農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),糧食產(chǎn)量是糧食安全保障的一個(gè)重要組成部分,因此糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)也成為了一個(gè)重要的研究課題,采用合理的方法和模型預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量變化趨勢(shì)十分重要。針對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn),從兩方面對(duì)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。一方面從影響因子入手,建立描述糧食產(chǎn)量與影響因子間的映射關(guān)系,提出了兩種組合預(yù)測(cè)模型,模型一首先通過(guò)灰關(guān)聯(lián)篩選出影響因子,其次,根據(jù)影響因子與糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)之間的非線性特點(diǎn),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并采用粒子群算法對(duì)其權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,最后得到預(yù)測(cè)值。模型二首先計(jì)算影響因子與糧食產(chǎn)量間的相關(guān)系數(shù),其次,利用主成分分析構(gòu)建影響因子主要成分,最后建立主要成分與糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型,從而得到預(yù)測(cè)值。另一方面從單一的糧食產(chǎn)量時(shí)間序列上入手,建立時(shí)間序列模型。針對(duì)糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)具有復(fù)雜性、隨機(jī)性和非平穩(wěn)性的特點(diǎn),提出了在小波變換的基礎(chǔ)上,結(jié)合GM（1,1）模型與ARIMA模型的優(yōu)點(diǎn),建立了GM（1,1）-ARIMA組合預(yù)測(cè)模型。針對(duì)小波分解后各分量序列的不同特征,采用灰色GM（1,1）模型對(duì)近似分量進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè),然后采用ARIMA預(yù)測(cè)模型對(duì)細(xì)節(jié)分量進(jìn)行預(yù)測(cè);最后通過(guò)小波重構(gòu)得到產(chǎn)量... 

【文章來(lái)源】：河南工業(yè)大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型流程圖

1985 1990 1995 2000 2005 year圖 4 主成分 ， 和 對(duì)糧食產(chǎn)量的影習(xí)機(jī)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)算法e Learning Machine, ELM）是一種新穎統(tǒng)的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需要在 ELM 法過(guò)程中不需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入權(quán)值和隱M 既能保證較快的學(xué)習(xí)速度，又具有較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3374392