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基于支持向量機(jī)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)損失預(yù)估

發(fā)布時(shí)間:2020-10-18 20:40
   生鮮農(nóng)產(chǎn)品的損失預(yù)測(cè)對(duì)我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和應(yīng)急處理具有重要的意義,本論文在考慮自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)如:多旱、澇、風(fēng)、雹、霜凍等農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的條件下,構(gòu)建了基于網(wǎng)格搜索的支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)生鮮農(nóng)產(chǎn)品損失預(yù)測(cè)模型。對(duì)多項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。選取1999年-2015年的河南受災(zāi)數(shù)據(jù)作為研究樣本,結(jié)果驗(yàn)證了基于網(wǎng)格搜索的支持向量機(jī)損失預(yù)測(cè)模型在生鮮農(nóng)產(chǎn)品損失預(yù)估上的合理性和有效性。
【部分圖文】:

蔬菜,河南省,成災(zāi)面積


河南省蔬菜成災(zāi)面積

總產(chǎn)量,河南省,蔬菜


本研究考慮自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)如:多風(fēng)、雹、旱、澇、霜凍等農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的條件下,構(gòu)建了基于網(wǎng)格搜索的SVM生鮮農(nóng)產(chǎn)品損失預(yù)測(cè)模型。并以河南省為例,研究的結(jié)果表明,選用徑向核函數(shù)的SVM預(yù)測(cè)模型適合生鮮農(nóng)產(chǎn)品損失預(yù)測(cè),其中對(duì)于產(chǎn)量的預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確。并且當(dāng)災(zāi)情較輕時(shí),此模型可以對(duì)受災(zāi)面積以及成災(zāi)面積做出較好的預(yù)測(cè)。在后期研究中應(yīng)多考慮經(jīng)濟(jì)屬性以及社會(huì)屬性以及人文屬性的影響從而提高模型的精度和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。圖2 河南省蔬菜單位面積總產(chǎn)量

蔬菜,河南省,總產(chǎn)量,單位面積


河南省蔬菜單位面積總產(chǎn)量
【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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