基于改进的GM(1,1)模型的上海市垃圾产量的预测

GM（1,1）模型是上海市垃圾产量预测的一种有效的方法,但序列的随机波动性难以在GM（1,1）模型得到反映。利用灰色震荡序列GM{1,1}模型,对上海市2000年~2008年垃圾产量进行预测,预测结果表明,此方法能够反映出上海市垃圾产量所具有的波动性特性,得到更高的预测精度。

应用灰色动态GM(1,1)数学模型进行临床血液采集量预测

目的探讨应用灰色动态 GM（1，1）模型，分析和预测常态下承德市中心血站血液品种采集数量的动态发展变化趋势，根据模型的应用效果做出定量预测。方法根据承德市中心血站2004年1月～2013年12月的全血（400 ml）（人次）、单采少白血小板（人份）血液品种年采集数据，将2013年预测值与实际值比较，检验模型的预测能力，同时分析2014～2016年血液采集数量。结果以上两类血液采集品种数量灰色动态 GM（1，1）模型的 Y（t）后验差比（均方差）C均＜0.35，小误差概率P值均为1。精度均为优，用于血液采集量预测的效果好。结论承德市中心血站以上两类血液采集品种数量呈逐渐增高趋势。灰色系统一阶模型 GM（1，1）作为一种新型预测模型，能够在常态下合理预测采供血系统血液采集量。

安徽省棉花品种产量与纤维品质发展趋势预测的研究

本文以１９８２～１９９２年安徽省棉花品种区域试验的年度平均皮棉产量及其组分和纤维品质指标为资料，建立ＧＭ（１．１）动态模型，对棉花新品种产量与纤维品质的发展趋势进行研究。结果表明，皮棉产量呈上升趋势，到２０００年可达１４７９．３６ｋｇ／ｈｍ２，产量组分中单株铃数、衣分呈上升趋势，单铃重呈下降趋势，分别可达２３．０５８个、４２．０５１％和４．５９ｇ。在纤维品质指标中，主体长度和细度均呈上升趋势，单强、断裂长度和成熟系数呈下降趋势，到２０００年分别可达３２．２８２ｍｍ、５７７８ｍ／ｇ、３．５３９ｇ、２１．３２６ｋｍ和１．４７ｇ。、－０．３１２和０．５５８。２．２纤维品质指标的发展趋势分析纤维品质指标主体长度、单强、细度、断裂长度以及成熟系数的ＧＭ（１．１）模型及精度（表４）。由表４所得模型预测值与实际值基本吻合，经检验，模型精度除断裂长度为三级外，其它均达一、二级标准，预测值可靠。利用表４模型预测１９９５、２０００年纤维品质指标，并以１９９１年为基数计算到２０００年安徽省棉花新品种纤维品质指标平均年递增、递减百分率（表５）。表５结果表明，９０年代棉花新品种纤维品质指标的发展趋势是：主体长度和细度升高，预计到２０?

几种作物产量预测模型及其特点分析

作物产量预测是农业科学研究的一个重要内容,是农业决策的重要依据,不少学者进行了大量研究并建立了许多预测模型。简述了常用的GM(1.1)灰色预测模型、趋势—随机预测模型、神经网络预测模型和组合预测模型的原理、方法,并就应用情况及其特点进行了简要评价,为人们的选择性使用提供依据。