基于灰色预测模型的上海市海洋经济发展预测

为科学预测上海市海洋经济发展趋势,文章基于灰色预测模型,对上海市海洋生产总值进行预测。研究结果表明:通过对2010—2017年原始数据序列的级比检验和一次累加,建立灰色预测模型,预测2018—2022年上海市海洋生产总值,经小误差概率、后验差和相对误差检验,预测结果可靠;上海市海洋经济将继续保持增长态势,至2021年海洋生产总值将突破1万亿元。     

基于自组织数据挖掘理论的海洋经济预测

自组织数据挖掘理论是新兴的一门交叉学科,其在小样本、受到噪声干扰的经济系统建模预测时比计量经济学和人工神经网络方法更优越.GHDH--分组数据处理法是自组织数据挖掘方法中的一个成熟算法.构建GHDH预测模型,对我国主要海洋产业进行经济预测,得出2007-2010年我国主要海洋产业产值的预测数据,我国海洋经济将继续快速平稳发展的结论.     

基于GM(1,1)模型的海洋经济发展预测研究

文章采用灰色预测法,选取2001—2016年我国海洋生产总值作为基础数据,建立海洋经济发展预测模型即GM(1,1)模型;运用残差检验、关联度检验和后验差检验对该模型精度进行检验,同时运用该模型对已知年份数据进行预测并将预测值与实际值相比较,结果表明模型预测精度较高,对于短期预测具有可信度;在此基础上,运用GM(1,1)模型计算和预测2017—2021年我国海洋生产总值,得出我国海洋经济将保持稳步增长的结论。     

基于BP网络的海洋生产总值预测

Lapedest和Farber首次应用人工神经网络进行预测以来,国内外专家学者不断将其与经济学结合,应用于宏观经济预测、企业经济战略预测、证券市场预测等领域。针对当前我国对海洋经济系统研究有限及海洋经济数据缺乏等特点,文章通过建立BP网络,对我国2010年的海洋生产产值做出预测。     

天津市海洋经济发展态势研究

本文运用经济学和灰色系统理论,通过分析2001年-2006年天津海洋经济发展的现状和规律,预测2007年-2010年天津主要海洋产业产值,对2006年-2010年天津市海洋经济发展趋势进行研究.     

海南省海洋经济发展趋势分析

对快速增长的海洋经济做出可靠的预测,可以深化对海洋经济发展规律的认识,对确定海南省海洋经济增长前景和目标、制定海洋开发战略具有重要的实践和参考意义。文章在对比不同预测方法的基础上,基于现有的数据基础,遴选出灰色系统模型与时间序列模型作为预测工具,对海南省海洋生产总值进行预测。研究结果表明:①与时间序列模型相比,灰色系统模型在海南省海洋经济预测方面更为有效。②目前海南省海洋经济正处于成长期,未来10年仍将保持快速增长。③根据预测结果,到2025年海南省海洋生产总值将达到3 340亿元,年均增长率约为12.5%。     

我国海洋经济发展趋势预测研究

文章在分析我国海洋经济预测面临困境的基础上,针对我国海洋产业发展特性和发展现状,对我国海洋经济发展总体趋势作出定性判断,并应用经济预测模型,定量预测2010年我国海洋经济发展目标,探讨了各种预测模型对我国海洋经济趋势预测的适用性,提出应重视海洋经济统计工作,加强海洋经济学基础理论和方法研究的建议。     

舟山渔场渔业资源可持续利用水平的灰色评价与预测

采用灰色系统理论对渔业资源可持续利用水平的评价和预测方法进行了探讨,建立了渔业资源可持续利用水平的灰色聚类评价模型和灰色BP（误差反向传播）神经网络预测模型。在此基础上,根据舟山市1954--2005年有关渔业资源环境、经济和社会状况的指标,对舟山渔场渔业资源可持续利用水平进行了评价与预测,阐述了舟山渔场渔业资源可持续利用水平的变化过程。对舟山渔场渔业资源可持续利用水平的预测结果表明,由灰色BP神经网络预测模型预测的平均相对误差为1．88％。     

基于灰色预测模型GM(1,1)的海洋人才预测研究

我国海洋经济已进入快速发展阶段,海洋人才需求量不断增长。文章使用灰色预测模型GM(1,1)对海洋从业人员数进行预测,结果显示:2015年我国海洋从业人员需求量将达到4 595.5万人,海洋科技人才将达到689.3万人。文中最后指出,要满足未来几年内海洋人才大幅上升的需求,必须加强海洋类高校的人才培养力度。     

基于Matlab和灰色模型GM（1,1）预测海岸线变化*

使用灰色模型的“少数据”建模寻求现实规律的良好特性用于海岸线变迁预测,结合 MATLAB 强大的计算能力,解决了灰色预测模型在矩阵计算方面复杂的问题.利用1975-2005年珠江口内伶仃洋海区6个时期的海图提取局部时序海岸线,设置原点和28条侧线,使用侧线与海岸线的交点,建立灰色模型 GM (1,1)模型原始数列,使用 MATLAB 编制程序计算出海岸线变化的预测点,并使用2005年实际海岸线对预测结果进行验证,结果表明灰色模型 GM (1,1)进行海岸线预测是合理可靠的.     

海洋产业发展趋势分析——基于熵值法的组合预测

为克服单项预测方法可能产生误差的问题,文章利用信息论中熵的概念,计算出组合预测加权平均系数,用灰色预测和指数预测方法对海洋产业发展趋势进行了组合预测分析,提高了预测的精度,为决策提供了可靠的依据。     

基于大数据架构的国家海洋创新指标及其预测方法研究

基于国家创新体系理论和大数据思想,探讨国家海洋创新体系定义和范围;根据国家海洋创新体系的具体内容,选取对外海洋技术依存度、海洋仪器设备国有化率、海洋关键技术自主化率、海洋科技进步贡献率、海洋科技成果转化率等作为国家海洋创新预测指标;在Bigtable+MapReduce框架内讨论适用于海洋创新指标的预测方法,探索国家海洋创新指标预测技术思路,为建立支撑海洋创新战略制定的预测体系做了有益尝试。     

辽宁省海洋经济发展质量综合评价研究

准确判断海洋经济发展质量是准确把握海洋经济发展水平和状态的前提。利用《中国海洋统计年鉴》2006-2012年的数据,通过构建辽宁省海洋经济发展质量综合评价指标体系,运用灰色关联、主成分分析等方法对辽宁省海洋经济发展的现状进行分析评价,并用R/S分析预测的方法对未来的发展趋势做出预测,分析结果表明:1灰色关联法和主成分分析的结果都表明辽宁省海洋经济发展质量总体呈上升趋势,除2008年和2009年受金融危机影响有所下降;2 R/S分析预测结果 Hurst指数大于0.5,表明在当前相同的政策环境下,2013-2019年辽宁省海洋经济发展质量的变化趋势具有持续性,与过去7年相同,即继续呈现上升趋势。     

我国海洋灾害的风险预测研究

文章基于近20年来我国的海洋灾害数据分析对比,得出我国沿海区域已成为海洋灾害影响的高危险和高风险区域,并且其威胁程度呈现明显的上升趋势。在此基础上,对海洋灾害的基本特征进行详细的分析,认为其具有开放性与动态性和不确定性与可预测性等基本特征,为海洋灾害的风险预测与管理提供了信心与希望。而后,回顾国内外的风险预测研究历史,总结前人已有的研究成果,认为对待海洋灾害最行之有效的方法就是在海洋资源开发利用规划阶段就考虑到海洋灾害这一问题,从风险管理与控制的角度,编制海洋灾害风险区划图并建立风险管理体系,对保障沿海区域的经济持续、快速、安全健康发展具有重大战略意义和现实意义。     

“十三五”时期江苏省海洋生产总值预测

文章对1996—2015年江苏省海洋经济数据进行预处理,运用时间序列分析方法中的自回归移动平均(ARMA)模型,按序列平稳性检验、模型阶数识别、最优模型选择、模型显著性检验以及模型建立和预测5个步骤,最终选取自回归求和移动平均(ARIMA)模型(2,2,1),对"十三五"时期江苏省海洋生产总值进行预测。预测结果表明:"十三五"时期江苏省海洋生产总值将保持较快增长趋势,至2020年海洋生产总值将达9 407亿元。结合江苏省海洋经济发展现状和趋势,为促进海洋经济可持续发展,提出加强海洋生态环境保护、培育壮大优势海洋产业、加大海洋科技创新投入和提升港口综合实力的建议。     

EI Ni^~no发生年份的灰色预测

EI Ni^~no事件是以海表温度（SST）异常增温为特征的。因此，识别EI Ni^~no事件的主要指标应是赤道东太平洋的SST。本文分析了1965－1986年赤道东太平洋的SST，取第年11月到次年1月SST的平均值，运用灰色预测理论，对下一次EI Ni^~no现象的发生进行预测。     

2007年海洋灾害预测会商会在京召开

2007年3月28～29日,国家海洋环境预报中心在北京主持召开了2007年海洋灾害预测会商会。来自海洋环境预报、海洋环境监测、海上交通运输、海洋石油生产、沿海防汛等部门的40多名专家和代表出席了会议。会议代表对2006年海洋灾害情况进行了总结,2006年为我国海洋灾害的重灾年,风暴潮、海浪、海冰、赤潮和海啸等灾害性海洋过程共发生179次,造成直接经济损失218.45亿元,死亡(含失踪)492人。其中:     

灾害性海况及其预测预报技术

本文主要论述风暴潮、海啸、海冰、海雾以及海洋石油污染等灾害性海况的危害;探讨对这些灾害性海况的预测预报技术;提出减轻海洋灾害的一些对策。     

中国海洋经济发展前景分析

本文分析了中国海洋经济的现状及其发展特点,预测了2020年海洋经济的前景,展望主要海洋产业的发展水平。     

我国主要海洋产业发展规模预测分析

通过收集整理1952—2002年50a的海洋经济统计数据,结合计量经济学手段进行时间序列分析。依样本空间和分析对象的不同,运用趋势外推法分别建立了线性模型、抛物线模型、生长曲线模型3种预测外延模型结构。并对预测外延模型结构进行了数据拟合与相关参数分析,总结出了适合预测海洋经济发展的线性模型和抛物线模型。根据海洋渔业、海洋油气业、海滨砂矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋交通运输业、滨海国际旅游业等7个主要海洋产业各自发展特点,用预测模型分别进行拟合,建立适合各海洋产业的预测模型。最终对2010年全国6个主要海洋产业、分产业总产值进行了预测。