隨著國家對生態(tài)文明建設(shè)的進(jìn)一步加快,草原生態(tài)問題逐漸成為社會各界高度關(guān)注的問題。牧草產(chǎn)草量是決定草原生態(tài)系統(tǒng)功能的重要指標(biāo)之一,針對牧草產(chǎn)草量預(yù)測問題,如何提高牧草產(chǎn)草量預(yù)測精準(zhǔn)度成為當(dāng)前研究重點。目前國內(nèi)外基于數(shù)據(jù)挖掘提出一系列牧草產(chǎn)草量預(yù)測模型,但是其模型預(yù)測結(jié)果的精準(zhǔn)度有待提高。因此本文基于數(shù)據(jù)挖掘理論,建立一種牧草產(chǎn)草量組合預(yù)測模型,能夠提高牧草產(chǎn)草量的精準(zhǔn)度。本文研究內(nèi)容如下:(1)選擇合適的預(yù)測模型�；跀�(shù)據(jù)挖掘理論,本文主要選取了多元線性回歸分析,主成分分析和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立牧草產(chǎn)草量組合預(yù)測模型。在模型建立過程中,使用多元回歸分析預(yù)測線性部分,利用主成分分析解決可能出現(xiàn)的共線性問題;而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡單、訓(xùn)練速度快和非線性逼近能力強等特點,可以很好的處理非線性部分。多元回歸分析能夠彌補RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果信息丟失和過度依賴樣本精度的問題,因此選擇這兩種方法進(jìn)行建模。(2)建立牧草產(chǎn)草量預(yù)測模型。為了更好地預(yù)測牧草產(chǎn)草量,以數(shù)據(jù)挖掘理論為基礎(chǔ),綜合所選取模型的優(yōu)點,本文建立了一種牧草產(chǎn)草量組合預(yù)測模型。該模型使用多元回歸模型對原始數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析,獲取預(yù)測值與殘差。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所得殘差進(jìn)行擬合,使用擬合后的殘差對預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,得到最終結(jié)果。(3)多種模型預(yù)測結(jié)果對比分析。選取烏蘭布統(tǒng)草原的溫度,降水量,日照的歷史數(shù)據(jù)建立模型,利用SPSS軟件,使用多元回歸模型、主成分分析和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模,使之與牧草產(chǎn)草量組合預(yù)測模型對比,得到的相對誤差均值分別為18.17%、11.49%、6.946%和4.398%。結(jié)果表明:基于多元回歸算法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的預(yù)測模型,預(yù)測結(jié)果在精準(zhǔn)度方面都比單一預(yù)測模型有著顯著地提高。因此得出牧草產(chǎn)草量組合預(yù)測模型在應(yīng)用中的有效性,為草原生態(tài)系統(tǒng)保護提供決策依據(jù)。
【學(xué)位單位】：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.13;S54
【部分圖文】：

第四章 優(yōu)化模型應(yīng)用與比較用的數(shù)據(jù)分為兩部分：一部分為氣象數(shù)據(jù)，另一部分為草要來源于國家氣象數(shù)據(jù)中心，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于內(nèi)蒙古赤峰站點數(shù)據(jù)；牧草產(chǎn)草量數(shù)據(jù)來源于內(nèi)蒙古年鑒，選取烏蘭數(shù)據(jù)包含年平均降水量(圖 4.1)、年平均日照(圖 4.2)、年平如下圖所示：

圖 4.2 年平均日照趨勢圖Fig.4.2 Annual average sunshine trend chart示，圖中選取數(shù)據(jù)年份為 2000 年到 2017 年，在 2011 年在 2003 年平均日照時長最小值為 7.518h。

圖 4.2 年平均日照趨勢圖Fig.4.2 Annual average sunshine trend chart示，圖中選取數(shù)據(jù)年份為 2000 年到 2017 年，在 2011 年在 2003 年平均日照時長最小值為 7.518h。
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本文編號：2879773