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基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究
被引量：
12
1
作者
张模蕴
肖国安
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020年第3期118-122,共5页
常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM(1,N)在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。...
常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM(1,N)在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM(1,N)进行计算,并将结果与GM(1,N)模型预测结果进行比较,发现OGM(1,N)模型预测结果精度较GM(1,N)模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM(1,N)模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预测结果的分析讨论,对湖南省粮食增产问题提出了一些建议。
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关键词
粮食产量预测
灰色系统理论
OGM(1
N)
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职称材料
题名
基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究
被引量：
12
1
作者
张模蕴
肖国安
机构
湘潭大学商学院
出处
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020年第3期118-122,共5页
基金
国家社会科学基金重大项目“增强国家粮食安全综合保障能力研究”(12&ZD052)
国家社会科学基金项目“国际化市场化背景下粮食目标价格补贴效应、机制与政策研究”(14BJY133)。
文摘
常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM(1,N)在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM(1,N)进行计算,并将结果与GM(1,N)模型预测结果进行比较,发现OGM(1,N)模型预测结果精度较GM(1,N)模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM(1,N)模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预测结果的分析讨论,对湖南省粮食增产问题提出了一些建议。
关键词
粮食产量预测
灰色系统理论
OGM(1
N)
Keywords
grain yield prediction
grey system theory
OGM(1
N)
分类号
F326.11 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究
张模蕴
肖国安
《湘潭大学学报（哲学社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2020
12
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