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第1章 绪论 1

1.1 粮食安全与粮食生产 1

1.1.1 粮食安全问题 1

1.1.2 粮食生产问题 5

1.2 河南省粮食供需结构分析 7

1.2.1 河南省粮食生产状况分析 7

1.2.2 河南省粮食作物种植结构变化趋势 10

1.2.3 河南省粮食需求结构 13

1.3 灰色系统理论的适用性 17

1.4 本章小结 19

参考文献 19

第2章 灰色模型技术与新成果 21

2.1 灰色关联分析模型 21

2.1.1 灰色关联分析模型的相关概念 21

2.1.2 几种灰色关联分析模型 23

2.1.3 灰色关联分析模型的深化研究 28

2.2 灰色白化权函数聚类评估模型 29

2.2.1 灰色白化权函数 29

2.2.2 灰色白化权函数聚类方法 32

2.2.3 基于三角白化权函数的灰色聚类评估方法 33

2.2.4 灰色白化权函数聚类模型的深化研究 36

2.3 GM（1,1）模型 37

2.3.1 GM（1,1）模型原始形式的建模机理 37

2.3.2 离散GM（1,1）模型 39

2.3.3 GM（1,1）模型研究新成果 43

2.4 本章小结 47

参考文献 47

第3章 粮食安全影响因素的量化分析 52

3.1 粮食安全问题研究进展 52

3.1.1 国外研究进展 52

3.1.2 国内研究进展 54

3.2 粮食安全影响因素集及量化表达 56

3.2.1 宏观粮食安全影响因素集 56

3.2.2 微观粮食安全影响因素集 58

3.2.3 粮食安全影响因素集 59

3.2.4 粮食安全性的量化表达 61

3.3 河南省粮食安全影响因素分析 63

3.3.1 河南省粮食安全现状 64

3.3.2 粮食安全综合系数的计算 65

3.3.3 河南省粮食安全影响因素的灰色关联分析 66

3.3.4 结果分析 71

3.4 中国粮食安全影响因素分析 72

3.4.1 粮食安全综合系数的计算 73

3.4.2 中国粮食安全影响因素的灰色关联分析 74

3.4.3 结果分析 80

3.5 本章小结 81

参考文献 82

第4章 粮食生产影响因素的量化分析 85

4.1 粮食生产问题研究进展 85

4.1.1 国外研究进展 85

4.1.2 国内研究进展 86

4.2 粮食生产影响因素集及量化表达 88

4.2.1 粮食生产影响因素集 88

4.2.2 因素选取原则 90

4.2.3 粮食生产主要影响因素 90

4.3 河南省粮食生产影响因素分析 97

4.3.1 河南省粮食生产现状 98

4.3.2 数据的来源 101

4.3.3 河南省粮食生产主要影响因素灰色关联分析 102

4.3.4 结果分析 106

4.4 中国粮食生产影响因素分析 110

4.4.1 中国粮食生产现状 111

4.4.2 数据来源 112

4.4.3 中国粮食生产影响因素灰色关联分析 113

4.4.4 结果分析 116

4.5 影响粮食生产的气象因素分析 117

4.5.1 研究背景与现状分析 117

4.5.2 气象因素集及数据选取 119

4.5.3 影响粮食产量的气象因素实证研究 122

4.6 本章小结 129

参考文献 130

第5章 粮食生产效率与影响因素贡献率量化分析 133

5.1 粮食生产效率及影响因素贡献率研究进展 133

5.1.1 粮食生产效率研究进展 133

5.1.2 粮食生产影响因素贡献率研究现状分析 135

5.2 河南省粮食生产效率分析 139

5.2.1 灰色DEA模型的基本原理 139

5.2.2 基于灰色DEA模型的河南省粮食生产效率分析 140

5.3 粮食生产函数模型及因素贡献率测算 143

5.3.1 生产函数模型研究进展 144

5.3.2 灰色生产函数模型的基本原理 149

5.3.3 基于灰色生产函数的河南省粮食生产影响因素贡献率测算 150

5.4 本章小结 157

参考文献 158

第6章 基于灰色生成技术的GM（1,1）粮食生产预测 163

6.1 灰色生成技术的研究进展 163

6.1.1 函数变换的研究进展 163

6.1.2 缓冲算子的研究进展 165

6.1.3 累加生成、累减生成的研究 166

6.2 基于函数cotx变换的GM（1,1）预测 167

6.2.1 基于函数cotx变换的GM（1,1）建模机理 167

6.2.2 基于cotx（0≤x≤π／2）的数据变换及不同处理强度对GM（1,1）预测效应的判断 171

6.2.3 数值模拟及分析 171

6.2.4 基于cotx（0≤x≤π／2）的GM（1,1）预测效应分析 176

6.3 弱化缓冲算子对GM（1,1）模型的预测效应及适用性 176

6.3.1 GM（1,1）预测效应及缓冲算子适用性评判准则 177

6.3.2 参数与建模数据的选取 178

6.3.3 数值模拟及分析 179

6.4 基于反向累加生成的GOM（1,1）预测模型的优化 182

6.4.1 反向累加生成及其建模过程 182

6.4.2 数据模拟精度的比较 184

6.5 本章小结 186

参考文献 187

第7章 基于灰色组合模型的粮食生产预测 189

7.1 组合预测与组合模型预测 189

7.2 灰色组合模型研究进展 190

7.2.1 隐性灰色组合模型 190

7.2.2 显性灰色组合模型 192

7.2.3 新型灰色组合模型 196

7.3 GM（1,1）与线性回归组合模型预测原理 197

7.3.1 等间距GM（1,1）与线性回归组合模型 197

7.3.2 非等间距GM（1,1）与线性回归组合模型 201

7.4 灰色马尔科夫组合模型预测原理 204

7.4.1 传统灰色马尔科夫模型及预测过程 204

7.4.2 基于状态隶属度的灰色马尔科夫模型及预测过程 206

7.4.3 基于GM（1,1）背景值优化和状态隶属度的灰色马尔科夫模型及预测过程 208

7.5 基于灰色组合模型的粮食产量预测实证分析 208

7.5.1 基于等间距GM（1,1）与线性回归组合模型的粮食产量预测 209

7.5.2 基于非等间距GM（1,1）与线性回归组合模型的粮食产量预测 216

7.5.3 基于改进灰色马尔科夫组合模型的粮食产量预测 222

7.6 本章小结 232

参考文献 233

第8章 粮食安全评价和预警 237

8.1 粮食安全评价和预警的研究进展 237

8.1.1 粮食安全评价研究进展 237

8.1.2 粮食安全预警研究进展 242

8.2 粮食安全评价指标体系 244

8.2.1 粮食安全评价指标集 245

8.2.2 粮食安全评价指标的选取 247

8.2.3 粮食安全评价标准 249

8.3 粮食安全评价的实证分析 250

8.3.1 河南省粮食安全评价 251

8.3.2 中国粮食安全评价 258

8.4 粮食安全预警的实证分析 264

8.4.1 河南省粮食安全预警 264

8.4.2 中国粮食安全预警 270

8.5 本章小结 274

参考文献 275

后记 278

参考文献 283