马尔科夫方法修正的灰色模型在吉林省粮食产量预测中的应用

被引：22

作者：

姚作芳 ^{[1
,2
]}

刘兴土 ^{[1
]}

杨飞 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国科学院东北地理与农业生态研究所

[2] 中国科学院研究生院

[3] 中国科学院地理科学与资源研究所

来源：

地理科学 | 2010年 / 30卷 / 03期

基金：

中国科学院知识创新工程重大项目;

关键词：

GM(1,1)模型; 马尔科夫状态转移矩阵; 粮食产量; 预测;

D O I：

10.13249/j.cnki.sgs.2010.03.021

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F326.11 [粮食作物];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020205 ; 1203 ; 0202 ;

摘要：

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。

引用

页码：452 / 457

页数：6

共 14 条

[1] 马尔科夫链在传染病预测中的应用 [J].