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[期刊] 技术经济
[作者]
赵之砚 金一泓
粮食产量始终是关系我国政治、经济和生活的大事。粮食生产模型研究的是我国粮食总产量与影响因素之间的定量关系,是一种从整体上研究各部门投入与产出的相互依存关系的经济数量分析方法,在经济分析、政策模拟、经济预测、制定发展规划等方面具有重要意义。 一、粮食生产的计量经济学模型 1.选择变量。根据我国的国情,粮食稳产、高产是一项基本国策,政府对粮食生产一直保持积极支持与鼓励的政策,所以影响粮食产量的主要因素是投入要素。在模型中选择主要投入要素作为粮食产量的自变
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘薇 常振海 张德生
文章采用降维的方法选取对粮食产量有重要影响的因素,结果显示,农用化肥施用折纯量和粮食作物播种面积是主要因素;结合bootstrap方法和M-估计方法,利用选取出的因素和粮食产量建立起回归模型,结果表明,在固定一个自变量的情形下,农用化肥施用折纯量和粮食作物播种面积每增加一个单位,粮食产量将分别增加1.0645和0.3612个单位;基于Jackknife-after-Bootstrap方法,并结合残差对粮食产量进行了异常值分析,结果显示,观测点1(1980年),2(1981年),24(2003年)和33(2012年)显示异常,并对异常的原因进行分析。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
苏博 刘鲁 杨方廷
基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。
[期刊] 世界农业
[作者]
刘钦普
综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,建立粮食产量时空回归预测模型,并根据中国各省、自治区、直辖市已有数据对未来粮食产量作出预测。
关键词：
时空回归模型 粮食产量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
任庆伟
家庭联产承包责任制依然是我国粮食安全最为稳固的制度保障,然而以SPSS、EXCEL、MATLAB为工具构建和解读的粮食产量理想回归模型显示,基于当前的生产力水平和生产关系条件,在保障并提高粮食产量方面一味扩大耕地经营规模或分田细化都不是最佳的选择,我国耕地经营规模的合理区间宜为(4.89～6.93),理想最佳值是5.91亩/劳动力。适度规模经营实现要以政府为经、以第三部门和企业为纬渐次展开,其主要方式是耕地的使用权流转,其关键是对劳均耕地面积"度"的把握,其前提是要严把土地审批关、坚守耕地红线,其保障是有关部门及公务员要积极有所作为。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
于平福 陆宇明 韦莉萍 龙文卿 苏晓波
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN)。以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究。研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04。该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 预测
[作者]
刘洪
引言回归分析是确定变量与变量之间相互关系的一种定量分析方法,依据因变量与自变量之间的函数关系是线性的还是非线性的,一般被分为线性回归和非线性回归。在线性回归和可转化为线性的非线性回归中,传统的参数估计方法是基于高斯—马尔可夫定理的最小二乘法(Least Squares,简记LS法);在非线性回归分析中
[期刊] 华东经济管理
[作者]
张立军 苑迪
文章针对股价预测问题的复杂性、不确定性、时变性及动态性等特性,利用Elman神经网络具有记忆性的优点,采用遗传算法训练优化Elman神经网络的初始权值,提出了高效的GA-Elman动态回归神经网络股价预测模型。实验模拟结果表明:该模型快速稳定且具有较高的精度,将其用于股票价格预测可行且有效。该模型的提出也为股票价格预测提供了一种新的技术和方法。
关键词：
遗传算法 Elman神经网络 股价预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
于卓熙 秦璐 赵志文 温馨
广义回归神经网络能够大大降低人为因素带来的误差,具有更加精准的预测效果。针对股票价格数据的非线性、非平稳性问题,文章运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,基于广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。并将模型预测结果与股票价格的ARIMA建模预测结果进行对比,以均方误差和平均绝对误差百分比作为评价指标。对比结果表明,在价格预测方面,基于广义回归神经网络的预测模型要优于ARIMA模型,可以获得更准确的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
康进 刘敬伟
文章研究了非参数回归方法在中石油和浦发银行等六支股票的价格预测中的应用。讨论了核估计、k阶最近邻估计、样条估计和惩罚样条估计4种常用的非参数回归方法,其中,核估计和k阶近邻估计共选取5种不同的权函数。最后,以MAPE为判断指标,将非参数回归方法的预测结果与RBF(多变量插值的径向基函数)人工神经网络方法的预测结果进行了比较。
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