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最优加权预测在吉林省粮食产量预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952-2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型,并预测出吉林省2008-2015年的粮食产量:2008年的粮食产量为2798.8万t,2015年将达到3377.01万t,年均增长率为2.72%. 相似文献
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在介绍最小二乘法的基本原理的基础上,给出一种Chebyshev多项式进行数据拟合方法,利用此方法对1952～2008年吉林省粮食产量进行了数据分析。结果表明,在进行农业经济研究数据分析时,应用Chebyshev多项式线性最小二乘较优;通过建立的吉林省粮食产量的Chebyshev多项式最小二乘法的预测模型,预测出2009～2015年吉林省的粮食产量分别为2 900.4万、2 983.6万、3 068.1万、3154.0万、3 241.2万、3 329.8万、3 419.7万t;2009～2015年吉林省的粮食产量的年均增产率为2.78%,低于2000～2008年7.12%的年均增长率。 相似文献
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吉林省是我国重要的商品粮生产基地,时间序列分析中的ARIMA( p,d,q)模型可以很好地反映吉林省的粮食生产状况。利用吉林省1978—2012年的粮食产量数据,根据时间序列分析法,通过Eviews软件得到吉林省粮食产量预测模型,由该模型预测吉林省未来粮食产量呈现稳中增长的势头,但增产幅度逐渐减弱。 相似文献
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为提高粮食产量的预测精度,提出一种基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测方法。该方法以吉林省粮食总产量的历史数据作为研究对象,利用粗糙集理论的属性约简特性,识别与粮食产量相关性较大的影响因素,剔除非主要影响因素,利用约简后数据建立RSBP神经网络预测模型。结果表明,粗糙集理论能有效减少数据的维数及噪声,减少神经网络的计算量,结合两种方法能有效提高预测速度和精度。 相似文献
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为提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量的数据特点,采用灰度和极限学习机相结合的组合预测模型对我国粮食产量进行短期精准预测。首先从原粮食序列中选取适量距离待预测年份较近的产量数据构成子序列,对该序列建立灰度预测模型,并计算模型预测误差。然后对原序列进行归一化处理,进而建立序列的极限学习机预测模型并计算模型的预测误差,以反映序列的长期变化规律。最后,根据2个模型的预测误差得到模型的权重系数,进而由2个模型的预测值组合得到最终的粮食产量。通过应用1949—2013年我国粮食产量数据对该模型进行验证表明,该组合方法能够准确预测3年的粮食产量,预测平均误差约为1.19%,预测精度明显好于灰度模型和极限学习机模型。 相似文献
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基于多元线性回归的广西粮食产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。 相似文献
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基于多元线性回归的广西粮食产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。 相似文献
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基于时空回归模型的河南省粮食产量预测 总被引：1，自引：1，他引：0
综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,把时间和空间结合起来建立河南全省及各地市粮食产量时空回归预测模型。首先用2000、2005年的河南省各地市的粮食产量建立回归方程,然后以某一年的粮食产量作为自变量,预测其后第5年的粮食产量,得到的因变量数值再作为自变量,预测相隔同样年份的粮食产量,以此往前逐年移动预测,一直预测到所需年份。研究表明,河南省2015、2020年的粮食产量分别是5984.96万、6792.93万t,与其他研究者的研究结果有一定程度的吻合。 相似文献
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冯明 《华中农业大学学报》2008,27(1):144-147
为探讨湖北省粮食总产气象预报模型,选用高空大气环流资料、地面气象资料和统计局历年产量资料,从全年粮食总产量的构成进行分析,提出并比较了4种粮食总产气象预报模型.预报模型采用线性或非线性方程进行模拟.从理论和实际两方面分析了每种模型的可行性.通过2 a的试运行和2006年的实际应用,效果很好,3 a来,此模型对湖北省粮食产量预测预报的准确率达98.1%～99.3%.确定用"分组模型"的方法建立湖北省粮食产量气象预报模型. 相似文献
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尝试将组合预测法应用于我国未来粮食产量的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将C-D生产函数模型、多元回归模型和指数平滑模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(Theil IC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。 相似文献
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灰色系统理论在林业用地预测中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。 相似文献
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本文应用灰色系统理论,根据乌鲁木齐地区46年(1941—1986年)气温资料,建立了一套灰色动态模型,对未来33年气温趋势进行了研究,并用1981—86年资料进行验证,得到理想的结果,可为水稻、棉花、瓜类产量预测及制定农业规划提供科学依据。 相似文献
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中国人均食用粮食消费量的时序预测 总被引：1，自引：0，他引：1
常平凡 《山西农业大学学报(自然科学版)》2005,25(1):87-92
粮食消费预测是安排粮食生产、调整粮食种植结构、制定粮食安全和农业可持续发展战略的重要理论依据。利用粮食消费量与时间之间的相关关系, 采用SPSS程序包进行筛选, 建立我国人均食用粮食消费的时序预测模型。研究结果表明, 所建立的三个时序预测模型的拟合度等统计指标高度显著, 运用所建模型对所获资料进行的内推预测比较准确, 但外推预测结果因影响因素多, 其准确性有待时间和实际的检验。 相似文献
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中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测 总被引：2，自引：2，他引：0
根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。 相似文献
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BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用* 总被引：1，自引：0，他引：1
应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。 相似文献
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石头河流域产流预报模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对石头河流域降雨径流关系的分析 ,选取斜峪关水文站 195 4～ 1978年的 6 1场典型洪水 ,建立了该流域蓄满产流模型 ,模型评定的合格率为 91% ,确定性系数为 0 .890 ;并用 1979～ 1980年斜峪关水文站的10场典型洪水对模型进行了检验 ,合格率为 70 % ,确定性系数为 0 .92 1,均达到乙等预报方案。 相似文献