【摘要】：預(yù)測(cè)是人們認(rèn)識(shí)事物、發(fā)展規(guī)律的重要方法,其目的是根據(jù)客觀的資料和條件進(jìn)行合理的推斷,以發(fā)現(xiàn)事物未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì).隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,關(guān)于科學(xué)預(yù)測(cè)也已經(jīng)有了許多模型,其中包括單一預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型.單一預(yù)測(cè)模型往往是從某一個(gè)側(cè)面去刻畫(huà)數(shù)據(jù)序列的規(guī)律,反映的是序列的部分信息,通常有其局限性.而組合預(yù)測(cè)模型可綜合運(yùn)用多種預(yù)測(cè)方法,能夠最大程度地利用現(xiàn)有信息,有望獲得更好的預(yù)測(cè)效果.基于此,本文選擇組合預(yù)測(cè)模型來(lái)對(duì)山東省糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)研究.在信息不完全、不明確的條件下進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),灰色預(yù)測(cè)模型有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),其最大的特點(diǎn)在于少數(shù)據(jù)建模.但是,灰色預(yù)測(cè)模型也有其固有的缺陷,它對(duì)于隨機(jī)波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)序列不能很好地刻畫(huà).馬爾可夫模型是針對(duì)一個(gè)隨機(jī)變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),它適用于隨機(jī)波動(dòng)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題,能夠揭示出系統(tǒng)受各種復(fù)雜因素影響的隨機(jī)性,能夠從宏觀上刻畫(huà)時(shí)間預(yù)測(cè)的整體變化趨勢(shì).為了進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,考慮引入粒子群算法.粒子群算法是一種仿生集群優(yōu)化算法,算法所需調(diào)節(jié)參數(shù)少,具有較強(qiáng)的全局搜索能力,被廣泛應(yīng)用于各種優(yōu)化問(wèn)題.針對(duì)山東省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)問(wèn)題,區(qū)別于其它應(yīng)用單變量灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的研究,本文從多變量灰色模型入手,建立了基于積分變換的多變量灰色模型.在此基礎(chǔ)上,加入馬爾可夫方法來(lái)修正殘差,并引入粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建了粒子群算法優(yōu)化的多變量灰色馬爾可夫模型.區(qū)別于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中慣性因子取定值的做法,本文優(yōu)化模型中慣性因子采用線性遞減的方式進(jìn)行尋優(yōu),增強(qiáng)了算法的收斂性,提高了預(yù)測(cè)精度.與其它方法得到的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值相比較之后可以得出,本文所建模型對(duì)山東省糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)精度是要優(yōu)于其它模型的,因此有一定的實(shí)用價(jià)值.利用此模型來(lái)預(yù)測(cè)山東省未來(lái)幾年的糧食產(chǎn)量,得出山東省糧食產(chǎn)量在未來(lái)幾年是逐年遞增的,發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好,預(yù)計(jì)將在2022年突破5300萬(wàn)噸,并以此提出了發(fā)展和穩(wěn)定山東省糧食生產(chǎn)的對(duì)策和建議。
【學(xué)位授予單位】：魯東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：N941.5

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本文編號(hào)：2697293