本文選題：BP濾波　切入點(diǎn)：Fourier模型　出處：《南京信息工程大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：中國耕地面積占全球耕地面積總數(shù)的8%,人口比例卻達(dá)到20%,因此糧食生產(chǎn)是頭等大事,而其中產(chǎn)量影響因素研究一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。目前已有較多學(xué)者研究了氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響,但總體上從氣候因子變化及氣候異常變化對糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行分析的文章較少,且分析的過程中未考慮到氣候因子與產(chǎn)量問并非普通的線性關(guān)系。本文同時采用1961-2014年的糧食單產(chǎn)、氣候因子以及1982-2014年的氣象災(zāi)害數(shù)據(jù),從統(tǒng)計學(xué)建模的角度提出分析氣候變化對糧食生產(chǎn)影響的新方法。本文著重研究三個方面：一是先用HP濾波分離出趨勢產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量,并將經(jīng)濟(jì)學(xué)中的BP濾波與Fourier模型相結(jié)合預(yù)測氣候產(chǎn)量,用多項式滯后模型預(yù)測趨勢產(chǎn)量,最終與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和灰色模型法進(jìn)行比較；二是采用偏最小二乘估計法(PLSR)解決氣候因子自變量之間的共線性問題,又針對氣候因子與產(chǎn)量間復(fù)雜的非線性關(guān)系,進(jìn)一步建立兩種非線性PLSR模型來擬合氣候因子與糧食產(chǎn)量間的關(guān)系,一種是對氣候因子利用三次B樣條函數(shù)進(jìn)行外部轉(zhuǎn)換,使得變量之間的非線性變?yōu)閿M線性進(jìn)行建模；另一種是對普通的PLSR模型內(nèi)部嵌入GRNN模型從而達(dá)到非線性效果；三是由于氣候異常變化會對產(chǎn)量造成嚴(yán)重的損害,本文利用R/S分析法探討了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害未來發(fā)展趨勢,并采用基于信息擴(kuò)散的模糊數(shù)學(xué)方法對我國糧食生產(chǎn)進(jìn)行產(chǎn)量災(zāi)損風(fēng)險評估。本文根據(jù)三個方面的重點(diǎn)分析主要得出以下結(jié)論：(1)多項式滯后模型以及BP濾波的Fourier模型分別對趨勢產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測,最終極差值為3.11%,方差為1.02%,誤差較小,表明模型不僅能夠較佳地應(yīng)用于糧食單產(chǎn)預(yù)測,又能夠直觀地表明未來氣候變化情景下,糧食產(chǎn)量的波動狀況,結(jié)果精確科學(xué)。(2)基于三次B樣條變換的非線性偏最小二乘法(Spline-PLSR)在擬合氣候因子與氣候產(chǎn)量關(guān)系時預(yù)測精度較高,與常用的C-D生產(chǎn)函數(shù)法相比,Spline-PLSR所需要素較少,操作簡單,精度高；與GRNN內(nèi)部嵌入的非線性PLSR擬合結(jié)果相比,該模型較穩(wěn)定。(3)R/S法分析出我國未來低溫凍害受災(zāi)比變化趨勢將持續(xù)上升,干旱和風(fēng)雹受災(zāi)比將持續(xù)下降,而洪澇仍將呈現(xiàn)出波動幅度較大的趨勢；并在計算出相對災(zāi)損量序列的基礎(chǔ)上,采用基于信息擴(kuò)散的模糊數(shù)學(xué)方法分析出我國農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的產(chǎn)量災(zāi)損風(fēng)險隨著概率的增大而減少,洪澇、干旱、風(fēng)雹、低溫凍害風(fēng)險高值區(qū)分別出現(xiàn)在相對災(zāi)損率5%-40%、5%-60%、5%-15%和5%-10%。
[Abstract]:The area of cultivated land in China accounts for 8% of the total cultivated land area in the world, but the proportion of the population has reached 20%. Therefore, food production is a top priority. Among them, the research on the factors affecting the yield has always been the focus of academic attention. At present, many scholars have studied the impact of climate change on grain production. However, in general, there are fewer articles analyzing the effects of climate factors and abnormal climate changes on grain production. Moreover, the linear relationship between climatic factors and yield is not taken into account in the analysis. In this paper, the grain yield, climatic factors and meteorological disaster data from 1961-2014 and 1982-2014 are also used. A new method for analyzing the impact of climate change on grain production is proposed from the point of view of statistical modeling. This paper focuses on three aspects: first, the trend yield and climate yield are separated by HP filter. BP filter and Fourier model in economics are combined to predict climate output, and polynomial lag model is used to predict trend output. Finally, it is compared with the traditional BP neural network method and grey model method. The second is to solve the problem of collinearity between the independent variables of climate factors by using partial least square estimation method (PLSRs), and to solve the complex nonlinear relationship between climate factors and yields. Two kinds of nonlinear PLSR models are further established to fit the relationship between climate factors and grain yield. One is to use cubic B-spline function to transform climate factors into quasilinear models. The other is to embed the GRNN model inside the ordinary PLSR model to achieve nonlinear effect. Third, because the abnormal climate changes will cause serious damage to the yield, this paper discusses the future development trend of agrometeorological disasters by using the R / S analysis method. The fuzzy mathematics method based on information diffusion is used to evaluate the risk of grain production in China. According to the analysis of three aspects, the following conclusions: 1) polynomial lag model and BP filter Fourier are obtained in this paper. The model predicts the trend yield and climate yield respectively. The ultimate difference is 3.11, the variance is 1.02, and the error is small, which indicates that the model can not only be applied to the forecast of grain yield, but also can intuitively show the fluctuation of grain yield in the future climate change scenario. Results the nonlinear partial least square method (Spline-PLSRs) based on cubic B-spline transform has higher prediction accuracy in fitting the relationship between climate factors and climate yield. Compared with C-D production function method, Spline-PLSR requires less elements and its operation is simple. Compared with the fitting results of nonlinear PLSR embedded in GRNN, the model is more stable. The result shows that the variation trend of the ratio of low temperature and cold damage to disaster will continue to rise, and the ratio of drought and hail will continue to decrease in the future in China. However, flood and waterlogging will still show a trend of large fluctuation, and on the basis of calculating the sequence of relative disaster losses, The fuzzy mathematics method based on information diffusion was used to analyze the risk of agricultural meteorological disasters in China. The risk of agricultural meteorological disasters decreased with the increase of probability. The high risk areas of flood, drought, wind and hail, low temperature and freezing damage appeared in the relative damage rate of 5-405-605-5-15% and 5-10%, respectively.
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S42;F326.11

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