基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我國(guó)蔬菜產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2022-01-07 22:39
從2011年起,蔬菜產(chǎn)量和產(chǎn)值均超過(guò)糧食,已躍居成為中國(guó)的第一大農(nóng)產(chǎn)品,其生產(chǎn)狀況影響全國(guó)市場(chǎng)的穩(wěn)定.蔬菜產(chǎn)量受諸多因素影響因此數(shù)據(jù)波動(dòng)性大,并且具有小樣本性及貧信息等特點(diǎn).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(yù)測(cè)理論對(duì)我國(guó)未來(lái)幾年內(nèi)蔬菜產(chǎn)量進(jìn)行了短期預(yù)測(cè).首先介紹了普通GM(1,1)模型;然后通過(guò)最小二乘法的原理弱化波動(dòng)較大的數(shù)據(jù),減少隨機(jī)性,加強(qiáng)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(guó)蔬菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型;最后經(jīng)過(guò)誤差檢驗(yàn)并使用2014年數(shù)據(jù)對(duì)模型可靠性進(jìn)行驗(yàn)證,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更加接近實(shí)際值.預(yù)測(cè)結(jié)果顯示未來(lái)3年中國(guó)蔬菜產(chǎn)量將持續(xù)增加,該模型為其他相關(guān)預(yù)測(cè)提供了理論依據(jù),也便于我國(guó)對(duì)未來(lái)蔬菜產(chǎn)品市場(chǎng)進(jìn)行宏觀調(diào)控,維持市場(chǎng)平衡,避免價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn).
【文章來(lái)源】:數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用. 2016,36(04)
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
圖1二次多項(xiàng)式擬合原始數(shù)據(jù)點(diǎn)及擬合曲線
,η(0)(6)=0.9672.經(jīng)檢驗(yàn)級(jí)比η(0)(k)均落于可容覆蓋(e-2n+2,e2n+2)=(0.7794,1.2840)中,因?yàn)榧?jí)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(jìn)行數(shù)據(jù)灰色預(yù)測(cè).第2步,用最小二乘法擬合序列x(0).在MATLAB中畫(huà)出序列x(0)的圖像,根據(jù)圖像的走勢(shì),選擇調(diào)用MATLAB的工具箱函數(shù)polyfit對(duì)近十年數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合.圖1二次多項(xiàng)式擬合原始數(shù)據(jù)點(diǎn)及擬合曲線擬合的二次多項(xiàng)式函數(shù)為:s(x)=125.51x2-501900x+501833000,其導(dǎo)函數(shù)s′(x)=251.02x-501900.表2二次多項(xiàng)式的導(dǎo)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(xiàng)式導(dǎo)數(shù)值2399.22650.22901.23152.23403.33654.3121
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]壽光蔬菜價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)趨勢(shì)與預(yù)測(cè)——基于ARMA-GARCH模型的分析[J]. 邢聰聰. 價(jià)格理論與實(shí)踐. 2016(02)
[2]基于灰色模型GM(1,1)的上海蔬菜產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究[J]. 魯珊珊,俞菊生. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2014(35)
[3]基于最小二乘法的灰色GM(1,1)改進(jìn)模型在非煤礦山事故預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李明洋,姜福川. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2013(11)
[4]中國(guó)大國(guó)農(nóng)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的演變及對(duì)策:以蔬菜產(chǎn)業(yè)為例[J]. 趙海燕,何忠偉. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題. 2013(07)
[5]2010年CPI走勢(shì)展望——基于豬肉、蔬菜價(jià)格和基期效應(yīng)[J]. 徐奇淵. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2010(06)
[6]氣候及其變率變化對(duì)東北地區(qū)糧食生產(chǎn)的影響[J]. 朱大威,金之慶. 作物學(xué)報(bào). 2008(09)
碩士論文
[1]基于SVM的蔬菜需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 張倩倩.北京交通大學(xué) 2015
[2]基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國(guó)蔬菜價(jià)格短期預(yù)測(cè)研究[D]. 崔利國(guó).中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2013
本文編號(hào):3575400
【文章來(lái)源】:數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用. 2016,36(04)
【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)
【部分圖文】:
圖1二次多項(xiàng)式擬合原始數(shù)據(jù)點(diǎn)及擬合曲線
,η(0)(6)=0.9672.經(jīng)檢驗(yàn)級(jí)比η(0)(k)均落于可容覆蓋(e-2n+2,e2n+2)=(0.7794,1.2840)中,因?yàn)榧?jí)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(jìn)行數(shù)據(jù)灰色預(yù)測(cè).第2步,用最小二乘法擬合序列x(0).在MATLAB中畫(huà)出序列x(0)的圖像,根據(jù)圖像的走勢(shì),選擇調(diào)用MATLAB的工具箱函數(shù)polyfit對(duì)近十年數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合.圖1二次多項(xiàng)式擬合原始數(shù)據(jù)點(diǎn)及擬合曲線擬合的二次多項(xiàng)式函數(shù)為:s(x)=125.51x2-501900x+501833000,其導(dǎo)函數(shù)s′(x)=251.02x-501900.表2二次多項(xiàng)式的導(dǎo)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(xiàng)式導(dǎo)數(shù)值2399.22650.22901.23152.23403.33654.3121
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]壽光蔬菜價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)趨勢(shì)與預(yù)測(cè)——基于ARMA-GARCH模型的分析[J]. 邢聰聰. 價(jià)格理論與實(shí)踐. 2016(02)
[2]基于灰色模型GM(1,1)的上海蔬菜產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究[J]. 魯珊珊,俞菊生. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào). 2014(35)
[3]基于最小二乘法的灰色GM(1,1)改進(jìn)模型在非煤礦山事故預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 李明洋,姜福川. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2013(11)
[4]中國(guó)大國(guó)農(nóng)業(yè)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的演變及對(duì)策:以蔬菜產(chǎn)業(yè)為例[J]. 趙海燕,何忠偉. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題. 2013(07)
[5]2010年CPI走勢(shì)展望——基于豬肉、蔬菜價(jià)格和基期效應(yīng)[J]. 徐奇淵. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2010(06)
[6]氣候及其變率變化對(duì)東北地區(qū)糧食生產(chǎn)的影響[J]. 朱大威,金之慶. 作物學(xué)報(bào). 2008(09)
碩士論文
[1]基于SVM的蔬菜需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 張倩倩.北京交通大學(xué) 2015
[2]基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的我國(guó)蔬菜價(jià)格短期預(yù)測(cè)研究[D]. 崔利國(guó).中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2013
本文編號(hào):3575400
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/xtxlw/3575400.html
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