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基于灰色多变量离散模型的江苏省粮食产量预测研究
作者：俞仁鑫
来源：《世界家苑》2020年第03期
摘要：在行为序列存在驱动因素，预测时需考虑驱动因素的影响，本文利用灰色多变量离散模型对江苏省粮食产量进行预测，并分析预测结果，以期为江苏省财政、农业等相关部门制定财政拨款、农业发展规划等提供科学的依据。
关键词：驱动因素;粮食产量;灰色多变量;预测
1 引言
农业是我国国民经济的重要基础产业，农业相关部门需要通过对粮食产量的预测测来提供决策依据。
为解决“小样本、贫新息”问题的预测，邓聚龙教授提出灰色預测模型。
多变量灰色预测模型是灰色预测理论里的一个重要分支，该模型通过引入驱动因素与灰作用量共同作用机制，建立微分方程来模拟和预测系统发展趋势。
本文利用该模型对江苏省粮食产量进行预测。
2 灰色多变量离散模型
3 江苏省粮食产量预测研究
选取江苏省播种面积和农用机械总动力作为粮食产量的驱动因素。
2008年-2018年江苏省播种面积（千公顷）和农用机械总动力（万千瓦）如表1所示：
4 结论
预测结果可以看出在江苏省粮食产量增长平稳，预测数据可以为相关部门提供决策依据。
参考文献：
[1] Deng J L. The control problem of grey systems[J]. System Control Letter， 1982（05）.
[2] 肖新平，毛树华.灰预测与决策方法[M].北京：科学出版社，2013.
（作者单位：江南大学商学院）。
灰色预测模型及中长期电力负荷预测应用研究一、本文概述本文旨在探讨灰色预测模型在中长期电力负荷预测中的应用研究。
我们将简要介绍灰色预测模型的基本理论和发展历程，阐述其在复杂系统预测中的优势和适用性。
接着，我们将分析当前电力负荷预测面临的主要挑战和问题，包括数据的不确定性、非线性特征以及外部因素的干扰等。
在此基础上，我们将深入探讨灰色预测模型在电力负荷预测中的具体应用方法和技术，包括模型的构建、参数的优化以及预测结果的评估等。
我们将通过实例分析，展示灰色预测模型在中长期电力负荷预测中的实际应用效果，并提出相应的改进建议和发展方向。
本文的研究对于提高电力负荷预测的准确性和可靠性，优化电力资源的配置和调度，促进电力行业的可持续发展具有重要的理论和实践意义。
二、灰色预测模型理论基础灰色预测模型，也称为GM(1,1)模型，是中国学者邓聚龙教授在20世纪80年代提出的一种针对小样本、贫信息数据的预测方法。
灰色预测模型的理论基础主要建立在灰色系统理论上，该理论认为尽管系统的某些信息是不完全的、模糊的，甚至是未知的，但通过对这些有限、离散的数据进行特定的处理和分析，仍可以有效地揭示系统的运行规律，并实现对未来的预测。
灰色预测模型的核心思想是利用累加生成序列来减弱原始数据的随机性，使其呈现出明显的规律性。
具体来说，GM(1,1)模型首先通过对原始数据进行一次累加生成（1-AGO）处理，得到一个近似的指数规律序列。
然后，基于这个序列建立微分方程模型，通过求解该微分方程，可以得到未来时间点的预测值。
GM(1,1)模型具有算法简单、计算量小、对数据要求低等优点，因此在许多领域得到了广泛应用。
在中长期电力负荷预测中，由于历史数据有限、影响因素复杂，且电力负荷的变化往往呈现出非线性、不确定性等特点，这使得传统的预测方法难以取得理想的预测效果。
而灰色预测模型则能够有效地处理这些问题，实现对电力负荷的中长期预测。
当然，灰色预测模型也存在一定的局限性。
