灰色预测模型在青岛市水产养殖产量预测中的应用
水产养殖业系统是个多因素、多层次、多目标的灰色系统,由诸多错综复杂的关系所组成。灰色系统理论是中国学者邓聚龙在上世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种理论。灰色预测是建立从过去引申到将来的灰色预测模型(GreyPrediction Model),从而确定所研究系统未来发展变化的趋势,为决策者提供科学依据。本文简要介绍了灰色系统的有关概念和灰色系统理论的主要内容,用灰色模型理论,预测了青岛市水产养殖业发展的趋势,且应用灰色预测模型对青岛市淡水养殖产量和海水养殖产量进行了预测,并运用线性规划的理论与方法,测算了海水养殖业在2012年的优化产量和面积。
灰色关联度是关联分析的基础,是灰色理论的重要组成部分。本文运用灰色关联分析法研究了水产品总产量与各主要因素之间的关系。得出水产品总产量主要与水产养殖产量和养殖面积有关,其中海水养殖产量的影响程度最大。经分析得贝类养殖产量和海上养殖方式是海水养殖产量的优势因素。鱼类养殖产量和水库养殖方式对淡水养殖产量的影响较大。在进行水产养殖规划时应该着重考虑养殖面积和养殖种类的规划,合理开发养殖资源,适当引进新品种,以保证养殖业的可持续发展。
本文应用GM(1,1)模型、Verhulst模型、DGM模型及5年、10年和20年的海水养殖养殖产量对未来几年的海水养殖产量进行了预测。结果表明灰色预测模型对于短期数据的预测精度较高,对于长期数据的预测精度偏低,灰色预测模型更加适合短期预测。文章讨论了这些误差不是由于模型的失败,而是由于数据的不同造成的。
当GM(1,1)模型的精度不符合要求时,可以利用其残差序列建立GM(1,1)模型对原来的模型进行修正,以提高精度。本文还利用移动平均数法对灰色预测的原始数据进行了改进,避免了数值的过度波动,通过与原来的GM(1,1)模型的比较,证明了这种方法在提高预测精度的可行性和有效性。
以青岛市1998-2007年水产养殖产量作为建模数据,利用GM(1,1)模型、Verhulst模型和DGM模型分别对2012年水产养殖产量进行预测。结果表明:水产养殖产量在未来几年呈增长趋势,但是增长的幅度不大。其中海水养殖产量已经接近海水养殖环境的容纳量,可以采用新技术开展外海网箱养殖来提高其环境容纳量,但提升的潜力有限。当原始数据呈S型时,Verhulst模型和DGM模型的模拟精度高于GM(1,1)模型。对Verhulst模型和DGM模型拟合值与原始值进行灰色关联度分析得,DGM模型对原始数据的拟合程度比Verhulst模型更高,因此DGM模型更适合对未来几年的海水养殖产量进行预测。预测结果显示,未来五年青岛市的海水养殖产量基本维持在81.9万吨左右。
根据灰色预测及线性规划模型,综合考虑得2012年的淡水养殖产量应在4.95～7.55万吨之间。2012年海水养殖的预期养殖面积为42.34×103公顷。结合灰色预测的结果,青岛市海水养殖业2012年的适易预期产量应在77.27～89.39万吨之间。
灰色预测模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点。且短期预测数值与实际情况很吻合,这也说明了灰色预测模型具有很好的适用性。根据灰色理论建立的灰色预测模型,在青岛市水产养殖规划中的应用是建立在严谨的数学理论基础之上的,预测结果可以作为养殖规划的依据。文中简要回顾和总结了青岛市水产养殖业的现状,指出了存在的主要问题,并对今后工作提出了积极的对策建议。
灰色预测模型;灰色关联度;线性规划;水产养殖;产量预测;山东青岛
中国海洋大学
硕士
渔业资源
刘群
2011
中文
S934-2(252)
79
2011-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）