基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究

作者: 张模蕴 肖国安

关键词: 粮食产量预测 灰色系统理论 OGM(1 N)

摘要: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.


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期刊信息
刊名:湘潭大学学报(哲学社会科学版)
Journal of Xiangtan University(Philosophy and Social Sciences)
主办:湘潭大学
周期:双月
出版地:湖南省湘潭市
语种:中文
开本:大16开
ISSN:1001-5981
CN:43-1164/C
邮发代号:42-34
复合影响因子:0.746
综合影响因子:0.357

核心期刊:
CSSCI(2019-2020)来源期刊
中文核心期刊(2017)
中文核心期刊(2014)
中文核心期刊(2011)
中文核心期刊(2008)
中文核心期刊(2004)
中文核心期刊(1996)

期刊荣誉:
社科双效期刊
Caj-cd规范获奖期刊
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