简介：以怀化卷烟市场为载体，选用3种定量预测方法——趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法对怀化卷烟市场的历史数据进行全面分析，并在此基础上分别对2008年的卷烟市场做出预测。应用组合预测的方法，对趋势外推法、时间序列分解法和多元回归法进行综合，并证明组合预测在卷烟市场需求预测中能有效减小误差，提高精度。

简介：为明确云南宣威产区烤烟香型风格特点及其主要化学指标适宜范围,定点选取2008年该产区22个乡镇163份C3F烤烟样品,综合应用数理统计,在确定宣威产区C3F烤烟典型香型风格为清香和清香偏中间香型的基础上,系统研究了影响宣威产区烤烟香型风格和典型香型烤烟质量差异的主要化学指标,结果表明：总糖、还原糖、烟碱、总氮、糖碱比、钙、挥发碱、莨菪亭含量对宣威产区烤烟香型风格和典型香型烤烟感官质量均有显著影响,醚提物、淀粉、两糖差、氮碱比主要影响宣威产区烤烟香型风格,铜含量主要影响典型香型烤烟的感官质量。感官质量档次在较好以上的宣威产区典型香型烤烟主要化学指标适宜区间为：总糖：26%～40%,还原糖：20%～32%,总氮：1.3%～2.1%,烟碱：1.2%～2.4%,糖碱比：9～24,氮碱比：0.70～1.30,两糖差：4～10,淀粉：2.0%～6.0%,醚提物：4.0%～6.0%,挥发碱：0.13%～0.31%,莨菪亭：0.08mg/g～0.18mg/g,Ca：1.5%～3.0%,铜：5～25mg/kg。

简介：为实现对山东烟区有翅蚜迁飞高峰期的预测预报，将有翅蚜迁飞高峰期划分为4级，以10年的历史资料为基础数据，采用逐步回归以及BP神经网络2种方法分别建立了有翅蚜迁飞高峰期预测模型。这2种方法对待测样本的预测准确度分别为95．00％、97．67％，回测准确度分别为96．65％、98．74％。所建立的预测模型可提前1个多月对有翅蚜迁飞高峰期进行预测，为中期预测模型，其预测结果可为烟田蚜虫及蚜传病毒病的防治提供依据。

简介：本文提出了一种适合云南烟草行业需求预测的方法体系,构建了优化的回归预测模型和时间序列预测模型,对云南省卷烟需求量进行预测:在数据处理阶段,对价值量指标进行CPI还原;在指标选择阶段,运用时差相关分析和简单相关分析确定宏观经济指标;在模型构建阶段,运用先行两期的宏观经济数据预测当期卷烟销量,并运用最小二乘法计算回归预测模型和时间序列预测模型的权重;在对模型稳定性评价阶段,以建模预测结果的平均相对误差及置信度为基础,构建了一套适合云南卷烟需求预测的模型评判标准,并根据云南实际对模型的稳定性进行评价。

简介：为建立基于烟叶麦角甾醇含量结合近红外光谱分析技术的初烤烟叶霉变预警模型,以2015年和2016年云南5个地区2个等级（B2F和C3F）初烤烟叶为研究对象,调节烟叶含水率为18%,在28℃,RH80%条件下以30天为实验周期,进行烟叶霉变实验。每3天取一次样,采集近红外光谱数据并检测样品麦角甾醇含量。建立第0d初烤烟叶样品近红外光谱主成分监测模型并提取HotellingT-2统计量,预测第3天至30天初烤烟叶样品近红外光谱数据的HotellingT-2统计量,对比分析肉眼观察和近红外类模型对烟叶霉变的预警效果。结果表明：1）烟叶霉变过程中,麦角甾醇含量逐渐增加后逐渐降低,当肉眼可见时,麦角甾醇含量较初始值增加4.66-23.38倍;2）基于上述监测模型,13个霉变烟叶样品中,提前预警天数为6天的样品2个,提前预警天数3天的样品7个,当天预警的样品4个,7个未发生霉变烟叶在30天的监测周期内均未出现预警,预测准确率100%。以上结果表明该方法能方便快速地实现对初烤烟叶霉变的预警,具有较好的实用价值。