【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 446-449页,共4页

【作 者】： 郭小波 ; 张德贤

【摘 要】 对灾害年份粮食产量进行准确预测，对于保障粮食安全具有重要的意义。由于粮情具有随机性，传统算法过于依赖人工经验，不能克服灾害年份粮食产量的无序性变化，从而降低了预测结果的可信度。提出一种采用马尔科夫灰度模型的灾害年份粮食产量预测模型。将灰度模型和马尔科夫模型相结合，建立灾害年份粮食产量的预测模型，对灾害年份影响因素状态变化的趋势进行准确估计，并消除灰度模型波动性较大年份的粮食预测情况，获得准确的预测结果。仿真结果表明，利用改进算法进行灾害年份粮食产量预测，可为提高预测结果准确度提供科学依据。