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[期刊] 统计与决策
[作者]
郇红艳 谭清美 孙君 朱平
耕地资源的变化事关国家粮食安全与经济社会的可持续发展,对其做科学合理的预测具有重要的意义。文章借鉴新陈代谢和移动平滑的思想和统计分组方法对Grey-Markov模型进行改进,以江苏省南京市为例预测了耕地资源规模变动,并根据模型预测精确度分析改进模型的应用适应性。结果表明,与直接采用GM(1,1)预测模型相比,改进的Grey-Markov模型模拟和预测精度更高,与传统Grey-Markov预测模型对比,改进的Grey-Markov模型更适合对波动较大数据预测,能够为科学掌握耕地资源变化状况提供可靠依据。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
陈挚 王红梅
利用Grey -Markov模型 ,构造出外汇汇率的一种全新的预测方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张晨 杨仙子
文章采用灰色预测法刻画碳价的发展趋势,运用马尔科夫(Markov)理论刻画碳价的随机波动特性,使用并改进Grey-Markov模型预测碳价波动。通过比较其与传统金融时间序列预测模型GARCH的结果,发现改进的Grey-Markov模型能够提高预测的精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李露璐
为了提高农业管理水平,将计算机智能技术与农业技术相结合,提出基于改进的SVM算法建立标准农田地力等级的评价模型,在评价模型中利用频繁闭集挖掘算法获取特征向量集合,再利用SVM算法建立耕地地力评价模型。仿真结果表明:评价结果符合当地实际情况,并且与传统的评价模型相比,该模型对非线性特征值评价评价中精确度更高。
关键词：
耕地地力 支持向量机 评价模型
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
胡喜生 洪伟 吴承祯
福建省耕地严重短缺,人均占有耕地面积较小.随着经济的发展,人均占有耕地资源将进一步减少.针对这一现象,本文运用BP神经网络对福建省历年耕地面积进行拟合,建立预测模型,结果表明模拟效果理想.
关键词：
福建省 耕地 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆克从 赵刚 王静
文章介绍了小波分析、自回归模型和灰色预测模型,建立了基于Mallat小波分析的AR-GREY预测模型。将非平稳时间序列用小波分解到不同尺度上以减少原始序列的随机性,然后再利用灰色模型对低频信息(趋势)进行预测,对于高频信息(短期波动)则建立自回归模型,从而在充分拟合趋势的同时,避免了短期波动的过拟合;通过BDI预测算例验证了预测模型的实用性和精度。因利用了MATLAB软件和Eviews软件,模型构建、修改方便,可在实际中应用。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
龙会典 严广乐
本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。
[期刊] 资源科学
[作者]
葛玉娟 赵宇鸾
为了提高耕地细碎化测度结果的准确性,运用GIS网络分析技术改进了测度模型。首先,综述了耕地细碎化的内涵和现有测度方法不足,提出实际道路网络是耕地细碎化程度测定中不可或缺的指标。其次,依据耕地细碎化的内涵,选取基于道路网络的农户地块道路通达性指数、农户地块面积指数、农户地块形状指数3个指标,构建了新的耕地细碎化测度模型。最后,采用新模型对典型村的耕地细碎化程度进行实证分析,证实该模型的有效性,并对比分析农户到其耕作地块的直线距离与道路网络距离两种距离测度方式下的耕地细碎化差异,表明与道路网络距离相比直线距离低估了耕地细碎化水平。改进的测度模型对深化研究耕地细碎化及其对农业生产投入—产出的影响等研究具有积极意义。
[期刊] 生态经济
[作者]
韩磊 潘玉君 高庆彦 马佳伸
加强耕地资源的研究与保护有利于促进人与自然的协调共生发展。因此,文章对2000—2017年云南省耕地数据进行标准化处理并选用熵值法确定指标权重,基于PSR模型以2000—2017年耕地数据为原始数据,应用GM(1,1)预测模型和障碍度模型科学预测出2018—2025年云南省耕地生态安全状态,并对两个时间段的耕地生态安全状态进行了定量与定性分析。研究表明:2000—2017年云南省耕地生态安全状态分为临界安全、一般安全、较安全和安全四种安全等级;2018—2025年云南省耕地生态安全状态分为较安全和安全两种安全等级。在此基础上通过对影响耕地生态安全状态的障碍度测算,列出了主要的障碍因子,依据不同的障碍度和障碍因子为云南省耕地生态安全状态提出了合理化的建议与意见。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
范胜龙 杨玉珍 陈训争 张莉 黄炎和
研究目的：对福建省２００４—２０１５年的耕地生态安全状况进行评价，并对２０１６—２０２５年的安全状况进行预测，以指导区域耕地合理、可持续利用。研究方法：运用ＰＳＲ评价模型建立评价指标体系、熵权法确定权重，采用无偏ＧＭ（１，１）模型进行预测，通过障碍度模型确定障碍因子。研究结果：（１）２００４—２０１５年福建省耕地生态安全值呈曲折上升趋势，安全级别从较安全级上升为安全级；（２）预测结果显示，２０１６—２０２５年福建省耕地生态安全状况维持在安全状态，但安全值呈直线下降趋势；（３）通过障碍度模型得出未来１０年福建省耕地生态安全的障碍因素主要集中在经济发展状况及农业生产活动方面。研究结论：２００４—２．．．
[期刊] 中国土地科学
[作者]
李名勇 晏路明
研究目的:探索改进时间序列预测法与多因素预测法在区域耕地资源变动预测及驱动机制分析方面局限性的途径。研究方法:(1)引入协整理论有关方法对时间序列数据平稳性及协整性进行分析和评估,为驱动机制研究提供思路;(2)探索构建具有"影响滞后"机制的前移回归模型预测方法。研究结果:在对福建省的实证分析案例中,上述方法运用效果较好,模型输出的预测数据及所作的驱动机制分析可为该省今后的种植业生产规划、农业土地规划与决策提供参考。研究结论:协整理论与前移回归方法的有机结合,可为区域耕地资源变动预测及驱动机制研究提供一种有效的工具。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
徐梦洁 濮励杰 彭补拙
以耕地基本产出模型为基础 ,结合我国农业生产中存在隐性失业等实际情况 ,提出了符合我国国情的耕地产出模型 ,并在建模过程中剔除了科技进步因素对产量的影响。从效用原理出发 ,以一定投入水平和自然条件下的拟合耕地复合产量作为衡量耕地资源质量的标准 ,从理论上建立了一套完整的评价方法和体系。在此基础上 ,以江苏省 2 0世纪 90年代耕地投入和产出数据为依托 ,建立了各市的耕地产出模型 ,并以 1999年江苏省平均投入水平为标准 ,计算了经耕地资源等值化后的人均耕地资源拥有状况。研究结果表明 ,在耕地资源等值化前后 ,人均耕地资源拥有水平出现了不同程度的变化 ,这种变化的原因在于耕地等值模型不仅考虑...
关键词：
耕地资源 等值模型 江苏省
[期刊] 资源科学
[作者]
李宁 郑新奇
社会经济发展对土地需求的增长性与土地稀缺性之间的不协调性历来是土地利用规划需要解决的问题,从经济发展的角度,合理确定区域耕地资源转化为非农建设用地的数量具有重要的价值和实际意义。本文首先给出了耕地资源非农转化的定义,即在一定的社会历史条件下,耕地被非农建设挤占的动态演变过程即为耕地非农转化,并进行了耕地资源非农转化的驱动分析。综合考虑引起耕地数量变化的3个方面:土地整理复垦、经济建设非农占用、生态退耕及自然灾毁,得出耕地的非农转化量即为综合考虑未来人口发展规模在食物安全状态下对耕地的需求量、生态安全建设中生态退耕面积、自然灾毁耕地面积与现有耕地总量、土地开发整理复垦补充耕地平衡之后剩余的耕地数...
关键词：
耕地资源 非农转化 土地规划 济南市
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
马爱慧 蔡银莺 张安录
耕地资源外部性和公共产品的属性决定了耕地利用的私人最优决策与社会最优决策存在不一致,难以达到土地资源配置的帕累托最优。通过土地优化配置模型分析,可知目前经济发展中缺乏考虑难以量化的生态非使用价值,解决外部性问题和保护生态环境的有效手段是建立政府干预的耕地生态补偿机制,把生态非使用价值的部分价值补偿给农民。耕地生态补偿的核心是如何把生态非使用价值进行合理量化和确定合理补偿标准,而合理补偿标准确定能更好解决生态服务的最优的供给问题,真正使生态补偿起到对正外部供给的激励和对负外部性释放的约束作用。本文从土地资源优化配置角度探讨耕地生态补偿必要性和尝试建立耕地生态补偿的核算基本理论框架,认为耕地提供净...
关键词：
外部性 生态补偿 耕地
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
程锐 魏妍冰 陆苗 吴文斌
[目的]耕地地块空间分布是农业生产管理和农业政策制定的重要基础信息。我国农业耕作方式和种植结构复杂，地块形状多样、均质性较低，基于Landsat影像的传统方法难以实现地块的准确提取。[方法]文章提出一种集成深度学习模型（Ensemble Deep Learning,EDL），可以在高分辨遥感影像中实现地块提取。首先通过随机可放回的Bagging抽样方法得到不同的训练集，然后将训练集用于多个卷积神经网络（FCN、PspNet、SegNet、Unet），逐像素计算相应的耕地边界概率，最后将概率图按照平均值进行集成，获得耕地地块边界，进而实现耕地地块的提取。[结果]该文提出EDL方法提取耕地地块的总体精度达到96%，相较于FCN、SegNet、Unet提升了1%，相较于PspNet提升了2%。相较于单个分类器，集成深度学习模型可以减小偏差，提高地块提取的准确率[结论]集成深度学习模型能够综合多个卷积神经网络的优点，提高分类精度，为耕地地块边界提取提供了新方法。
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