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1.
本文利用SPSS统计软件及非参数统计方法(卡方检验和K-S检验法)对广西1950年至2006年共57年的GDP数据进行实证分析.在最佳准则(即AIC准则)下建立了ARIMA(1,2,1)时间序列模型,并利用非参数统计方法对此模型进行了适应性检验,然后利用2001年至2006年的实际值与该模型的预测值进行了比较.最后,本文利用该模型对广西未来五年的GDP进行了预测. 相似文献
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采取归一化对10 a内的农田有效灌溉面积进行处理,将处理后的数据作为标准样本,通过BP神经网络与向量机回归构建了农田有效灌溉面积模型。预测结果证实,向量机预测方法的精度更高,其泛化能力有明显提升,根据预测分析,其主要误差仅有BP神经网络总误差数的12.6%,是非常有效的灌溉面积预测方法。基于此,通过分析预测方案的有效性,并且对模型构建的方法与原则进行研究,提出了正确的变化趋势。 相似文献
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娜步青 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2005,26(4):151-154
本文综述了基于信源信道思想,及其在蒙古语与汉语统计机器翻译中的应用.基于统计的方法是语言信息处理及机器翻译领域的研究热点.本文介绍了1个蒙古语与汉语基于统计的机器翻译的实验系统.该实验系统在蒙古语语料预处理和蒙古语与汉语的翻译模型的建立方面做了有益的尝试.实验结果表明,与基于统计的蒙汉机器翻译相关的模型设计是合理的.该实验系统为今后的工作奠定了基础. 相似文献
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吉林省玉米产量预测统计模型研究（英文） 总被引：3，自引：0，他引：3
产量预测研究对于国家进出口计划,制定国家政策等具有重要的战略意义和显示意义。玉米在许多国家均是大宗作物,种植范围也相当广泛,因此玉米产量预测研究也有着重要的现实意义。在众多产量预测方法中模拟模型应用的较多,也有基于气象因子的统计模型。根据前人的研究,建立了吉林省玉米产量预测统计模型。模型包括气候、土壤和管理三大类因素共10个主要影响大田玉米产量的10因子,经逐步回归最终获得参数最少,决定系数最大的统计模型,Y=-72125.573＋34.952X1＋22.92X2＋72.48X5-24.008X6＋1252.852X7-12.119X8＋20.975X9,方程的决定系数R2=0.919。经检验模型可以用于预测吉林省玉米产量。 相似文献
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灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩 总被引：2，自引：1，他引：1
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的. 相似文献
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李文芳 《福建农林大学学报(自然科学版)》2008,37(5)
试验中存在的多种不确定因素常造成试验数据不准确.为此,本文提出了基于这种模糊样本的模糊集值统计预测模型,以对试验数据进行预测. 相似文献
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由于影响换热器污垢热阻的因素较为复杂,对其预测比较困难.针对这种情况,提出了利用灰色神经网络预测方法对污垢热阻进行预测.本文用一种灰色理论算法改进模型和RBF神经网络分别对换热器污垢热阻值进行预测,并对预测结果进行最优组合,同时给出了预测曲线.结果表明与GM（1,1）模型相比较,灰色神经网络组合模型（GMNN）预测精度更高,可以较准确地预测污垢热阻随时间的变化趋势. 相似文献
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戴钰 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2010,27(1)
由于证券价格是随机游走的,在证券定价研究中RBF神经网络模型、灰色GM(1,1)模型、ARIMA模型不具备时效性,通过对上述三个模型进行综合分析,结合三者中有用的信息集合,构建一个最优组合预测模型.在此基础上选取了深发展A在2007年全年的收盘价作为研究样本对这四个模型进行实证研究,研究结果发现,最优组合预测方法对证券价格进行预测具有很好的预测精度和很高的可靠性. 相似文献
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运用累加多层统计模型对香蕉组织模式中仅有2个有效收入数据的"香蕉专业户+蕉农+专业协会"模式的单位面积(667 m2)收入进行了预测.结果表明:2007年预测收入4916元/667 m2,与实际收入4925元/667 m2基本相符.这种方法适于少数据预测. 相似文献
10.
水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况. 相似文献
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为探究光谱数据预处理、不同统计方法对核桃叶片N、P、K含量光谱反演精度的影响，采用平滑去噪预处理光谱反射率数据，并比较一次函数、二次函数、三次函数、幂函数、指数函数和半对数函数构建的核桃叶片N、P、K含量光谱反演模型精度。结果表明：(1)平滑去噪预处理光谱数据比原始数据构建的反演模型决定系数(R2)更高、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)更小，即数据预处理后的反演精度更高；(2)将6种统计方法构建的N、P、K含量模型的预测值和实测值绘制1∶1关系图，以直观展示模型估算值与实测值的一致性程度，结果显示，具有最高决定系数(R2)、最小均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)的均为三次函数建立的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型，且该模型通过置信椭圆F检验，即三次函数构建的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型精度最高。综上，本研究表明数据预处理和构建不同回归反演模型，可以提高光谱数据的利用水平，进一步提高反演模型的适用性和客观性。 相似文献
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基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。 相似文献
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基于SVM的农业机械化水平预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
运用支持向量机方法对我国农业机械化水平进行预测。选取1986—2002年的17个数据作为训练样本,2003—2005年的3个数据作为检验样本,通过与GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果进行比较,结果表明,2003—20053年预测值的平均相对误差仅为0.67%,该方法用于农业机械化水平预测是可行和有效的,为提高预测精度提供了一条新的途径。 相似文献
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基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度.本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997-2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证.研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型. 相似文献
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基于统计分辨模型的害虫种群动态预报研究 总被引：1，自引：1，他引：0
应用统计分辨原理,对临沂市1995—2007年棉花苗期棉蚜的系统观测资料进行了数量分析,建立了统计分辨数学模型,经对历史资料的回报验证,其总拟合率92.31%,将2008年观测数据作为独立样本进行试报,其预报结果与实际一致。 相似文献
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李固强 《西南大学学报(自然科学版)》2005,27(2):47-49
利用量子统计方法,直接计算Barriola-Vilenkin黑洞背景下玻色场和费米场的配分函数, 然后利用砖墙膜模型计算和讨论黑洞背景下玻色场和费米场的熵. 相似文献