小议关联度在粮食生产的作用 本文 灰色关联度 由邓聚龙教授提出的灰色关联度分析的基本思想是：根据系统中各因素特征序列的曲线几何的相似程度来推断系统中各因素的联系是否相关和密切，曲线越接近，相应序列之间的关系越密切，关联度越大，反之就越小.用灰色关联度来讨论系统中各因素的相关程度，弥补了用数理统计方法作系统分析所导致的缺憾，而且用数理统计方法作系统分析时一般要求样本量要大，样本数据要有一定规律.灰色关联度方法对系统信息的要求不那么苛刻，信息可以有灰度，也可以是无规律，且很少出现量化结果与定性分析结果不符的情况.设 xi 为系统行为的观测数据，其在序号 k 上的值为 xi（k），则有系统行为序列：xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））.（1）若k 为时间序号，xi（k）为因素 xi 在 k 时刻的观测数据，则（1）就是行 为 时 间 序 列 . 对 行 为 时 间 序 列 xi 有 初 值 化 象 [1] ：xiD1=xi（1）xi（1），xi（2）xi（1），…，xi（n）xi（1）11，（2）又可得行为时间序列 xi 的始点零化象[1]：xiD2=（xi（1）-xi（1），xi（2）-xi（1），…，xi（n）-xi（1））.（3）设 x0＝（x0（1），x0（2），…，x0（n））为系统的特征序列，xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））（i=1，2，…，m）为相关因素序 列 ， 称 实 数 γ （ x0 （ k ） ， xi （ k ） ） =minimink│x0 （ k ） -xi （ k ） │ +ξmaximaxk│x0 （ k ） -xi （ k ） │ │ x0 （ k ） -xi（k）│+ξmaximaxk│x0（k）-xi（k）│，（4）为系统特征序列 x0 关于相关因素序列 xi＝（xi（1），xi（2），…，xi（n））（i=1，2，…，m）的关联系数，其中 ξ 为分辨参数，0 粮食生产结构的分析 灰色关联度分析对科右中旗粮食生产进行定量分析时，进行了宏观因素的筛选、归类和整理，确定粮食生产的主要指标为总产量（t）、单产量（kg/hm2）和播种面积（hm2），在结构因素上主要选择了水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮进行关联度排序和分析.为此设粮食总产量为 y0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮总产量分别为 yi（i＝1，2，3，4，5）；设粮食单产为 x0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮单产分别为 xi（i＝1，2，3，4，5）；设粮食总播种面积为 s0，水稻、小麦、玉米、豆类和杂粮播种面积分别为 si（i＝1，2，3，4，5）.用 ωi 来记 ω（x0，xi）（i＝1，2，3，4，...
