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組合灰色模型在黑土區(qū)玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-08-06 14:36
【摘要】:我國(guó)領(lǐng)土幅員遼闊,人口眾多。各地區(qū)擁有有限的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原料,人均農(nóng)業(yè)資源占有情況不完整,分配不均等。不同情況的存在表明,農(nóng)業(yè)是決定國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的最重要因素之一。農(nóng)業(yè)是我國(guó)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),吉林省玉米生產(chǎn)在中國(guó)農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著重要作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況過(guò)程是一個(gè)復(fù)合開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)。糧食生產(chǎn)動(dòng)態(tài)變化,引導(dǎo)糧食生產(chǎn)受到外部因素不同程度的影響,正確有效地預(yù)測(cè)未來(lái)玉米產(chǎn)量和生產(chǎn)狀況,有利于促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展和國(guó)家產(chǎn)業(yè)發(fā)展。農(nóng)業(yè)這個(gè)動(dòng)態(tài)不確定系統(tǒng)往往數(shù)據(jù)模糊、缺失、信息不完善等情況常有存在。利用灰色系統(tǒng)理論可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)、分析問(wèn)題,灰色系統(tǒng)可以解決這樣情況下的建模問(wèn)題。但是伴隨著生產(chǎn)實(shí)踐的發(fā)展,不斷出現(xiàn)更多新問(wèn)題需要進(jìn)一步的理論知識(shí)去解決。本文提出結(jié)合時(shí)間性的組合灰色系統(tǒng)進(jìn)行吉林省玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)。文中在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上闡述分析了時(shí)間序列、灰色系統(tǒng)理論,數(shù)據(jù)生成、模型構(gòu)建等問(wèn)題,提出組合灰色系統(tǒng)建模方法在吉林省精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)問(wèn)題中進(jìn)行應(yīng)用和檢驗(yàn)。主要研究有:(1)介紹了吉林省玉米生產(chǎn)現(xiàn)狀、時(shí)間序列算法和灰色系統(tǒng)理論原理。(2)根據(jù)吉林年鑒數(shù)據(jù)1996-2016年玉米產(chǎn)量,建立了時(shí)間序列算法的玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型;基于灰色系統(tǒng)理論建立玉米產(chǎn)量灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型;利用兩個(gè)模型分別對(duì)吉林省黑土區(qū)連20年產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并與實(shí)際玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析,驗(yàn)證模型的有效性。(3)針對(duì)玉米產(chǎn)量復(fù)雜的特點(diǎn),考慮到玉米產(chǎn)量的時(shí)間特性,結(jié)合上述二個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn),構(gòu)建結(jié)合時(shí)間序列的組合灰色模型對(duì)玉米產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。組合灰色預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建步驟為:經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)函數(shù)冪函數(shù)方法針對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換平滑處理。把時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理后代入灰色模型后進(jìn)行預(yù)測(cè)出結(jié)果,最后修正預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)建立殘差模型。結(jié)果表明,灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型對(duì)吉林玉米產(chǎn)量的預(yù)測(cè)效果明顯好于單一預(yù)測(cè)模型。
【學(xué)位授予單位】:吉林農(nóng)業(yè)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;S513
【圖文】:

模型圖,玉米產(chǎn)量,非平穩(wěn)時(shí)間序列,吉林省


表 3-1 1996 年到 2016 年吉林省玉米產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)表Table 3-1 1996 to 2016 Jilin corn yield statistics. 1996 1997 1998 1999 2000 2001 20021753.4 1260.3 1924.7 1692.6 993.2 1328.4 1540 2003 2004 2005 2006 2007 2008 20091615.3 1810 1815 1984 1800 2083 1810 2010 2011 2012 2013 2014 2015 20162004 2339 2578.78 2775.74 2733.5 2805.73 2833 3.2 可以看出,對(duì)過(guò)去二十年玉米產(chǎn)量原始數(shù)據(jù)做時(shí)間分析,吉林省玉米產(chǎn)內(nèi)為非平穩(wěn)時(shí)間序列。吉林省玉米產(chǎn)量這段時(shí)間雖然有一定的波動(dòng)性,但在比較明顯。

序列,自相關(guān),平穩(wěn)時(shí)間序列,時(shí)間序列模型


則模型的擬合度和相關(guān)系數(shù)應(yīng)該越大。識(shí)別驗(yàn)數(shù)據(jù)所得的時(shí)間序列模型的樣本自相關(guān)、偏相關(guān)函數(shù)來(lái)進(jìn)行模型的擇合適模型的類型,與時(shí)間序列模型匹配的階數(shù)可以確定了[33]。3.3 所示 AFC 自相關(guān)圖,以及圖 3-4 所示的 PAFC 偏自相關(guān),從圖中可以列基本呈拖尾趨勢(shì),并沒(méi)有明顯的截?cái)帱c(diǎn)。因?yàn)槲覀兦懊嫠f(shuō)的吉林省平穩(wěn)時(shí)間序列,這時(shí)我們?yōu)榱讼渚性趨勢(shì),需要進(jìn)行差分平穩(wěn)化省玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)時(shí)間序列為 ARIMA ( p,d,q )。

預(yù)測(cè)檢驗(yàn),實(shí)際產(chǎn)量,實(shí)際值,預(yù)測(cè)值


圖 3.4 模型的計(jì)算產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量Figure 3.4 the calculated and actual output of the model(2)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)運(yùn)用ARIMA( 1 ,2,1)模型預(yù)測(cè) 1996 年至 2016 年度的吉林省玉米產(chǎn)量,所得的值的比較結(jié)果見(jiàn)表 3-5。表 3-5 實(shí)際值與預(yù)測(cè)值統(tǒng)計(jì)表(單位:千克每公頃)Table 3-5 statistical table of actual and predicted values年份 實(shí)際值 預(yù)測(cè)值 誤差x(1) 1753.40 1860.84 6.13x(2) 1260.30 1219.45 3.24x(3) 1924.70 2010.30 4.45x(4) 1692.60 1663.42 1.72x(5) 1993.20 1907.95 4.28x(6) 1328.40 1420.23 6.91x(7) 1540.00 1569.56 1.92x(8) 1615.30 1633.52 1.13x(9) 1810.00 1909.40 5.49x(10) 1815.00 1947.87 7.32

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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本文編號(hào):2782542

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