1,1)模型预测的不足,对其进行修正得到修正模型,并利用芜湖市耕地变化进行实例验证和应用。结果表明:1)应用灰色预测的修正模型对耕地变化进行预测比直接应用灰色预测模型更精确;2)分段建模和建立灰色—马尔柯夫模型是从两个不同的角度对GM(1,1)模型进行修正,但两者可以相互结合,使预测结果更准确。3)建立灰色—马尔柯夫模型可以避免其他多种影响因素,更具科学性和实用性。 相似文献
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基于RAGA-BP神经网络模型的三江平原地下水资源预测研究 总被引：4，自引：1，他引：3
采用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)代替传统的最小二乘法以优化GM(1,1)模型参数,并与BP人工神经网络相组合,形成了基于RAGA的等维灰色递补BP神经网络预测模型.运用此模型对三江平原创业农场地下水埋深进行动态预测,BP神经网络结构确定为3:12:3,预测结果的相对误差只有2.33%,与传统的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果相比,预测精度显著提高.通过此模型预测,从2007年到2012年,该地区地下水平均年下降0.3 m. 相似文献
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灰色GM(1,1)残差修正模型在滑坡预测中的对比应用 总被引：2，自引：0，他引：2
在传统GM(1,1)模型的基础上,经过不同方式的残差修正,分别建立了一阶残差修正GM(1,1)模型和二阶残差修正GM(1,1)模型。根据滑坡的监测资料,对变形曲线为光滑型滑坡(如黄龙西村滑坡、某滑坡)和阶跃型滑坡(如新滩滑坡、洒勒山新滑坡)分别建立了传统GM(1,1)模型和一阶、二阶残差修正模型,并对不同滑坡各模型的预测精度进行了分析比较。结果表明,残差修正GM(1,1)模型的预测精度明显高于传统GM(1,1)模型的预测精度。对变形曲线为光滑型的滑坡,二阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度一般高于一阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度;对变形曲线为阶跃型的滑坡,一阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度高于二阶残差修正GM(1,1)模型的预测精度。 相似文献
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旅游客源预测模型及其对比 总被引：16，自引：0，他引：16
以中国1978--2001年入境客源为例,定量分析线性回归模型、移动平均预测模型、指数平滑模型以及灰色预测模型的应用及其差异问题,得出以下结论：1)对于21a、8a．5a序列客源数据,线性回归预测模型的绝对误差最大;2)随着序列数据从21a向8a、5a变化,指数平滑模型绝对误差整体相对变大,而灰色模型绝对误差整体相对变小;3)在进行我国入境客源预测时,如果序列较长(8a或以上),可选择指数平滑预测模型,如果序列较短(4～7a),可选择灰色预测模型,这样预测结果精度相对较高。 相似文献
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黑河莺落峡站径流变化的影响因素分析 总被引：3，自引：0，他引：3
以黑河干流出山口径流控制站莺落峡水文站1960-2004年45年的径流序列为基础数据,采用相关分析、交叉谱分析、统计规律分析、降水—径流双累积曲线法等研究了全球变化、太阳黑子活动、ENSO循环和下垫面变化对黑河干流出山径流变化的影响。结果表明：①全球变化对莺落峡站径流变化影响较大;②莺落峡站年径流与太阳黑子相对数两序列在2年和3.3年两个振动周期上存在显著的相关关系,但在这两个存在显著相关关系的振动周期上太阳黑子相对数的周期波动变化都落后于莺落峡站年径流的周期波动变化;③ENSO循环对莺落峡站年径流变化有一定的影响,但是,El Nino事件和La Nina事件对莺落峡站年径流的影响时间持续较短,对事件发生当年的径流变化影响较大,对事件发生次年的径流变化影响较小;④流域下垫面变化对莺落峡站年径流量的变化影响较小。 相似文献
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为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM(1,1)模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度高,具有一定的应用价值。 相似文献
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目的 分析四川省2003 -2010年血吸虫病人群感染率变化趋势,应用GM(1,1)模型对今后3年人群感染率进行预测,为下一步制定全省血吸虫病防控措施提供参考.方法 收集四川省2003-2010年血吸虫病人群感染率资料,应用GM(1,1)模型进行拟合,建立预测模型.结果 四川省血吸虫病人群感染率呈逐年下降趋势;人群感染率预测模型为(1)(t+1)=- 103.1157e-0.4950(4)+132.6545,模型拟合精度高(后验差比值C=0.1672,小误差概率P=1),2003-2010年感染率GM(1,1)模型预测值与实际值吻合程度较好,预测2011-2013年感染率分别为1.2590/万、0.7675/万和0.4678/万.结论 该模型的拟合效果较好,预测结果显示今后3年内全省血吸虫病人群感染率将呈下降趋势;在血吸虫病低感染率和低感染度地区建立该模型进行疫情预测对制定防控策略具有重要参考价值. 相似文献
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通过收集2001-2010年河南省主要能源生产与消耗与GDP的数据资料,运用灰色系统理论,经过灰色关联度矩阵的计算和分析,得出结论:(1)GDP的增长对于能源消耗总量的绝对影响最大,其发展速度的影响次之.(2)能源消耗的增长直接影响到河南省的常规能源生产的增长,涨落关系十分密切.(3)原煤生产对于能源消耗和GDP具有强大的推动作用.通过运用灰色预测模型GM(1,1)对几个指标的预测,第一步预测的相对误差范围在0.721％ ～3.632％之间,预测的精度很高.因此,说明灰色预测模型用于区域经济发展与能源消耗研究是合适的.能源消耗总量、GDP呈现线性增长的趋势;原煤产量呈现稳步发展的趋势,增长不明显;天然气产量呈现线性下降的趋势. 相似文献
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当观测资料的数据量少而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM（1,1）不能全面考虑多个变量。为此,采用自适应MGM（1,n）模型—多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题。针对一些地区气象数据较少甚至缺失的情况,以内蒙古正蓝旗的气象资料用Penman-Monteith计算的参考作物蒸散量（ET0）为研究对象,运用灰色系统理论建立MGM（1,3）模型,模拟预测参考作物蒸散量变化规律,并与GM（1,1）模型和BP神经网络模型比较,结果表明MGM（1,3）模型有较好的预测效果。 相似文献
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人口是反映国情、国力基本情况的重要指标,是区域研究所必须考虑的重要因素之一。合理、准确地预测城市人口规模,是城市与区域规划中首先要考虑的基本问题,也是保证规划科学性与可实施性的关键性前提。以西宁市2000-2011年历年总人口为样本数据,分别构建了一元线性回归模型、马尔萨斯模型、logistic模型及GM（1,1）模型,并进行模型检验。结果表明：（1）模型均通过模型精度检验且精度较高,GM（1,1）模型拟合度最高,均误差达到0.004%,马尔萨斯模型拟合度最低,为-1.440 8%;（2）分析模型预测精度差异产生原因及适用性,表明深入、准确地分析样本数据特征,恰当选择分析方法对于控制人口预测精度尤为重要。由于西宁市2000-2011年人口样本数据在2005及2009年数据存在波动性,破坏了其与一元线性回归模型及马尔萨斯模型的拟合度,导致在4种模型中,Logistic及GM（1,1）模型预测精度较高,而GM（1,1）模预测精度最高,所以采用GM（1,1）模型进行西宁市人口预测,得到西宁市人口预测的最终结果：2012年西宁市总人口将达到225.89×104人,2015年将达到233.39×104人,2020年将达到246.37×104人。从结果看,未来9 a西宁市人口将呈现持续平稳增长的态势,但随着时间推进人口增长速度将逐渐下降。 相似文献