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基于SCGM(1,1)c-Markov模型的茶叶产量预测研究
1
作者
胡林燕
徐士元
《安徽农业科学》
CAS
2022年第22期229-233,共5页
为了提高茶叶产量的预测精度,以单因子系统云灰色预测模型[System cloud grey model,SCGM(1,1)c]为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov预测模型。首先,阐述SCGM(1,1)c预测模型的建模过程;其次,结合SCGM(1,1)c与马尔...
为了提高茶叶产量的预测精度,以单因子系统云灰色预测模型[System cloud grey model,SCGM(1,1)c]为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov预测模型。首先,阐述SCGM(1,1)c预测模型的建模过程;其次,结合SCGM(1,1)c与马尔科夫预测理论的优点构造SCGM(1,1)c-Markov预测模型;最后,以2006—2020年浙江省茶叶产量的实际数据为样本,使用以上2种模型分别进行预测计算,并作相应预测值的拟合曲线图。结果表明:经过马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov模型的预测精度和拟合性较SCGM(1,1)c预测模型精度有大幅度提高,为茶叶产量的预测研究提供了一种新的方法。
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关键词
茶叶产量
云灰色预测
马尔科夫理论
浙江省
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职称材料
题名
基于SCGM(1,1)c-Markov模型的茶叶产量预测研究
1
作者
胡林燕
徐士元
机构
浙江海洋大学经济与管理学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2022年第22期229-233,共5页
文摘
为了提高茶叶产量的预测精度,以单因子系统云灰色预测模型[System cloud grey model,SCGM(1,1)c]为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov预测模型。首先,阐述SCGM(1,1)c预测模型的建模过程;其次,结合SCGM(1,1)c与马尔科夫预测理论的优点构造SCGM(1,1)c-Markov预测模型;最后,以2006—2020年浙江省茶叶产量的实际数据为样本,使用以上2种模型分别进行预测计算,并作相应预测值的拟合曲线图。结果表明:经过马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov模型的预测精度和拟合性较SCGM(1,1)c预测模型精度有大幅度提高,为茶叶产量的预测研究提供了一种新的方法。
关键词
茶叶产量
云灰色预测
马尔科夫理论
浙江省
Keywords
Tea output
System cloud grey model
Markov theory
Zhejiang Province
分类号
S-9 [农业科学]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于SCGM(1,1)c-Markov模型的茶叶产量预测研究
胡林燕
徐士元
《安徽农业科学》
CAS
2022
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