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灰色数列模型预测卫生人力发展应用
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作者 马俊生 马菊红 《中国卫生事业管理》 1989年第6期380-382,379,共4页
关键词 灰色数列模型 卫生人力 预测
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基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例 被引量:2
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作者 何广伟 周德全 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第6期3017-3018,共2页
简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM(1,1)模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998~2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面... 简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM(1,1)模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998~2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面积灰色数列预测模型,该模型通过了可靠性检验,拟合精度较高,可进行外推预测。基于构建的灰色数列预测模型对普安县2009~2012年的耕地面积变化情况进行了外推预测。预测结果表明,2009~2012年,普安县预期耕地面积将减少1 050 hm2,年均减少270 hm2,耕地面积呈逐年下降的趋势;预测模型结果与实际值接近,预测误差较小,是基本可信的。 展开更多
关键词 灰色数列预测模型 耕地面积 普安县
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灰色模型方法在区域卫生人力预测中的应用 被引量:20
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作者 刘磊 褚金花 尹爱田 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2011年第4期453-454,共2页
灰色数列模型(grey dynamics model,GM)是以时间序列进行研究分析,用数列建立方程,将无规律的原始数列经过转换,使之成为较有规律的生成数列后再建模的一种预测方法。从实践工作经验、实际数据特征、时间序列图形、预测误差比较等方... 灰色数列模型(grey dynamics model,GM)是以时间序列进行研究分析,用数列建立方程,将无规律的原始数列经过转换,使之成为较有规律的生成数列后再建模的一种预测方法。从实践工作经验、实际数据特征、时间序列图形、预测误差比较等方面综合分析。 展开更多
关键词 人力预测 区域卫生 灰色模型 灰色数列模型 应用 时间序列 工作经验 预测误差
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我国耕地数量灰色预测分析与耕地保护 被引量:5
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作者 岳云华 冉清红 +1 位作者 孙传敏 谢德体 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第6期56-59,共4页
集成曲线估计模型和灰色数列模型方法,预测2011—2020年的耕地总量。研究表明:2015年耕地面积为11 996.62万hm2,2015—2020年的耕地预测值与耕地红线的差值介于-3.38万~-219.62万hm2;2015—2020年的耕地总量低于耕地红线,政府行为在耕... 集成曲线估计模型和灰色数列模型方法,预测2011—2020年的耕地总量。研究表明:2015年耕地面积为11 996.62万hm2,2015—2020年的耕地预测值与耕地红线的差值介于-3.38万~-219.62万hm2;2015—2020年的耕地总量低于耕地红线,政府行为在耕地保护中起关键作用。提出耕地保护措施:国家设立耕地农业发展权和农业发展权转让金制度、建立第三方监督机构,同时赋予农户耕地使用权、发展权和保护权,地方土管部门严把建设占用耕地关、依法管理耕地和用好规划工具等。 展开更多
关键词 曲线估计模型 灰色数列模型 行为主体 保护耕地.
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基于灰色理论的长沙市畜禽养殖环境承载力研究 被引量:6
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作者 董法秀 万大娟 +1 位作者 王开心 兰鹏鹏 《江西农业学报》 CAS 2018年第11期101-104,共4页
运用系统分析方法,对长沙市畜禽养殖环境承载力进行量化;同时运用灰色数列预测模型对长沙市畜禽养殖环境承载力进行预测。结果表明:运用灰色数列预测模型计算长沙市畜禽养殖环境承载力的结果准确度较高,长沙市2010~2016年自然状态下畜... 运用系统分析方法,对长沙市畜禽养殖环境承载力进行量化;同时运用灰色数列预测模型对长沙市畜禽养殖环境承载力进行预测。结果表明:运用灰色数列预测模型计算长沙市畜禽养殖环境承载力的结果准确度较高,长沙市2010~2016年自然状态下畜禽养殖环境承载力处于适宜值与警戒值之间,若将长沙市70%的畜禽养殖污染物再利用,畜禽养殖环境承载力均超过适宜值。预计2017~2025年长沙市畜禽养殖环境承载力值将呈上升趋势。 展开更多
关键词 畜禽养殖业 环境承载力 系统分析模型 灰色数列预测模型
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基于组合预测方法的地下采煤区地表沉降预测研究 被引量:4
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作者 张建亮 李胜利 +1 位作者 庄宝江 鲁小红 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期174-179,共6页
基于组合预测思想,以BP神经网络模型与传统的灰色数列模型为预测单模型,以国家能源投资集团榆家梁煤矿52406工作面29期实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果进行组合开展了最优权组合预测,组合模型中2种单模型的权重分... 基于组合预测思想,以BP神经网络模型与传统的灰色数列模型为预测单模型,以国家能源投资集团榆家梁煤矿52406工作面29期实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果进行组合开展了最优权组合预测,组合模型中2种单模型的权重分别为:0.7559、0.2441。选取监测点中A05、A06、A07和A08号点预测结果进行C值和P值计算,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测值相对精度较灰色数列预测模型与BP神经网络预测模型有明显改进。 展开更多
关键词 沉降变形预测 BP神经网络模型 灰色数列模型 组合预测
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