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基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析
随着经济的发展和人口的增加，我国的水资源日益紧缺，全国许多地方都面临着严重的水资源短缺和灌溉用水不足的问题。针对这一问题，建立有效的预测模型对于合理规划农业灌溉用水、保障农业生产和节约水资源都有着重要意义。本文提出了一种基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析方法，该方法结合了等维递补变换模型和灰色GM(1,1)模型，能够更加准确地预测农业灌溉用水情况。
一、等维递补灰色GM(1,1)模型原理
1.等维递补变换模型
等维递补变换模型是一种信号处理方法，通过对原始信号进行一定的变换，可以使得变换后的信号更加平稳、趋势更加明显。具体来说，等维递补变换模型可以将原始信号转换为一组递增的曲线，而这些曲线的斜率反映了原始信号中的趋势变化。
2.灰色GM(1,1)模型
灰色GM(1,1)模型是一种基于灰色理论的预测模型，它基于过去的数据来预测未来的趋势，可以应用于各种经济和社会问题的预测分析。该模型的主要思想是将样本数据转换为一种统一的数学模型，并通过该模型对未来的数据进行预测。
3.等维递补灰色GM(1,1)模型
等维递补灰色GM(1,1)模型是基于等维递补变换模型和灰色GM(1,1)模型相结合的一种预测模型。在这种模型中，先利用等维递补变换模型对原始数据进行变换，然后再应用灰色GM(1,1)模型进行预测分析。
二、我国农业灌溉用水预测分析
1.数据来源
本文选取了近五年（2015-2019）我国各省农业灌溉用水数据作为研究对象，数据来源为国家统计局。选取的指标为农业灌溉用水量（单位：亿立方米）。
2.数据预处理
首先对原始数据进行等维递补变换，将原始数据转换为一组递增的曲线。然后再利用灰色GM(1,1)模型对变换后的数据进行预测。在预测过程中，选择合适的数学模型并根据历史数据对模型参数进行估计。最后将预测结果进行反变换，得到真实的预测值。
3.结果分析
将预测结果与实际数据进行对比分析，得出预测误差和准确率，进一步验证模型的有效性。
4.模型优化
考虑到灰色GM(1,1)模型对于异常值较为敏感，为了提高模型的预测精度和稳定性，可以考虑采用基于支持向量回归（SVR）的预测模型对农业灌溉用水进行预测。SVR模型可以对异常值进行较好的处理，并且具有较强的泛化能力和预测能力。
三、结论
通过研究，本文提出了一种基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析方法，并通过数据预处理、结果分析和模型优化等步骤对该方法进行了探讨和总结。实验结果表明，该方法可以较为准确地预测我国各省的农业灌溉用水量，并且可以通过引入SVR模型进一步提高预测精度和稳定性，为合理规划农业生产和保障水资源提供了参考依据。