基于集成学习的甘肃省粮食产量预测

1

作者 涂丽珍 郭小燕 +2 位作者 冯浩 赵志刚 张中铭 《智慧农业导刊》 2025年第5期9-13,共5页

针对单个预测模型的侧重点不同导致粮食产量预测不够精准的问题,提出的方法是设计一个组合预测模型,选取粮食种植面积、农用机械总动力、农用化肥施用量、成灾面积、灌溉面积、最高温、最低温和日照时数这8个影响因素;选择并训练随机森... 针对单个预测模型的侧重点不同导致粮食产量预测不够精准的问题,提出的方法是设计一个组合预测模型,选取粮食种植面积、农用机械总动力、农用化肥施用量、成灾面积、灌溉面积、最高温、最低温和日照时数这8个影响因素;选择并训练随机森林RF、梯度提升树GBDT和XGBoost 3种模型作为基模型,采用线性回归作为第二层模型集成输出最终的粮食产量预测的结果。该堆叠模型的决定系数为0.98,大于单个基模型的决定系数,同时均方根误差、平均绝对误差、均方误差也降低到最小,分别为6.32、4.32和40.00。结果表明,与单个模型相比,堆叠模型对于粮食产量预测具有更高的准确性和更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 甘肃省 区域粮食安全 粮食产量预测 集成学习 影响因素

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基于Bayesian-LightGBM模型的粮食产量预测研究 被引量：4

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作者 陈晓玲 张聪 黄晓宇 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第6期163-169,共7页

目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题。为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模... 目前用于粮食产量预测模型如灰色关联模型普遍存在训练速度较慢、预测精度较低等问题。为解决该问题,以轻量级梯度提升机(LightGBM)模型为基础,将其损失函数修正为Huber损失函数,同时引入贝叶斯优化算法确定出最优超参数组合并输入该模型。以广西的早、晚水稻产量及16个粮食产量影响因素为数据集进行仿真试验,结果表明:基于线性回归的预测模型的平均绝对值误差为1.255,基于决策树的预测模型的平均绝对值误差为0.426,基于随机森林的预测模型的平均值误差为0.315,基于Bayesian-LightGBM的预测模型的平均绝对值误差为0.049。相比其他预测模型,Bayesian-LightGBM粮食产量预测模型能够更有效地实现粮食产量预测,预测精度更高。 展开更多

关键词 粮食产量预测 粮食安全 轻量级梯度提升机 贝叶斯优化

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差分GWO优化RBFNN模型及粮食产量预测应用 被引量：1

3

作者 张小庆 许荣杰 +1 位作者 冯晓祥 叶亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3802-3811,共10页

针对粮食产量预测方法预测精度的不足,提出一种融入差分进化自适应灰狼算法优化正则项径向基神经网络的粮食产量预测模型DEGWO-RBFNN。为提高灰狼算法的搜索精度,引入指数分布随机数初始化种群,提升初始种群质量;设计Sigmoid函数自适应... 针对粮食产量预测方法预测精度的不足,提出一种融入差分进化自适应灰狼算法优化正则项径向基神经网络的粮食产量预测模型DEGWO-RBFNN。为提高灰狼算法的搜索精度,引入指数分布随机数初始化种群,提升初始种群质量;设计Sigmoid函数自适应缩放因子均衡算法搜索与开发;引入差分进化提高全局搜索能力。利用改进GWO搜索RBFNN超参数,解决网格调参易陷入局部最优及初值敏感的不足。实验结果表明,与GWO-RBFNN、RBFNN、DE-RBFNN、BPNN、GA-BPNN、支持向量机、随机森林相比,DEGWO-RBFNN预测精度达到96.06%,比对比模型可提高2.47%~14.79%。 展开更多

关键词 径向基神经网络 粮食产量预测 灰狼优化算法 差分进化 指数分布 自适应缩放因子 正则项

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基于多元线性回归模型和灰色关联分析的江苏省粮食产量预测 被引量：22

4

作者 王春辉 周生路 +1 位作者 吴绍华 吴滢滢 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期105-109,共5页

针对江苏省近年来粮食产量波动的现状，采用灰色关联模型对2000-2009年江苏省粮食产量进行分析。结果发现，播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素。然后在灰关联分析的基础上建立... 针对江苏省近年来粮食产量波动的现状，采用灰色关联模型对2000-2009年江苏省粮食产量进行分析。结果发现，播种面积、化肥施用量、年均气温、年均降水以及农药施用量等5个因素是粮食产量波动的主导因素。然后在灰关联分析的基础上建立多元线性回归方程对2010-2012年江苏省粮食产量进行预测与验证，结果表明预测效果良好。最后，针对现状提出了相关建议。 展开更多

关键词 灰色关联分析 多元线性回归 粮食产量预测 江苏省

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土地利用规划修编中粮食产量预测方法比较 被引量：10

5

作者 和文超 师学义 +1 位作者 邓青云 何灏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期348-352,共5页

为探索提高土地利用总体规划修编中粮食产量预测精度的方法,该文应用1988-2005年晋城市粮食产量相关数据的分析,对线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和灰色多元线性回归组合模型3种粮食产量预测方法进行了研究。首先,运用灰色关联分析对影... 为探索提高土地利用总体规划修编中粮食产量预测精度的方法,该文应用1988-2005年晋城市粮食产量相关数据的分析,对线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和灰色多元线性回归组合模型3种粮食产量预测方法进行了研究。首先,运用灰色关联分析对影响粮食产量的影响因素作出关联因子排序;其次,在灰色关联分析的基础上选取主要影响因子;再次,利用灰色GM(1,1)模型得到主要影响因素的预测值,同时,利用原始数据建立多元线性回归模型;最后,将灰色GM(1,1)模型的预测结果作为多元线性回归模型的输入值,得到灰色多元线性回归组合模型。通过比较这3种粮食产量预测方法的预测结果,得出灰色多元线性回归组合模型最适宜于晋城市粮食产量的预测。该研究可提高土地利用总体规划编制的科学性。 展开更多

关键词 土地利用 规划 模型 灰色关联分析 多元线性回归 粮食产量预测

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基于灰色关联分析的辽宁省粮食产量预测模型 被引量：13

6

作者 宰松梅 温季 +1 位作者 仵峰 谢成春 《节水灌溉》 北大核心 2011年第5期64-66,共3页

利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测。通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、... 利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测。通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食作物占总播种面积比重和农林牧渔业从业人员为影响辽宁省粮食生产的主要影响因素。以这些主要影响因素作为模型输入,建立了基于灰色关联人工神经网络的辽宁省粮食产量预测模型。预测结果表明,最大预测误差为2.09%,平均误差仅为0.89,表明该模型具有较高的预测精度和稳定性,为粮食产量预测提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 粮食产量 灰色关联度 人工神经网络 粮食产量预测

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组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用 被引量：23

7

作者 吴春霞 何勇 蔡建平 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 2002年第1期17-19,共3页

提出了一种组合预测方法 ,以预测偏差编对值的和最小为标准 ,用线性规划确定组合预测权系数的最优加权算法 ,对浙江省的粮食产量进行了预测分析 ,结果表明 ,此模型具有较高的精度。表 3,参 6。

关键词 组合预测 线性规划 粮食产量预测 最优加权算法

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晋城市粮食产量预测方法比较研究 被引量：4

8

作者 和文超 师学义 +2 位作者 景明 孙静静 刘伟玮 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第5期79-81,112,共4页

提高粮食产量预测精度是科学编制土地利用总体规划的重要课题。该文首先运用灰色关联分析方法对影响粮食产量的因素做出关联因子排序,分析表明粮食单产对粮食总产量的影响最大,粮食作物播种面积次之。其次在灰色关联分析的基础上选取主... 提高粮食产量预测精度是科学编制土地利用总体规划的重要课题。该文首先运用灰色关联分析方法对影响粮食产量的因素做出关联因子排序,分析表明粮食单产对粮食总产量的影响最大,粮食作物播种面积次之。其次在灰色关联分析的基础上选取主要影响因子,通过比较线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和灰色多元线性回归组合模型的预测结果,得到灰色多元线性回归组合模型预测结果最佳。 展开更多

关键词 灰色关联分析 多元线性回归 粮食产量预测 GM(1 1)

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基于小波广义回归神经网络的粮食产量预测模型 被引量：7

9

作者 于平福 陆宇明 +4 位作者 韦莉萍 梁毅劼 苏晓波 孔令孜 兰宗宝 《湖北农业科学》 北大核心 2011年第10期2135-2137,共3页

将小波分析与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种小波广义回归神经网络(WGRNN)模型。该模型应用于我国粮食总产量预测,其预测结果在精度上均优于单一的GRNN预测模型和GM(1,1)灰色预测模型,既具有神经网络非线性逼近能力和自学习... 将小波分析与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种小波广义回归神经网络(WGRNN)模型。该模型应用于我国粮食总产量预测,其预测结果在精度上均优于单一的GRNN预测模型和GM(1,1)灰色预测模型,既具有神经网络非线性逼近能力和自学习能力的特性,又具有小波在时、频两域表征局部特征的功能,可为粮食产量预测的定量化和智能化提供一条新途径。 展开更多

关键词 粮食产量预测 小波分析 GM(1 1)模型 广义回归神经网络

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基于混沌-SVM-PSO的粮食产量预测方法研究 被引量：20

10

作者 赵桂芝 赵华洋 +1 位作者 李理 刘光宇 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第1期179-183,共5页

针对粮食产量影响因素复杂、随机波动大等特点,对粮食产量预测问题展开研究。用混沌理论对原始样本进行相空间重构,确定最佳的嵌入维数和延迟时间。发挥粒子群算法全局搜索能力强的优点,用PSO算法优化SVM参数,避免人工选取参数的盲目性... 针对粮食产量影响因素复杂、随机波动大等特点,对粮食产量预测问题展开研究。用混沌理论对原始样本进行相空间重构,确定最佳的嵌入维数和延迟时间。发挥粒子群算法全局搜索能力强的优点,用PSO算法优化SVM参数,避免人工选取参数的盲目性。以某省2004—2015年粮食产量预测为案例进行仿真试验,并将预测结果与灰色GM(1,1)模型进行对比。结果表明,本文所建模型对2014年、2015年粮食产量预测结果相对误差分别为-6.38%和2.07%,MAPE为4.22%,优于灰色GM(1,1)模型,具有较高的预测精度,从而验证所提方法的先进性和有效性。 展开更多

关键词 粮食产量预测 支持向量机 混沌理论 粒子群算法

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组合预测在粮食产量预测中的应用 被引量：16

11

作者 丁咏梅 周晓阳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第3期44-45,共2页

关键词 组合预测 粮食产量预测 赋权方法 预测模型 计算方法

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组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用 被引量：7

12

作者 张海云 刘桂兰 何勇 《农机化研究》 北大核心 2002年第4期166-167,173,共3页

提出了一种组合预测方法,以“预测偏差绝对值的和最小”为标准,用线性规划确定组合权系数的最优加权算法,对青海省的粮食总产量进行了预测分析。结果表明,此模型具有较高的精度。

关键词 组合预测方法 粮食产量预测 应用 线性规划 最优加权法 数学模型

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线性回归与BP神经网络方法的山东粮食产量预测比较研究 被引量：3

13

作者 高亮亮 潘彩霞 屠星月 《安徽农业科学》 CAS 2014年第30期10780-10783,共4页

山东省是我国传统农业大省,粮食产量对我国粮食总产量的影响较大,因此对山东省粮食产量进行预测具有重大意义。分别利用多元线性回归方法和BP神经网络两种预测方法对山东粮食产量进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析比较,实验证明... 山东省是我国传统农业大省,粮食产量对我国粮食总产量的影响较大,因此对山东省粮食产量进行预测具有重大意义。分别利用多元线性回归方法和BP神经网络两种预测方法对山东粮食产量进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析比较,实验证明,BP神经网络平均预测精度高于多元线性回归模型,且各期预测精度较多元线性回归模型更稳定,但随时间推移,误差增大,因此BP神经网络预测模型较适用于近期粮食产量预测。 展开更多

关键词 线性回归 BP神经网络 粮食产量预测

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基于粗糙集理论的河南省粮食产量预测研究 被引量：5

14

作者 王丹丹 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期876-880,共5页

选择粮食作物播种面积、农药施用实物量、化肥施用折纯量和农用机械总动力作为主要影响因素研究未来河南省粮食产量的变化状况,基于1998—2013年各指标的统计数据建立原始决策表,运用粗糙集理论对决策表进行属性约简。结果表明,粮食作... 选择粮食作物播种面积、农药施用实物量、化肥施用折纯量和农用机械总动力作为主要影响因素研究未来河南省粮食产量的变化状况,基于1998—2013年各指标的统计数据建立原始决策表,运用粗糙集理论对决策表进行属性约简。结果表明,粮食作物播种面积、化肥施用折纯量和农用机械总动力是河南省粮食产量的主要影响因素,且相对于粮食产量的重要性程度依次降低。据此,从粮食作物种植面积、科技研发投入和农机补贴政策3个方面提出了提高河南省粮食产量、保障河南省粮食安全的建议。 展开更多

关键词 粗糙集理论 粮食产量预测 属性约简 决策

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基于IPSO-BP模型的粮食产量预测方法研究 被引量：16

15

作者 胡程磊 刘永华 高菊玲 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第3期136-141,共6页

针对粮食产量预测的复杂性,以基本微粒群算法(PSO)为基础,引入繁殖和变异机制,提出一种改进的微粒群算法(IPSO)优化BP神经网络的连接权值和阈值。综合考虑影响粮食产量的有关因素,构建出IPSO-BP的粮食产量预测模型,并以江苏省1978—201... 针对粮食产量预测的复杂性,以基本微粒群算法(PSO)为基础,引入繁殖和变异机制,提出一种改进的微粒群算法(IPSO)优化BP神经网络的连接权值和阈值。综合考虑影响粮食产量的有关因素,构建出IPSO-BP的粮食产量预测模型,并以江苏省1978—2018年的粮食产量及影响其产量的10个因素作为数据集进行仿真试验。试验结果表明,与基本PSO-BP神经网络模型及BP神经网络模型相比,基于IPSO-BP神经网络模型获得的2016年、2017年、2018年粮食产量预测结果最优相对误差分别为0.24%、0.25%、0.06%,平均相对误差0.76%、0.67%、0.38%,该模型的预测精度及稳定性大幅提高。 展开更多

关键词 粮食产量预测 群智能 微粒群算法 神经网络

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基于NARX神经网络的粮食产量预测模型 被引量：13

16

作者 李环 孙素芬 罗长寿 《江苏农业科学》 2020年第22期228-232,共5页

中国是世界上重要的粮食生产大国,保证粮食产量和粮食安全关系到我国国民经济的健康发展。而做好粮食产量的预估工作,对于指导经济的健康发展十分重要。在借鉴相关研究成果和中国统计年鉴的基础上,选择7组与粮食产量相关的统计指标,并... 中国是世界上重要的粮食生产大国,保证粮食产量和粮食安全关系到我国国民经济的健康发展。而做好粮食产量的预估工作,对于指导经济的健康发展十分重要。在借鉴相关研究成果和中国统计年鉴的基础上,选择7组与粮食产量相关的统计指标,并根据数据与粮食产量作出典型相关性分析,证明7组统计量与粮食产量之间的相关性,进而构建一种基于时间序列非线性自回归神经网络的粮食产量预测模型。经过检验发现,该模型的准确率和性能都取得较好的效果,在测试数据集上的平均误差为1.5%。 展开更多

关键词 典型相关分析 粮食产量预测 非线性自回归 时间序列

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基于PSO-SVR的粮食产量预测模型 被引量：5

17

作者 罗利娟 丁宏飞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第22期37-38,共2页

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型。实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于B... 在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型。实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型。 展开更多

关键词 支持向量机回归 粒子群优化算法 粮食产量预测

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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

18

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。 展开更多

关键词 粮食产量预测 灰色系统理论 OGM(1 N)

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基于灰色Elman-NN模型的粮食产量预测与分析 被引量：5

19

作者 吕晶 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期512-516,共5页

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上... 设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上,建立灰色GM(1,1)模型,并利用Elman神经网络对粮食单产量数据预测模型进行残差修正。所设计的Elman-NN组合模型效果及预测精度优于单一的灰色预测模型。组合预测模型可用于农业及粮食产量领域的预测,为政府制定、实施农业经济政策提供科学依据。 展开更多

关键词 灰色系统 粮食产量预测 GM(1 1)模型 ELMAN神经网络

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基于差分进化改进灰狼优化的BP模型的全国粮食产量预测 被引量：3

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作者 陈灿虎 陈英伟 《农业与技术》 2023年第5期167-171,共5页

为对全国粮食产量进行精准预测,本文以BP神经网络模型为基础模型,利用差分进化改进灰狼算法进行改进,建立了新型粮食产量预测模型。利用1981—2021年全国粮食产量及其影响因素的历史数据对该模型加以实证,结果显示,该模型较其它BP神经... 为对全国粮食产量进行精准预测,本文以BP神经网络模型为基础模型,利用差分进化改进灰狼算法进行改进,建立了新型粮食产量预测模型。利用1981—2021年全国粮食产量及其影响因素的历史数据对该模型加以实证,结果显示,该模型较其它BP神经网络模型显著提高了预测精度及其稳定性,具有很高的实用价值。最后利用该模型预测出2022—2026年未来5a全国粮食产量,为相关部门提供参考。 展开更多

关键词 粮食产量预测 灰狼算法 差分进化算法 BP神经网络

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