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[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
吕学梅 宋莹华 郭立运
根据山东省1949-2008年的粮食产量数据,建立了趋势-ARMA组合预测模型,并进行了未来1o年来的粮食产量预测。结果证明模型预测精度和拟合度极高,可以较好的提高粮食产量的预测精度。另外,组合模型预测结果表明,未来10年山东粮食产量将稳步增长,到2017年山东粮食产量达5083.6万吨,提前实现千亿斤粮食规划任务。
关键词：
趋势-ARMA 组合模型 粮食产量 预测
[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] 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] 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] 中国农业资源与区划
[作者]
范成方 史建民
该文依据1998~2012年山东省粮食种植成本资料,运用时间序列Holt-Winters无季节型模型及趋势——ARMA模型构成的计量经济组合模型,对2013~2017年山东省粮食种植单位面积实际生产成本进行预测。研究表明,山东省粮食种植每公顷实际生产成本将持续加速增长,玉米将以年均增长9.48%的速度由2013年的5 913.30元提高到2017年的8 495.25元;小麦将以年均增长8.79%的速度由2013年的7355.55元提高到2017年的10 305元。成本高、加速增长将成为2013~2017年山东省粮食种植单位面积实际生产成本变动的主要特征,成本的快速增长已成为制约粮农种植收益增长...
关键词：
玉米 小麦 组合模型 成本预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
李宝仁 邬琼 刘寅
组合预测模型可以较大限度地利用各种预测样本信息,比单一预测模型考虑问题更系统更全面,能够有效地减少单个预测模型中一些随机因素的影响,从而提高预测精度。文章利用最优加权组合法,对柯布-道格拉斯生产函数模型,指数平滑模型和ARMA模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来十年的粮食预测产量;而根据MSE准则得出组合预测模型的精度比其余单一的预测模型的预测精度高。与我国在2008年提出的《国家粮食安全中长期规划纲要》中的目标进行比较发现,如果在现有条件下要达到目标,政府必须在政策和农业技术等层面制定更加切实可行的措施。
[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
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖智,郑大霞
粮食产量是国民经济发展一项重要指标,对粮食产量的预测,目前多采用组合预测的方法。在组合预测中单一预测模型的选择和组合系数的确定是两个至关重要的问题,本文基于粗糙集理论构建了一种新的组合预测模型,这种方法计算简单,无需建立数学模型,完全通过数据驱动。算例显示这种方法不但明显优于传统的最优组合预测方法,还优于先进的神经网络组合模型,在实际的粮食产量预测问题中有着广泛的应用前景。
关键词：
组合预测 粗糙集 粮食产量
[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] 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] 经济地理
[作者]
卢李朋 张杰 姜朋辉 张胜武
基于甘肃省1949—2011年的农业生产相关数据,采用小波分析和5年趋势滑动等方法对甘肃粮食产量变化进行多时间尺度分析;利用主成分分析方法探讨了改革开放后粮食生产的主要影响因子;结合甘肃63年粮食总产量的历史数据,建立GM(1,1)模型,对甘肃省未来10年(2012—2021年)的粮食产量进行模拟预测。结果表明:①1949—2011年,甘肃省粮食生产在波动中增长;粮食总产量、人均粮食产量及单产的曲线的动态变化基本吻合;在建国以来63年的时间尺度上,粮食产量变化主要存在38年、23年、15年左右的年代际振荡周期,其中38年左右和23年左右的振荡周期较强烈。②影响粮食生产的4个主要成分分别是社会经济发展水平、自然灾害因子、生态保护及恢复和粮食生产成本。③粮食生产在2012—2021年将保持平稳增长的良性发展态势。
[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。
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