几种方法在粮食总产量预测中的对比
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 杨飞 |
| 发表日期 | 2010 |
| 关键词 | 主成分分析法 BP神经网络法 灰色预测法 逐步回归法 粮食产量 预测 |
| ISSN号 | 1000-7601 |
| 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%。 |
| 出处 | 干旱地区农业研究
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| 期 | 4页:264-268 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/13143]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨飞. 几种方法在粮食总产量预测中的对比. 2010. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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