灰色关联模型在畜牧生产动态评价中的应用

石莉蓉 吉林省梅河口市杏岭乡畜牧兽医站 135000

近年来梅河口市充分利用当地先天优势，推动畜牧业步入了新的发展阶段。从整体上来看，梅河口市畜牧业展现出了良好的发展势头。为方便相关部门更加清楚地了解梅河口市畜牧生产情况，本文以梅河口市6 个乡作为评价单位，使用灰色关联度模型，对该市畜牧生产情况进行动态分析。

1 灰色关联模型的概述

灰色关联实际上是指不同事物间或系统间的不确定关联。该模型的作用原理是通过对不同事物间相同数据序列的定量分析，使用序列曲线的几何形状反应两事物数据序列的变化情况，判断两事物间的关联性。曲线形状越接近，表明两事物间的灰色关联度越高，相互影响程度越大。

灰色关联分析模型具备其他同类型模型无法比拟的优秀性能，能够对事物发展过程中的动态数据进行量化分析，而且对研究样本本身特点无过多要求，适用于各种类型的样本。同时，灰色关联分析模型的计算量比较小，很大程度上减轻了分析工作的难度系数，所得结果十分接近定性分析结果，准确率高，是目前最受研究人员青睐的关联性分析方法。

2 灰色关联模型在畜牧生产水平动态评价中的应用

2.1 评价指标体系的构建

明确的量化指标是评价体系不可或缺的重要组成部分，科学构建畜牧生产水平指标体系是做好评价工作的重要前提，评价指标体系中的各类指标应遵循科学性、独立性以及客观性原则，并尽量确保各指标数据的真实准确。

2.2 动态评价中的关联性计算

参考数列是用于体现系统行为特点的数据序列，比较数列是由影响系统行为因素组成的数据序列。考虑到评价体系中各类因素物理意义并不一致，所以在正式开始进行灰色关联度分析以前，还需对所有数据进行无量纲化处理。

前文中提到，对某参考数据列X0中的若干个比较数列X1、X2……Xn，各比较数列与参考数列在各时刻的关联系数ξ（Xi）则可由以下公式求得。

公式中P 代表分辨系数，△oi（k）代表各比较数列X 曲线上任意一点和参数序列X0曲线上对应的绝对差值。

关联系数是比较序列以及参考数列在不同时刻的关联程度值，因此每一个时刻所对应的关联程度并不是唯一的。也就是说，应将不同时刻的关联系数集中为一个值，通过求平均值的方法，分析个参考数列间的关联程度。关联度ri 可通过以下公式求得。

其中ri代表序列关联度，该值越接近1 则代表相关性越高。

3 案例分析

本文将吉林省梅河口市作为研究对象，构建梅河口市2010～2012年畜牧生产评价指标体系。利用计算机DPS 软件，对采集数据进行分析，按照上述公式，求得2010～2012年梅河口市6 个乡畜牧生产水平关联度如下。

从所得结果可清楚地发现2010～2012年梅河口市6 个乡畜牧生产水平关联序列：2010～2012年梅河口市畜牧生产动态与吉乐乡畜牧生产水平关联度最高，2010～2012年梅河口市畜牧生产动态很大程度上受到吉乐乡的影响。

2010～2012年梅河口市6 乡畜牧生产水平关联度

4 结束语

本文通过对灰色关联模型在畜牧生产动态评价中的实践应用，最终发现使用灰色关联分析模型，构建畜牧生产水平动态评价体系，很大程度上提高了动态评价结果的准确性，是一种分析畜牧生产水平发展动态的科学方法，适合推广应用。

[1]韦春波,赵 鑫,刘勃麟等.大庆市畜牧生产状况的评价分析[J].黑龙江八一农垦大学学报,2013,23（04）:36-39.

[2]刘恒新,王忠群.我国畜牧业机械化水平评价指标体系研究[J].中国农机化,2012,17（04）:3-5.

[3]周晓红.现代畜牧生产统计工作的智能化监测分析[J].财经界(学术版),2014,21（03）:106.