摘要
为了提高茶叶产量的预测精度,以单因子系统云灰色预测模型[System cloud grey model,SCGM(1,1)c]为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov预测模型.首先,阐述SCGM(1,1)c预测模型的建模过程;其次,结合SCGM(1,1)c与马尔科夫预测理论的优点构造SCGM(1,1)c-Markov预测模型;最后,以2006—2020年浙江省茶叶产量的实际数据为样本,使用以上2种模型分别进行预测计算,并作相应预测值的拟合曲线图.结果表明:经过马尔可夫预测理论修正的SCGM(1,1)c-Markov模型的预测精度和拟合性较SCGM(1,1)c预测模型精度有大幅度提高,为茶叶产量的预测研究提供了一种新的方法.
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