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[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴彬溶 王林
为更加准确地预测我国粮食总产量，基于自适应差分进化算法来智能地选择基于注意力机制的双向独立循环神经网络的超参数，并考虑了粮食作物单位产量、农业生产条件、科技因素、农业保险、市场及经济因素五大类影响因素，构建了基于注意力机制的ADE-Bi-IndRNN粮食产量预测模型。经过预测分析得出我国2020—2024的粮食产量分别为6.67亿吨、6.72亿吨、6.80亿吨、6.99亿吨、7.02亿吨，总体呈现震荡上涨趋势，平均年增长率为1.15%。同时，通过对多个变量进行的注意力权重的分析，发现现阶段对我国粮食总产量预测贡献最大的三个变量为：谷物单位面积产量，粮食作物总播种面积，耕地灌溉面积，且政府对农业保险的政策性补贴、粮食进口量、谷物生产价格指数、农业生产资料指数也有助于提升我国的粮食总产量，并据此对我国粮食行业发展提出了建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗利娟 丁宏飞
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。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
陈宇 邢锐 雷建军
学龄人口是区域教育资源配置的重要依据,对区域内下一年小学入学规模进行准确预测,可以为区域内教育管理部门对教育资源进行调配提供辅助决策支持.该文针对区域内小学入学规模预测问题,考虑区域经济、人口等相关因素和小学入学规模的关联关系,提出了基于注意力机制的循环网络预测模型.该模型以长短时记忆网络模型为基础,引入注意力机制,自动提取小学入学规模与经济、人口等特征之间的关联关系以及进一步增强历史关键时间点的信息表达,提升预测准确率.在采用真实数据集进行试验的结果说明,该模型对比其它模型在多个评价指标上均有提升,具有更准确和更稳定的预测效果.
[期刊] 情报学报
[作者]
朱茂然 王奕磊 高松 王洪伟 郑丽娟
商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
关键词：
比较评论 文本分类 深度学习 注意力机制
[期刊] 统计与决策
[作者]
林绍森 唐永金
农业是国民经济的基础,粮食生产是农业的关键。人们在千方百计提高粮食产量的同时,也希望提前知道未来一段时间粮食产量的变化情况,以便为科学决策提供依据。为此,很多学者根据不同的理论和方法建立了不同的预测模型,比较常见有单指数平滑、自回归移动
[期刊] 统计与决策
[作者]
向书坚,李选举
一、引言 民以食为天,粮食是人类赖以生存的根本。粮食生产情况如何,粮食产量达到多少,能否满足全国人民的需要,是各级政府关心的主要问题之一。由于在我国许多地区粮食生产受自然环境影响较大,因此每年的粮食产量并不呈线性增长。如果风调雨顺,粮食产量可能大幅度增加,随之会出现农民卖粮难,各地粮站粮库暴满,粮食价格下跌的情形。反之,粮食减产,价格上升,影响居民的生活水平。因此根据历年粮食产量的变化规律,比较准确预测近几年粮食产量,对各级政府制定合理的粮食收购价格、粮食调拨计划,以及安排粮食储运具有十分重要的意义。基于此理,本
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
丁晨芳
尝试将组合预测法应用于我国未来粮食产量的预测,以提高预测精度。通过赋予合理权重,将C-D生产函数模型、多元回归模型和指数平滑模型加权组合。对各模型进行平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(Theil IC)和均方根误差(RMSE)等指标的比较,证明单一模型经过组合能够提高预测精度。
[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]
王惠婷
粮食产量的预测是保障粮食安全的重要组成部分。文章结合河南省许昌市粮食产量的历史数据,首先建立趋势外推预测模型,并对模型进行相应的分析;然后运用趋势外推与ARIMA模型(求和自回归移动平均模型)结合起来的混合时间序列模型对趋势值和真实值之间的离差序列即残差进行分析,得到混合时间序列模型的预测结果;最后通过比较得出的混合时间序列模型预测的精度较高,可作为粮食总产量预测的有效工具之一。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
刘玉 高秉博 潘瑜春 郜允兵
理清1980—2010年间中国粮食产量变化的作物贡献及其主要贡献因子,为今后农业政策的调整提供决策依据。论文采用对数平均迪氏分解模型(LMDI)开展1980—2010年间中国粮食产量变化及作物构成分解研究。研究结果表明:130 a间中国粮食产量增加了2.26×108t,粮食播种面积效应和粮食单产效应分别为-0.21×108和2.47×108t;粮食单产水平提升对粮食增加量的贡献值大,但这一贡献效应的增加量在减弱。2稻谷、小麦和玉米三种作物产量在全国粮食总产量中的比例波动性上升;稻谷单产、小麦单产、玉米单产,以及玉米播种面积的增产效应最为明显,是驱动全国粮食产量增加的主要因素。3地区贡献以黑龙江...
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张婧 陈增照 段超 王虎
当前，从海量的互联网信息中获取满足用户需求的视频资源变得越来越困难，用户面临严重的信息焦虑和信息过载问题，然而各种辅助信息中蕴含着大量的与用户兴趣偏好及项目特征相关的信息并没有在经典推荐系统中得到利用.鉴于深度学习在特征提取和注意力机制在特征选择方面的突出表现，充分有效利用各种辅助信息缓解矛盾是当前研究的热点和难点问题.针对以上问题，该文提出了一种新颖的利用文本上下文信息的深度混合推荐方法.该方法将视频标题和视频简介组合，经过预训练的词嵌入模型Glove转化为词向量，通过融合多头注意力机制的卷积神经网络提取项目潜藏因子，再结合概率矩阵分解实现用户对视频资源的评分预测.在ML-100k、ML-1m、ML-10m、Amazon四个公开数据集上的实验结果表明，该研究提出的方法结果优于PMF、CDL、ConvMF等基线模型.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张仰森 郑佳 黄改娟 蒋玉茹
微博情感分析是获取微博用户观点的基础。该文针对现有大多数情感分析方法将深度学习模型与情感符号相剥离的现状,提出了一种基于双重注意力模型的微博情感分析方法。该方法利用现有的情感知识库构建了一个包含情感词、程度副词、否定词、微博表情符号和常用网络用语的微博情感符号库;采用双向长短记忆网络模型和全连接网络,分别对微博文本和文本中包含的情感符号进行编码;采用注意力模型分别构建微博文本和情感符号的语义表示,并将两者的语义表示进行融合,以构建微博文本的最终语义表示;基于所构建的语义表示对情感分类模型进行训练。该方法通
[期刊] 华北农学报
[作者]
姚作芳 刘兴土 杨飞 闫敏华 孙丽 鲁新蕊
采用最优加权方法,建立了基于灰色预测模型、灰色马尔科夫预测模型及逻辑斯蒂预测模型的组合模型;并根据东北地区1949-2008年粮食产量资料,利用组合模型预测了该地区未来10年的粮食产量。结果得到,灰色预测、马尔科夫预测、逻辑斯蒂预测和组合预测方法的预测粮食产量的平均相对百分误差分别为:12.74%,3.02%,13.29%,2.87%,结果证明组合预测模型可以较好地提高粮食产量的预测精度。通过组合模型预测结果表明,到2015年东北地区的粮食产量可以达到1.25亿t,可以完成该地区增产150亿kg粮食的任务,到2018年,粮食产量预计可达1.38亿t,东北地区增粮潜力巨大。
关键词：
组合预测模型 最优加权法 粮食产量
[期刊] 农业技术经济
[作者]
孙东升 梁仕莹
新中国成立以来,尤其是改革开放的三十年来,我国粮食产量得到大幅度提高,同时粮食生产也呈现出周期性震荡上升态势。本文运用HP滤波分析方法将我国1949—2008年的粮食产量分离为时间趋势序列和波动序列,对趋势序列建立了关于时间t的趋势模型,并拟合估计了我国60年的粮食产量趋势;利用频谱滤波(BP滤波)法估计并拟合了粮食产量的波动周期。利用上述两个模型进行叠加,预测了未来10年我国的粮食产量。
关键词：
HP滤波 波动周期 粮食产量 预测
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