几种方法在粮食总产量预测中的对比

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几种方法在粮食总产量预测中的对比
姚作芳;刘兴土;杨飞;闫敏华
【期刊名称】《干旱地区农业研究》
【年(卷),期】2010(028)004
【摘要】根据吉林省1978~2007年的农业数据,选定了14个影响农业生产的因素作为研究对象,分别采用了主成分分析法、BP神经网络法、灰色预测法和逐步回归分析法4种分析预测方法,通过SPSS和Matlab工具将原始数据进行处理,得到4种不同的预测模型,进而基于这4种模型对吉林省的粮食产量进行预测,并将各种预测产量和实际产量进行拟合分析.研究结果表明,拟合性最好的是BP神经网络法,其拟合确定性系数为0.899;其次是主成分分析法(拟合确定性系数为0.834)和逐步回归法(拟合确定性系数为0.787);拟合效果最差的是灰色预测法(确定性系数为0.744).粮食总产量估算精度最高的是BP神经网络法,达到93.67%;其次是主成分分析法,为90.45%.
【总页数】5页(P264-268)
【作者】姚作芳;刘兴土;杨飞;闫敏华
【作者单位】中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长
春,130012;中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101;中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林,长春,130012
【正文语种】中文
【中图分类】S11+7
【相关文献】
1.基于GMDH方法的粮食总产量预测模型和分析 [J], 王自豪;刘廷建;余方廷
2.中国粮食总产量预测方法研究 [J], 王建林;王宪彬;太华杰
3.基于一种加权组合模型的娄底市粮食总产量预测 [J], 唐庆;陈国华;李军成;汪聪林
4.灰色预测方法在山东省粮食总产量预测中的应用 [J], 谢恒星;张振华;谭春英
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