稻飞虱的防治与预测预报方法
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稻飞虱的防治与预测预报方法
作者：姚广忠张静华
来源：《农村实用科技信息》2010年第08期
稻飞虱又名稻浮尘子,在南方稻区以褐飞虱为主,其次为灰飞虱和白背飞虱,在东北较为常见的则为灰飞虱和白背飞虱。
1.调查方法
1.1 越冬调查在稻飞虱越冬区进行,每年2月中下旬至耕翻前调查1次。
①成、若虫虫量调查:采用目测法,分别记录褐飞虱和白背飞虱低龄和高龄若虫及长翅成虫、短翅成虫的雌、雄数量,并折算每公顷虫量,记载调查内容。
②卵量调查:拔取稻苗25～50株,剥查卵条和卵粒,折算百株有效卵粒,记载调查内容。
1.2 灯光诱测诱测灯安装应紧靠稻田,诱测灯直径300米范围内无高度超过6米的建筑物和丛林,距路灯等干扰光源300～350米。用200瓦白炽灯或用20瓦黑光灯(波长为3650纳米)作
标准光源。灯源离地面1.5米,上方架设防雨罩,下方装集虫漏斗、杀虫和集虫装置。从当地最
早见虫年份的成虫初见期前10天开始,至常年成虫终见后10天结束。每天天黑前开灯,天明后关灯。
将逐日诱得的稻飞虱成虫计数,并区别白背飞虱、褐飞虱种类和各种种类的雌雄成虫数
量。当日诱虫量较大,总重量超过50克时,将所诱集的成虫均匀平铺于瓷盘内,用“十字交叉”法将虫分为4等份,如1/4虫量仍超过50克时,继续等分,使1/4虫量低于50克后,再分类、记数。将各类型稻飞虱数量×4n(n为等分次数)即为各类总诱获量。同时记录开灯时的天气状况,记载观
测结果。
1.3 田间虫量系统调查调查在观察区内进行,观察区面积应在30公顷以上。选有代表性的类型田作固定系统调查田。有条件时设立观测圃,其面积不少于667平方米。
①秧田调查:稻飞虱越冬区或常年秧田稻飞虱发生量较大的地区,秧苗三叶期始至拔秧前进行。以调查成虫为主。选主要类型秧田3块,采用目测法或扫网法随机取样,每块田10个点。目测法;目测计数每0.25平方米秧田内成虫数量。扫网法:用直径为53厘米的捕虫网来回扫取宽
幅为1米(0.5平方米的面积)秧苗,统计捕虫网内成虫数量,并折算为每1平方米秧田的成虫量,记载调查结果。
②本田调查:水稻移栽后,自诱测灯下出现第一次成虫高峰后开始,至水稻成熟收割前2～3
天结束。选品种、生育期和长势有代表性的各类型田3～5块,采用平行双行跳跃式取样,每点取2丛。每块田的取样丛数可根据稻飞虱虫口密度确定。规定为:每丛稻飞虱虫口密度低于5头时,
雨量预报分析的评价模型-数学建模
雨量预报分析的评价模型 一、摘要 我们将FORECAST 文件夹中的数据按日期先后顺序导入Matlab ，建立53×47×164的三维矩阵rain1和rain2；把MEASURING 文件夹中的数据以同样方法导入91×7×41的三维矩阵temp 中，然后建立循环将temp 矩阵中每一层的后4列提取，另存入一个91×164的rain3矩阵；在命令窗中直接导入预测点的经度和纬度存入矩阵lon 和lat 中，导入实测点的经度和纬度存入矩阵lon1和lat1中，并对其作图，得到实测点和预测点的经纬度图。 整理得到91个观测点41天的预测值和测量值对应的两个91×164矩阵，根据气象部门将降雨的等级分为6个等级的分法，把矩阵中相应的降雨量值转化为其所对应等级值，其中，预测中的零全部记为0，得到两个预报等级矩阵。 针对问题（1），利用插值基点为散乱节点的插值函数griddata [1]在Matlab 中进行三次样条插值处理，将91个观测站点41天164个时段的雨量情况进行预测。利用残差平方和 2 1()n ij i i weap wear ξ==-∑以及平均误差11n ij i i avg weap wear n ==-∑来作为评价的标准。残 差平方和ξ与平均误差avg 值较小的一种预测方法作为较好的预报方法。残差平方和以及平 均误差数值越小，表明预报越准确度越高。预测方法一的残差平方和为174290.00，平均误差为0.4553。预测方法二的残差平方和为195580.00，平均误差为0.4753。雨量预报方法一的准确性更高一些。针对问题（2），两个预报等级矩阵，继续利用残差平方和以及平均误差来作为评价的标准。残差平方和以及平均误差数值越小，表明预报越准确度越高，相应公众感受就越好。预测方法一的残差平方和为2774，平均误差为0.1730。预测方法二的残差平方和为2806，平均误差为0.1745。雨量预报方法一的准确性更高一些。 由于残差平方和与平均误差难以反映真实汇报的准确度，我们将模型改进优化。把矩阵中相应的降雨量值转化为其所对应等级值，得到两个预报等级矩阵，将两个预报等级矩阵与实测等级矩阵做差值运算，得到两个等级差矩阵，对等级差作绝对值处理，进行等级差统计。我们利用预测准确度检验法对两种预报进行评价。预测准确度（H ）等于预报正确次数（R ）（即运算之差为0的情况）和预测次数（T ）之比，即100%R H T = ?。准确度越高，表明预报准确度越高，相应公众感受就越好。预报1的预报准确度为83.26%高于预报2的准确度83.11%，公众更易接受第一种预报方法。 关键字：散乱节点插值 残差平方和 平均误差 预报等级矩阵 预测准确度
人口预测模型经典
中国人口预测模型 摘要 本文对人口预测的数学模型进行了研究。首先，建立一次线性回归模型，灰色序列预测模型和逻辑斯蒂模型。考虑到三种模型均具有各自的局限性，又用加权法建立了熵权组合模型，并给出了使预测误差最小的三个预测模型的加权系数，用该模型对人口数量进行预测，得到的结果如下： 其次，建立Leslie人口模型，充分反映了生育率、死亡率、年龄结构、男女比例等影响人口增长的因素，并利用以1年为分组长度方式和以5年为 负指数函数，并给出了反映城乡人口迁移的人口转移向量。 最后我们BP神经网络模型检验以上模型的正确性 关键字：一次线性回归灰色序列预测逻辑斯蒂模型Leslie人口模型BP神经网络
一、问题重述 1. 背景 人口增长预测是随着社会经济发展而提出来的。由于人类社会生产力水平低，生产发展缓慢，人口变动和增长也不明显，生产自给自足或进行简单的以货易货，因而对未来人口发展变化的研究并不重要，根本不用进行人口增长预测。而当今社会，经济发展迅速，生产力达到空前水平，这时的生产不仅为了满足个人需求，还要面向社会的需求，所以必须了解供求关系的未来趋势。而人口增长预测是对未来进行预测的各环节中的一个重要方面。准确地预测未来人口的发展趋势，制定合理的人口规划和人口布局方案具有重大的理论意义和实用意义。 2. 问题 人口增长预测有短期、中期、长期预测之分，而各个国家和地区要根据实际情况进行短期、中期、长期的人口预测。例如，中国人口预期寿命约为70岁左右，因此，长期人口预测最好预测到70年以后，中期40—50年，短期可以是5年、10年或20年。根据2007年初发布的《国家人口发展战略研究报告》（附录一）及《中国人口年鉴》收集的数据（附录二），再结合中国的国情特点，如老龄化进程加速，人口性别比升高，乡村人口城镇化等因素，建立合理的关于中国人口增长的数学模型，并利用此模型对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测，同时指出此模型的合理性和局限性。 二、问题的基本假设及符号说明 问题假设 1． 假设本问题所使用的数据均真实有效，具有统计分析价值。 2． 假设本问题所研究的是一个封闭系统，也就是说不考虑我国与其它国家的人口迁移问题。 3． 不考虑战争 瘟疫等突发事件的影响 4． 在对人口进行分段处理时，假设同一年龄段的人死亡率相同，同一年龄段的育龄妇女生育率相同。 5． 假设各年龄段的育龄妇女生育率呈正态分布 6．人类的生育观念不发生太大改变，如没有集体不愿生小孩的想法。 7.中国各地各民族的人口政策相同。 符号说明 ()i a t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数 ()i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段人口总数占总人口的比例 ()k i c t --------------------第t 时间区间内第i 个年龄段中第k 年龄值人口总数占总人口 的比例 ()A t --------------------第t 时间区间内各年龄段人口总数的向量 ()P t --------------------第t 时间区间各年龄段人口总数向量转移矩阵
中国人口预测模型
中国人口预测模型 专业：数学与应用数学姓名：蒲世吉指导教师：焦玉娟 摘要本文针对我国人口现状，综合考虑城镇和乡村男女性比率、出生率、死亡率及国内人口迁移等因素，建立人口发展方程，结合最优控制原理及曲线拟合等技术，分别建立了城镇和乡村男、女性人口变化模型.通过实际数据的检验，结果表明该模型能够较好地刻画我国目前的人口现状,从而用它可以预测我国人口的未来发展趋势并为国家进行相关人口政策的制定提供必要的理论指导. 根据模型预测，在2015年，我国人口将达到139846万人；在2030年，我国人口将达到峰值144679万人；在2050年将达到141527万人.这与国家人口发展战略研究报告中预测的数据接近.从全国总人口变化曲线上直接看来，在国家人口政策相对稳定的情况下，2030年后我国人口逐渐有所减少. 关键词人口模型,人口发展方程,最优化控制原理,人口增长率 ABSTRACT This paper concerns the status of our country's population,with consideration of the sex ratio ,birthrate ,mortality and inland migration of counties and towns, this paper establish both the male and female population model of the chinese counties and towns with optimal control theory and curve fitting and so on. Through checking the model with real data, the results manifest that this model
矿坑涌水量的预测方法(水均匀法)
水均衡法 （一）应用条件 水均衡法适用于地下水运动为非渗流型且水均衡条件简单的充水矿床，如： 1. 位于分水岭地段地下水位以上的矿床 其主要特征为：地下水位一般停留在下伏弱含水层的顶端，故水层薄，水位埋藏深，变幅大、升降迅速，具有巨大的透水能力却无蓄水能力。抽水试验困难，也无效果。地下水动态与降雨直接相关。依照降雨方式的不同，形成各种尖峰状动态曲线形态，矿坑涌水量也常不随降深的增加而加大，故水位降深在一定程度上失去意义。补给区主要在矿区范围及其附近，补给路径短，以垂向补给为主。矿区地下水与区域地下水不发生水力联系，即无侧向补给。 （二）暗河管道充水矿床 （1）含水介质为孤立的暗河管道系统，通常各管道系统自成补给、径流、排泄系统，互相不发生直接水力联系，有些地区的管流与分散虽有一些联系，但管流是当地地下水排泄量的60%~80%以上。 （2）含水层极不均一，无统一地下水水位，因此不形成统一的含水层（体）。 （3）管流发育地区，地表溶蚀洼地、漏斗、落水洞发育、三水转化强烈，地面难以形成长年性表流；地下水动态受降水控制，暴涨暴落；其流量与降水补给面积成正比，变化大，具集中排泄特点。 很明显，上述特征无法用抽水试验求参，难以根据地下水动力学原理进行矿坑涌水量预测，同时，岩溶通道形状多变，管道组合复杂，也不适应管渠水力学的应用条件。因此，多数上述充水矿床常采用非确定性随机模型和水均衡法解决实际问题。 （三）原理 非渗流型确定性模型－水均衡方程，是根据水均衡原理，在查明矿床开采时水均衡各收入、支出项之间关系基础上建立预测方程的。建立非渗流型确定性模型，要求勘探方法与之相适应，而加强均衡研究则是保证模型可靠性，提高参数精度的必要环节。 地下水均衡研究的首要工作是建立地下水与降雨量的长期观测站，形成包括由钻孔、矿区生产井巷、采空区、老窿、有代表性的泉与地下暗河、有意义的地表汇水区等组成的长期观测网。为正确地圏定均衡区域，选择均衡期提供依据，为模型提供可靠的方程参数。 运用水均衡法的关键是，正确圈定均衡区域、选择均衡期，以及测定均衡要素。但是，在解决上述问题时会遇到一个困难，就是建立在天然条件下的水均衡关系，在矿床开采过程中常遭受强烈的破坏。如强烈的降压疏干，使地下水运动的速度和水力坡度增大或因开采造成漏斗范围内巨大岩体的变形塌坍或导致大量人工裂隙的产生，大促使地表水渗入作用的加强。此外，在长期疏干的影响下，随着漏斗的不断扩展，也常导致地下水分水岭的位移，其结果不仅补给范围扩大了，甚至形成新的补给源渗入。上述种种现象，常不易通过勘探阶段对天然水均衡的研究而获得解决。但是，它也提醒我们，水均衡关系式的建立及其水均衡要素的测定，如能充分考虑开采条件的影响，也必然会大大提高涌水量预测的精度。 （四）矿坑涌水量预测特点
人口预测方法简要
直线趋势外推预测法，是时间序列预测中用以测定长期趋势的一种方法。 它依据时间数列所反映出来的变动趋势，运用数学方法配合直线以预测未来发展变化的趋势。直线趋势外推预测法，是把时间数列中的时间顺序作为自变量，把数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，并以此进行预测。 回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果； 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间 灰色预测模型所需要的数据量比较少，预测比较准确，精度较高。样本分布不需要有规律性，计算简便，检验方便。灰色预测模型适用于中长期预测。 年龄移算法是以各个年龄组的实际人口数为基数，按照一定的存活率进行逐年递推来预测人口的方法。 年龄移算法的主要优点是移算原理严谨、方法简便易行，在人口预测研究上应用十分广泛 时间序列法是利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的预测方法。
人口预测模型
一、问题重述 人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素。从20世纪70年代后期以来，我国实行计划生育政策，有效地控制了我国人口的过快增长，对经济发展和人民生活的改善做出了积极的贡献。但该政策实施30多年来，其负面影响也开始显现。如临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题，这些对经济社会健康、可持续发展将产生一系列影响，引起了中央和社会各界的重视。党的十八届三中全会提出了开放单独二孩，今年以来许多省、市、自治区相继出台了具体的政策。政策出台前后各方面人士对开放“单独二孩”的效应进行了大量的研究和评论。 党的十八届三中全会《决定》提出，启动实施单独两孩政策。这是新时期我国生育政策的重大调整完善，备受社会关注。 请解决以下问题： （1）针对国家卫生计生委副主任王培安单独二孩不会导致人口大增的人口预测，根据每十年一次的全国人口普查数据，建立模型，对单独二孩会不会导致人口大增进行分析，并发表自己的独立见解。 （2）建立数学模型，针对深圳市讨论计划生育新政策（可综合考虑城镇化、延迟退休年龄、养老金统筹等政策因素，但只须选择某一方面作重点讨论）对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的影响。 二、问题分析 问题1、启动实施单独二胎政策，是经过充分的论证和评估的。对于我国目前为什么要放开二胎政策这个问题，以及为什么单独二孩不会导致人口大增是有以下情况决定的。 进入本世纪以来，我国人口形势发生了重大变化。一是生育水平稳中趋降，我国目前总和生育率为1.5-1.6，如果不实行单独二胎新政策，总和生育率将继续下降。二是人口结构性问题，劳动年龄人口开始减少，人口老龄化速度加快，出生人口性别比长期偏高。三是家庭规模持续缩减。四是城乡居民生育意愿发生很大变化，少生优生、优育优教的生育观念正在形成。 通过建立动态差分方程模型预测老龄化的人口数、劳动人口数以及总人口数。根据预测的数据画出老龄化程度的趋势图和人口红利的趋势图，最终通过分析老龄化程度、生育率高低、出生性别比例和人口红利变化来验证单独二孩政策的必要性以及单独二孩不会导致人口大增的预测。
时间序列分析报告-降水量预测模型
课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系：理学院 专业班级：数学与应用数学10-1 学号： 87 学生姓名：戴永红 指导教师：＿＿潘洁＿ 2013年 12 月 13日1.问题提出
能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列 3．原理
模型表示 均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下： 1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画； 2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画； 3、(,)ARMA p q 混和模型： 11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα--------- -=--- - (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画； 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别 通常平稳时间序列t Z ，0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥，得
中国人口预测软件培训手册(修改)
中国人口预测软件培训手册 （CPPS） 王广州 （中国人口信息研究中心） (E_mail:wangguangzhou-cpirc@https://www.360docs.net/doc/5b7728515.html,） 国家计划生育委员会计财司 中国人口信息研究中心 2002年9月
序言 中国人口预测软件(CPPS)是在DOS版本基础上，在充分兼顾DOS版的延续性和现代主流计算机操作系统的发展而开发新一代人口预测系统。 CPPS软件的开发和研制一方面为适应中国的人口与计划生育预测和规划的迫切需要，另一方面为推动中国人口与计划生育决策科学化发挥辅助作用。 中文Windows版CPPS不仅在人口预测和分析功能上继承了DOS版的主要功能，而且在开发过程中试图全面提升软件的功能。使软件界面友好、操作简单和易于理解，使其具有： 1、易用性。CPPS通过直观、友好的界面使人口预测过程操作简单、方 便。 2、模块化。CPPS所具备的功能模块既可以相互组合使用也可以相对独 立使用。 3、灵活性。CPPS不仅考虑与其他数据源的配合，而且可以独立进行数 据管理，提供不同数据格式的兼容和相互转换。 限于笔者的学识水平，软件和手册中不妥之处在所难免，欢迎各位专家、学者和用户批评指正，任何意见将对软件和手册的进一步完善起到重要作用。 最后需要特别感谢的是，在本软件的开发和研制过程中，先后得到了国家计生委计财司郭震威、苏荣挂、俞华、王谦、姚宗桥等各位领导和同志的帮助和支持。同时，中国人口信息研究中心于学军、解振明、郭维明、庄亚儿、李伯华等同志也予以强有力的支持，在此一并表示感谢。 王广州 2002年10月于北京
1 软件安装/卸载 1.1 安装 安装CPPS计算机系统配置要求： 操作系统：Windows 9x/me/NT/2000/xp；硬盘剩余空间：>=50M；显示分辨率：600X800或更高。 CPPS软件安装方法比较简单。将CPPS光盘放入光驱后，安装程序自动运行，选定相应的选项即可实现软件安装。其过程如下： 第一步：安装向导准备。 图1.1 安装准备界面 第二步：版权信息。 图1.2 版权信息界面 第三步：许可协议。
【玉米螟防治技术】玉米螟施药方法
【玉米螟防治技术】玉米螟施药方法 玉米螟俗称箭杆虫、玉米钻心虫等，属鳞翅目螟蛾科。玉米螟是世界性大害虫，为害寄主种类多达150种以上，其中玉米为害最重。每年可造成产量损失5―15%。一、危害特点 玉米螟以幼虫危害，可造成玉米花叶、折雄、折秆、雌穗发育不良、籽粒霉烂而导致减产。初孵幼虫为害玉米嫩叶取食叶片表皮及叶肉后即潜入心叶内蛀食心叶，使被害叶呈半透明薄膜状或成排的小圆孔，称为花叶；玉米打包时幼虫集中在苞叶或雄穗包内咬食雄穗；雄穗抽出后，又蛀入茎秆，风吹易造成折雄；雌穗长出后，幼虫虫龄已大，大量幼虫到雌穗上为害籽粒或蛀入雌穗及其附近各节，食害髓部破坏组织，影响养分运输使雌穗发育不良，千粒重降低，在虫蛀处易被风吹折断，形成早枯和瘪粒，减产很大。 二、形态特征 成虫：玉米螟成虫体长13―15毫米，体黄色（雌）或黄褐色（雄）前翅内横线暗褐色波纹状，外横线暗褐色锯齿状。 卵：玉米螟卵块由20―60卵粒呈不规则鱼鳞状排列，单粒卵椭圆形扁平，出产时乳白色（似蜡滴）渐变淡黄色，虫卵孵化前中央有黑点（俗称黑头卵）。
幼虫：玉米螟幼虫初孵时体长1.5毫米头壳黑色，体乳白色半透明，老熟幼虫体长20―30毫米头壳棕黑色，体污白色，体背毛片明显。 蛹：玉米螟蛹15―19毫米，纺锤形、黄褐色、体背密布细小波状横皱纹，臀刺黑褐色、端部有5―8根向上弯曲的刺毛。 三、发生条件 玉米螟发生的轻重和为害程度与越冬基数、气候、天敌及寄主植物的种类、品种、生育期等有着密切的关系。 越冬基数：一般幼虫越冬基数大的年份，田间卵量和被害率就高。如果百秆越冬活虫量在50头以下发生轻；在50―100头发生中等；在100头以上幼虫死亡率在10%以下发生较重。 气候条件：温度和湿度影响玉米螟最大，适于玉米螟各虫态发生的温度范围在15―30℃之间、旬平均相对湿度在60%以上。在玉米生长期间温度可以达到要求，这时各地玉米螟发生数量常与当地湿度和降水有密切关系。
降雨量预测的简单方法---数学建模论文
摘要 首先，本文运用SAS和Excel两种软件工具对两种方法预测到的数据进行定量分析比较，采用绝对误差法让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差，求绝对值，再加总总的绝对值误差，建立了模型（1），得出了数据预测的方法一比方法二效果较好的结论。 其次，考虑到绝对误差法的局限性，进一步采用相对误差法对模型（1）进行改进，让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差的绝对值除于相对应的真实时段的数据，建立了模型（2）；由于有些数据为0的缘故，对模型（2）进一步改进得到模型（3），仍然得出方法一优于方法二的结论。 最后，本文对模型进行了评价。 关键词：绝对误差法相对误差法SAS Excel
一、问题重述 FORECAST中的文件名为
评价两种预测模型
判断预测方法优劣 摘要 本文围绕着数据预测方法的评论问题展开讨论，采用数理统计学中假设检验的方法来评价四个时段两种预测方法的准确性，得到方差分别与实测值进行比较建立了模型1，对两种预测方法的准确性作出了定量的分析。若分四个时段来评价两种预测方法的准确性，在不同的时间、时段有不同的评价结果；然后继续采用数理统计学中的假设检验方法，将两种预测方法中的预测数据分别与实际值作差，得到每一天中的不同时段的差值，再求出这些差值的平均值，把这两组差值的平均值进行检验，并且作出比较。最后，得出最终结果：预测方法一比预测方法二预测出的结果更好一些。 关键词：预测假设检验平均值
1 问题重述 数据预测对我们的学习工作和日常生活有重要作用!。但准确、及时地对未来数据作出预测是一个十分困难的问题，广受世界各国的关注。我国某地观测站正在研究某项数据的预测方法，即每天按四个不同的时段在观测点对这项数据进行观测。这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53*47的等网格点上。同时设立91个观测站点实测这些时段的实际数据!由于各种条件的限制! 站点的设置是不均匀的。观测站希望建立一种科学评价预测方法好坏的数学模型与方法。观测站提供了41天的两种不同方法的预报数据和相应的实测数据。预报数据在文件夹FORECASE中，实测数据在文件夹MEASURING 中。其中的文件都可以用Windows系统的“写字板”程序打开阅读。其中文件名为
玉米螟综合防治技术
玉米螟综合防治技术-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
玉米螟综合防治技术 一、农业措施： 1、推广抗螟品种：在适合种植区域推广抗螟品种. 2、处理越冬寄主。一是推广秸杆还田，在有条件地方采用机械灭茬还田，既能降低虫源基数，又能培肥地力；二是烧 掉剩余秸杆。 二、生物防治： 1、白僵菌封垛。就是对上年的玉米秸杆垛进行药剂处理，消灭在秸杆内越冬的玉米螟，降低虫源基数，达到防治的目 的。在玉米螟化蛹前（我市一般在6月上、中旬）用白僵菌粉对去年的玉米秸杆垛进行喷粉处理，用药量为每立方米秸杆用 1：40白僵菌粉（一份白僵菌原粉兑40份滑石粉）0.5公斤，对垛内和垛外进行均匀喷粉封闭； 2、田间释放赤眼蜂防治玉米螟。在玉米螟化蛹初期，对玉米螟的羽化进度进行调查，准确预测玉米螟成虫田间产卵高 峰期（我市一般在7月中、下旬），每亩地选1个放蜂点，放蜂15000头，分两次释放，间隔7—10天，第一次放蜂7000头， 第二次放蜂8000头。 2、田间投撒颗粒剂防治。在玉米大喇叭口期（我市一般在7月初）将白僵菌颗粒剂或杀螟丹颗粒剂投撒在玉米心叶中， 每株3—4粒，用药量每亩约0.5公斤。
三、物理防治：利用玉米螟成虫的趋光性，设置高压汞灯和水池捕杀玉米螟成虫。方法是于玉米螟羽化初期（我市一般 在6月中旬），在村屯附近设置高压汞灯，灯间距150米，每盏灯下设置直径为1米的水池，水深10厘米并放少许洗衣粉，灯 距水面约1米，于晚8时至次日拂晓前开灯进行诱杀，连续开灯40—50天。 四、化学防治 在越冬代玉米螟羽化盛期前（6月20日左右），取两节高梁杆，将一节去皮后浸泡在50%敌敌畏的原液中，把浸泡好的高梁 杆插入垛内40厘米处，每立方米插2-3根。 玉米螟综合防治技术规程 1 范围 1.1本标准规定了玉米螟的防治时间、方法、所用药剂。 1.2本标准适用于玉米螟综合防治。 2 综合防治 2.1防治策略 以农业防治为基础，物理、生物防治为主，化学防治为辅。 2.1.1 农业防治 收获时将秸秆拉回，堆放整齐，封垛。翌年5月20日前处理完毕。 因地制宜选择抗虫、耐虫的叶片直立型玉米品种，如黄莫417、掖单12等。
雨量预报方法的评价模型(全国获奖论文)
雨量预报方法的评价模型 摘要 本文建立了一个关于雨量预报方法的评估模型。 首先，通过对给定的大量数据（预报数据和实测数据）进行统计画图分析，得出了散点图。然后分别对两种不同方法预报的41天中每天4个时段各等距网格点的雨量数据进行处理和分析。在可接受的度数差范围内搜索与各个观测站点距离最近的网格点，按从小到大排序后取其最小的4个网格点，再根据欧氏距离倒数加权的方法对它们赋权重，取出4个网格点对应的雨量，分别与各自的权重相乘，累加得到的值来预测相对应观测站点的雨量。 对得到的观测站点的预测雨量进行两种方法的分析，方法一：将预测雨量与实测雨量求偏差率，并对所有偏差率求出一个偏差率的算术平方根，作为评价准确性的指数，从而得到第一种雨量预报方法的准确性的指数为102.8755，第二种雨量预报方法的准确性的指数为726.6841；方法二：将预测雨量与实测雨量分别转化为对应的级别（如雨量在区间0.1——2.5为1级），用同级率比较法将它们作比较，从而得到第一种雨量预报方法的同级率为73.9346% ，第二种雨量预报方法的同级率为70.9662% 。 本文利用数学软件Matlab很好地实现了编程模拟计算，并结合实际测得的数据得出了雨量预报方法的同级率，很好地指导了人们的生活与工作。 关键词：（预报、实测、网格点、同级率）
（一）问题的重述与分析 1、问题的重述 随着气象事业现代化建设的快速发展，雨量预报对指导农业生产和城市工作和生活有重要作用，但如何准确、及时地对雨量作出预报是一个十分困难的问题，近年来，随着社会经济的不断发展，预报方法对于提高气象服务水平，增强防灾减灾能力具有重要意义，因此，广受世界各国关注。 我国某地气象台和气象研究所正在研究6小时雨量预报方法，即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段（21点至次日3点，次日3点至9点，9点至15点，15点至21点）在某些位置的雨量，这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53×47的等距网格点上。同时设立91个分布不均匀的观测站点实测这些时段的实际雨量。 气象部门提供了41天的用两种不同方法的预报数据和相应的实测数据（预报数据在文件夹FORECAST中，实测数据在文件夹MEASURING中）。 现在我们所关心的问题就是： （1）对气象部门提供的大量数据（预报数据和实测数据），怎样进行合理、有效地分析，进而建立数学模型，来评价两种6小时雨量预报方法的准确性； （2）气象部门将6小时降雨量分为6等：0.1—2.5毫米为小雨，2.6—6毫米为中雨， 6.1—12毫米为大雨，12.1—25毫米为暴雨，25.1—60毫米为大暴雨，大于60.1 毫米为特大暴雨。所以，若按此分级向公众预报，如何在评价方法中考虑公 众的感受？ 2、问题的分析 我们从题目中了解分析到：气象台每天晚上20点预报从21点开始的4个时段（21点至次日3点，次日3点至9点，9点至15点，15点至21点）在某些位置的雨量，这些位置位于东经120度、北纬32度附近的53×47的2491个等距网格点上。同时设立91个分布不均匀的观测站点实测这些时段的实际雨量。 由于网格点比较多，且每个网格点的位置是以经度和纬度表示处在一定的区域，所以我们把纬度看作x轴，经度看作y轴，采用Matlab图形处理功能的基本绘图命令plot 画出散点图（图一），程序见附录一。 从图中可以分析看出，气象部门提供了在2491个网格点上41天4个时间段的大量预报数据（雨量），并且同样给出了91个观测站点的实测数据（雨量）。所以我们想通过网格点上的预报数据来预测实测站点的数据。然而，观测站点集中在所有网格点的中央部分，而四周是大量的距离比较远的网格点。因此，通过搜索出2491个网格点中对站点影响比较大的几个网格点，再用搜索出来的几个网格点的预测数据加权求出一个预测数据（雨量），进而和该站点实测数据进行比较，来评价两种6小时雨量预报方法的准确性。 在向公众预报时，采取一种合理、准确的预测方法，增加雨量分等级预报的同级率，能对公众起到良好的出行指导作用，使人们对雨量预报有更深的理解，更多的关注。
人口预测方法(总结)
1. 人口总量预测 ⑴人口总量趋势外推模型 图1永康市1985年以来历年的人口变化 ⑵人口增长率预测模型 人口增长率预测模型是根据计划生育有关指标而进行的一种人口预测方法。 数学公式表示为： P = P 0（1 + k ）n +A P （3-2） 式中：P 表示规划期总人口（人），P 0表示规划基期总人口（人）,△ P 表示规划期间 人口机械增长数（人）, n 表示规划年期，k 表示规划期间人口自然增长率。人口 自然增长率k 可用出生率b 和死亡率d 表示： (3-3) 人 220,000 k =b -d 210,000 200,000 190,000 180,000 年份
年份永康市1989年以来历年的人口出生率、死亡率和自然增长率 % 图3永康市1989年以来历年的户籍人口迁移数量
(3)人口离散预测模型 人口离散预测模型也即人口差分方程预测模型，又称“宋健模型”，是我国 自行提出的比较成功的人口发展预测模型，能较好的运用人口普查资料对未来人口进行预测。该模型是根据分年龄的人口结构递推公式进行预测，模型的数学表 达如下： r 2 X o(t)=[1-4oo(t)] ^(t)送h i(t) k i(t) X(t) (3_6) XF(t +1)=[1-B(t)] "Xe + fe i =0,12..,m—1 式中：X o(t)为t年代O岁出生婴儿数，X i(t)为t年代之年龄组人口数，卩oo(t)为t 年出生婴儿当年死亡率，P(t)为妇女总和生育率，即社会人中平均意义下一个妇女在整个育龄时期的生育总数(「2, r1即为生育年龄的上下限)，h i(t)为生育模式，反映某一地区某一个育龄妇女生育状态分布，k i(t)为t年代之年龄组女性性别比， M(t)为t年代之年龄组人口死亡率，f i(t)为t年代之年龄组净迁移数。 在模型的具体应用中，课题组工作的重点是如何确定公式3-6中的各种参数。 ①第五次人口普查资料中的数据是2000年11月1日的数据，而规划所需的数据是年末的数据，课题组将普查的户籍人口分龄人口数按比例修正到2000年底的 统计人口总数作为X i(t);②从普查资料来看45岁以下的性别比比较稳定，为了简化模型，t年代之年龄组女性性别比k i(t)用常量k表示，即采用普查资料中的45岁以下的男女性别比=104.85(女性=100)推算，故k= 0.488326;③根据普查资料，妇女总和生育率取2000年的数据P(t)= 0.8795;④模型中出生婴儿当年死亡率Moo(t)假定与2000年出生婴儿当年死亡率的80%，即采用4OO=3.88%O。⑤从第五次人口普查资料看来，2000年分龄死亡率的数据波动较大，课题组结合1990 第四次人口普查资料，对2000年分龄死亡率的数据进行移动平均处理，并采用死亡修正80%后作为死亡模式h(t)I;⑥以第五次人口普查资料分龄生育率为生育模式 h i(t):⑦第五次人口普查统计2000年迁入人口2 032人，迁出人口5 777 人，当年人口机械增长呈负增长，而根据统计年鉴数据(图6)，2000年人口机械增长接近于零，故在本模型预测中先按封闭模型进行预测。 将上述确定的参数代入模型3-6,进行计算机模拟预测，得到如下结果：2007 年人口总数为212 648人，2020年为200 600人。另人口机械按增长率预测模型取2000~2007年间的人口机械增长数为△ P =1 OOO 7=7 OOO,取2008~2020年间为^9=2 OOO 13=26 000。则有2007 年人口总数为219 648 人,2020 年为233 600 人。 I移动平均采用公式：A=0.254I+0.5A+0.25H+I
时间序列分析降水量预测模型完整版
时间序列分析降水量预 测模型 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系：理学院 专业班级：数学与应用数学10-1 学号： 学生姓名：戴永红 指导教师：＿＿潘洁＿ 2013年 12 月 13日 1.问题提出 能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量？ 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列
3．原理 模型表示 均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下：
1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画； 2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画； 3、(,)ARMA p q 混和模型： (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画； 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别 通常平稳时间序列t Z ，0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥，得到 一个样本函数，且利用平稳序列各态历经性：1 1n j j Z Z n μ=≈=∑做变换， t t Z ω=，1,t n =，将1,,n Z Z 样本换算成为样本1,,n ωω，然后再确定平 稳时间序列{,0,1}t t ω=±的随机线性模型。 3.3.1 样本自相关函数 平稳序列21012 ,,,,,ωωωωω--， ()0t E ω=，对于样本，定义自协方 差函数：
2005高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目C题 雨量预报方法的评价
雨量预报方法的评价 摘要 随着科技的发展，雨量预报对农业生产和城市工作和生活有很重要的作用，然而要对雨量做出及时，准确的预报却是一个十分困难的问题，这也是世界各国关注的焦点。我国某气象台正研究了一个6小时的雨量预报方法，测量不同位置上的雨量，并且设立了91个测量实际雨量的观察站，通过这些条件就可以建立一个三次样条插值的模型，借助MTELAB软件从近千组数据中删选出最优的数据，通过MA TLAB对数据进行编程得出最符合实际的图形，来对问题中所提到的两种预报方法做出评价。 关键词 三次样条插值MTELAB软件方差
一．问题重述 近年来雨量预报对农业生产和城市工作和生活有重要的作用，然而准确，及时地对雨量做出预报却是一个十分空难的问题，我国气象台和气象研究所正研究了一种6小时雨量预报方法，即每天晚上20点预报从21点开始的4个时段在某些位置的雨量，这些位置位于东京120度，北纬32度附近的53*47的网格点上，同时不均匀地设立了91个测量实际雨量的观察站，与此同时，气象部门也提供了41天的两种不同方法的预报数据和实测数据。预报数据（FORECAST）实测数据（MEASURING）都可以用Windows 系统的写字板打开。经（lon.dat）纬(lat.dat)度也分别包含在预报数据（FORECAST）中等，从这些数据中让我们通过建立数学模型来评价两种6小时雨量预报方法的准却性和不同降雨量等级预报，如何在评价方法中考虑公众的感受。 二．模型假设 （1）、假设把X轴设为地球的经度，Y轴设为地球的纬度，Z轴设为降水量。 （2）、假设把预测值与实测值的差值作为评价预报方法的准确性。（3）、假设小区域内地貌对降雨分布影响较小，不做考虑。 （4）、假设气象站观测仪器的误差以及人为致错的因素为零。 （5）、假设以四十一天计算，每隔五天选择一天的数据进行计算。（6）、相近地域的气象特征具有较大的相似性和相关性，它们之间的影响可以近似为连续的函数关系。
基于回归分析的人口预测.doc
统计系课程实验论文基于回归分析的人口数量预测 学号：2014962005 姓名：李洋 年级：2014级 专业：统计学 课程：回归分析 指导教师：姜喜春 完成日期：2016年6月19日
摘要 .................................................................................................................................... I 前言 .. (1) 第1章一元线性回归 (2) 1.1 指标的选择 (2) 1.2 样本确定 (2) 1.3 一元回归分析 (3) 1.3.1 绘制总人口与粮食产量的散点图 (3) 1.3.2 设定理论模型 (4) 1.3.3 回归诊断 (4) 第2章多元线性回归 (5) 2.1 数据中心化标准化 (5) 2.2 多元回归模型建立 (5) 2.3 逐步回归法 (6) 2.4 多重共线性 (7) 2.3.1 多重共线性检测 (8) 2.4 主成分分析 (9) 2.4.1 主成分分析模型建立 (9) 第3章非线性模型 (11) 3.1 曲线回归 (11) 3.1.1 曲线拟合 (11) 3.2 Logistic模型 (13) 结论 (15) 参考文献 (16)
回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。同时依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法，应用于经济预测、科技预测和企业人力资源的预测等。回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。 众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等。 关键词：线性回归；非线性回归；logistic回归
贵阳市降雨量趋势研究及预测(SAS例)
贵州民族学院毕业论文 贵阳市降雨量趋势研究及预测 陈勇明 （贵州民族学院理学院06级统计班） 摘要：本文选取贵阳市近25年来的年降雨量作为研究对象，运用时间序列分析方法，建立ARIMA模型对贵阳市各年的降雨量状况进行分析研究，对贵阳未来几年的降雨量进行了预测。 关键词：时间序列、降雨量、ARIMA模型 Guiyang City and the forecast rainfall trends in research Chen Yongming （Guizhou Institute for Nationalities College 06 Class Statistics）Abstract: This will select the Guiyang City in the past 25 years of annual rainfall for the study, using time series analysis, ARIMA model established in Guiyang City, the annual rainfall situation analysis, and further predict the future of Guiyang City, the rainfall in recent years volume. Key words: time series, precipitation, ARIMA model i
作者：陈勇明（2006级统计学专业）指导教师：高伟（讲师） 目录 摘要 (i) Abstract (i) 1.前言 (1) 2. 实证分析 (2) 2.1 时间序列建模步骤 (2) 2.2数据收集 (3) 2.3序列的平稳性检验 (3) 2.4模型识别 (5) 2.5参数估计 (6) 2.6模型检验 (7) 2.7拟合模型的具体形式 (7) 2.8序列预测 (7) 3.结论与建议 (9) 主要参考文献 (9) 成 果 声 明 (10) 致 谢 (10)