從2011年起,蔬菜產(chǎn)量和產(chǎn)值均超過糧食,已躍居成為中國的第一大農(nóng)產(chǎn)品,其生產(chǎn)狀況影響全國市場的穩(wěn)定.蔬菜產(chǎn)量受諸多因素影響因此數(shù)據(jù)波動性大,并且具有小樣本性及貧信息等特點.本文采用基于最小二乘法的GM（1,1）模型,應(yīng)用灰色系統(tǒng)預測理論對我國未來幾年內(nèi)蔬菜產(chǎn)量進行了短期預測.首先介紹了普通GM（1,1）模型;然后通過最小二乘法的原理弱化波動較大的數(shù)據(jù),減少隨機性,加強規(guī)律性建立基于最小二乘法的GM（1,1）模型;其次結(jié)合2009至2013年我國蔬菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)建立預測模型;最后經(jīng)過誤差檢驗并使用2014年數(shù)據(jù)對模型可靠性進行驗證,基于最小二乘法的GM（1,1）模型的預測結(jié)果更加接近實際值.預測結(jié)果顯示未來3年中國蔬菜產(chǎn)量將持續(xù)增加,該模型為其他相關(guān)預測提供了理論依據(jù),也便于我國對未來蔬菜產(chǎn)品市場進行宏觀調(diào)控,維持市場平衡,避免價格波動風險. 

【文章來源】：數(shù)學理論與應(yīng)用. 2016,36(04)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖１二次多項式擬合原始數(shù)據(jù)點及擬合曲線

，η（０）（６）＝０．９６７２．經(jīng)檢驗級比η（０）（ｋ）均落于可容覆蓋（ｅ－２ｎ＋２，ｅ２ｎ＋２）＝（０．７７９４，１．２８４０）中，因為級比均落在可容覆蓋中，所以該序列可作為ＧＭ（１，１）建模數(shù)據(jù)且能進行數(shù)據(jù)灰色預測．第２步，用最小二乘法擬合序列ｘ（０）．在ＭＡＴＬＡＢ中畫出序列ｘ（０）的圖像，根據(jù)圖像的走勢，選擇調(diào)用ＭＡＴＬＡＢ的工具箱函數(shù)ｐｏｌｙｆｉｔ對近十年數(shù)據(jù)進行二次多項式擬合．圖１二次多項式擬合原始數(shù)據(jù)點及擬合曲線擬合的二次多項式函數(shù)為：ｓ（ｘ）＝１２５．５１ｘ２－５０１９００ｘ＋５０１８３３０００，其導函數(shù)ｓ′（ｘ）＝２５１．０２ｘ－５０１９００．表２二次多項式的導數(shù)值ｘ（０）（ｋ）ｘ（０）（１）ｘ（０）（２）ｘ（０）（３）ｘ（０）（４）ｘ（０）（５）ｘ（０）（６）二次多項式導數(shù)值２３９９．２２６５０．２２９０１．２３１５２．２３４０３．３３６５４．３１２１

【參考文獻】：
期刊論文
[1]壽光蔬菜價格指數(shù)的波動趨勢與預測——基于ARMA-GARCH模型的分析[J]. 邢聰聰.  價格理論與實踐. 2016(02)
[2]基于灰色模型GM（1,1）的上海蔬菜產(chǎn)量預測研究[J]. 魯珊珊,俞菊生.  中國農(nóng)學通報. 2014(35)
[3]基于最小二乘法的灰色GM（1,1）改進模型在非煤礦山事故預測中的應(yīng)用[J]. 李明洋,姜福川.  中國安全生產(chǎn)科學技術(shù). 2013(11)
[4]中國大國農(nóng)業(yè)國際競爭力的演變及對策:以蔬菜產(chǎn)業(yè)為例[J]. 趙海燕,何忠偉.  國際貿(mào)易問題. 2013(07)
[5]2010年CPI走勢展望——基于豬肉、蔬菜價格和基期效應(yīng)[J]. 徐奇淵.  宏觀經(jīng)濟研究. 2010(06)
[6]氣候及其變率變化對東北地區(qū)糧食生產(chǎn)的影響[J]. 朱大威,金之慶.  作物學報. 2008(09)

碩士論文
[1]基于SVM的蔬菜需求預測系統(tǒng)研究[D]. 張倩倩.北京交通大學 2015
[2]基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國蔬菜價格短期預測研究[D]. 崔利國.中國農(nóng)業(yè)科學院 2013



本文編號：3575400