【正文】 –178． [17] Toyada J， Chen M， Inoue Y． An application of state estimation to shortterm load forecasting[J]． Trans Power Syst 1970； 89： 78– 88. 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 16 頁 共 17 頁 [18] Chuang MD， Yu GH (20xx) Order series method for forecasting nonGaussian time series[J]． Forecast 26(4)： 239–250． [19] Granger CWJ， Newbold P (1976) Forecasting transformed series[J]． R Stat Soc B Methodol 38(2)： 189–203． [20] Jayawardena AW， Lai FZ (1989) Timeseries analysis of water quality data in Pearl River， China[J]． Environ Eng ASCE 115(3)： 590–607． 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 17 頁 共 17 頁 致 謝 從開始著手處理這個課題到現(xiàn)在完成課題的研究 ，已經(jīng)有好長一段時間了。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。 涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。 ：任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。 作者簽名： 日 期： 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 19 頁 共 17 頁 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本 人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。當然，這主要還是要感謝我的指導(dǎo)老師張老師。 因此， 發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，根本出路在科技。最后將回歸預(yù)測處理后得到的結(jié)果跟實際值做比較，這樣可以簡單對模型預(yù)測的有效性進行檢驗。下面是對我國糧食產(chǎn)量時間模型的定階步驟，如下： 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 10 頁 共 17 頁 圖：糧食產(chǎn)量一階差分單位根檢驗結(jié)果圖 通過圖，可以看出糧食產(chǎn)量異界差分后得到的序列在某一常數(shù)附近波動，可初步識別序列已平穩(wěn)。 數(shù)據(jù)分析 20xx— 20xx 年我國糧食產(chǎn)量（單位：萬噸）如下表： 年份 糧食產(chǎn)量 年份 糧食產(chǎn)量 20xx 46, 20xx 52, 20xx 45, 20xx 53, 20xx 45, 20xx 54, 20xx 43, 20xx 57, 20xx 46, 20xx 58, 20xx 48, 20xx 60, 20xx 49, 20xx 60, 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 8 頁 共 17 頁 注：上表的數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計局官網(wǎng) 在 ARMA 模型中，一個平穩(wěn)的時間序列可以由一個均值為 0 的平穩(wěn)隨機過程發(fā)展出來，就是指在任何時間段這個序列的隨機性不變，在圖形上的表現(xiàn)是，在時間序列的所有樣本點都在一定水平的隨機波動。這一階段主要檢驗擬合的模型是否合理。 （ 6）預(yù)測分析是通過以檢驗的模型進行的。 ADF 單位根檢驗一般用來確定這個序列是否是平穩(wěn)的。重復(fù)上述過程，直到其成為平穩(wěn)的序列。將 ARIMA 模型進行平穩(wěn)化處理是，依據(jù)對時間序列進行回歸處理，然后根據(jù)回歸中所含的部份的差異，可以分為以下的幾類：移動平均過程（ MA（ q）過程）、自回歸過程（ AR（ p）過程）和自回歸移動平均過程（ ARMA 過程）以及 ARIMA 過程。 自回歸移動平均（ ARMA）模型 假設(shè)時間序列 tx 是其當前和前期的隨機誤差項和前期值的線性函數(shù)，那么能夠表示為： 1 2 1 1 2 2t t t p t t t t q t qx x x x e e e e? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 7） 那么這個時間序列為自回歸平均序列，（ 7）式是（ p,q）階的自回歸移動平均模型，記為 ARMA(p,q)。 kB 是 k 步滯后算子，就是 t t kBx x?? ， 那么模型（ 1）就可以表示為 tx = tBx1? + txB22? +? + txB33? + te （ 2） 令 ??B? =1 B1? 22B? ? ppB? 模型可簡寫為： ? ?txB? =te （ 3） 那么要使 AR（ p）過程平穩(wěn)的前提條件是滯后多項式 ??B? 的所有根都必須在單位圓外，并且 ? ? 0B??的根 不小于等 1。隨著社會的不斷發(fā)展，在影響經(jīng)濟生活的許多不確定因素的影響越來越大，這必然會吸引人們的注意。時間序列分析就是指利用這組序列，使用數(shù)理統(tǒng)計方法進行處理，以此來預(yù)測該時間序列的現(xiàn)象在未來一段時間內(nèi)的發(fā)展形勢。數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機過程理論，都是在時間序列分析的基礎(chǔ)上，探索一些隨機數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律，為解決實際問題的?！皞位貧w”的現(xiàn)象是指：由于對序列進行操作是，使原本并不存在依賴關(guān)系的變量卻出現(xiàn)了依賴關(guān)系。因此，為了政策的調(diào)整方向和保障糧食安全，更加有效的分析預(yù)測我國的糧食產(chǎn)量問題尤其重要。在 1990 年，我國的糧食的播種面積就降低到了十七億畝，在此后越來越少，到了 1994 年的時候我國糧食的播種面積甚至降到了十六點四億畝，這是第一次比國家制訂的糧食安全警戒線要低。 本課題研究的意義 十幾年前，美國世界觀察所的所長布朗就曾說過，我國的人口在逐年大量的增加，但是耕地面積卻在的逐年減少。 Grain output 。 并且 通過分析 我國 20xx 到 20xx 年的糧食生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)的特點，建立了 自回歸移動平均模型 ARIMA(p,d,q)模型 。通過 分析， 顯示農(nóng)業(yè)科技技術(shù)和 重大 的 自然災(zāi)害對我國糧食產(chǎn)量 的 影響 較為 嚴重， 為了保證 糧食產(chǎn)量 的增長 要 發(fā)展好農(nóng)業(yè)技術(shù)和 做好重大自然災(zāi)害 的 預(yù)防措施 。解決十幾億人口的糧食問題是目前的頭等大事。然 而事實在證明：我國的糧食種植面積每削減一個百分點，我國的糧食需求就會要求增添 500 萬噸的糧食的進口，而我國糧食減少或者增加百分之 5 的糧食進口量，同時，將導(dǎo)致國際大宗商品市場糧食價格的下跌或上漲約 30%，從而影響到近 30 個發(fā)展中國家的經(jīng)濟利益。包括受災(zāi)被損壞和農(nóng)業(yè)布局的調(diào)整而占用了的一部分耕地之外，各種各類的建設(shè)工程也占用了大批的耕地，這些都導(dǎo)致了可用耕地急速減少。 目前我國學(xué)者對于中國糧食產(chǎn)量的預(yù)測用的比較多的是時間序列模型的三大類預(yù)測模型。最后對其進行檢驗，判斷其有效性，再利用該模型進行分析預(yù)測我國的糧食產(chǎn)量問題。 一個單變量時間序列的建立模型和預(yù)測的主要方法是使用時間序列建模方法。利用過去的數(shù)據(jù)，可以推斷出事物的發(fā)展。 自回歸（ AR）模型 假設(shè)時間序列 tx 是其前期值和隨機項的線性函數(shù)，那么就能夠表示為 tx = 11 ??tx + 22 ?? tx +? + ptx??p +te （ 1） 那么稱這個時間序列 tx 為自回歸序列，式（ 1）為自回歸模型，記做 AR(p)。實參數(shù) 1? ， 2? ， ? q? 是移動平均系數(shù)，是模型的待估系數(shù)?？赡鏃l件是 ??B? 的根都在單根圓外。可以這么說，對看做是 ARMA(p,q)模型進行擴展處理可以得到 ARIMA(p,d,q)模型。但應(yīng)指出是，差分運算取出的階數(shù)不應(yīng)取得太多。 （ 3）處理 一個時間序列時，依據(jù)既定的識別規(guī)則，創(chuàng)建與之對應(yīng)的時間序列模型。 參數(shù)估計是指確定該時間模型的模型階數(shù)后，然后對其對與之對應(yīng)的ARMA 模型做參數(shù)估計。該模型的誤差項是一個白噪聲過程。時間序列的 ADF 檢驗是通過 Eviews 軟件進行數(shù)據(jù)分析，可以判斷其穩(wěn)定性。 通過觀察平穩(wěn)時間序列的自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)，相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)決定階數(shù)。 5．結(jié)論 正常情況下，時間序列模型只適合進行短期預(yù)測，如果進行長期預(yù)測，就可能出現(xiàn)錯誤的預(yù)測結(jié)果。在中國的西部，是一個農(nóng)業(yè)大省，通過不斷的努力，加強農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，培養(yǎng)了一批抗寒、抗倒伏獲得作物，這些作物適合本地生長。 非常感謝張老 師給予的幫助。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承