我國糧食產(chǎn)量預(yù)測的時(shí)間序列模型研究畢業(yè)論文-展示頁
2025-07-07 19:05本頁面
【正文】 ，即變量間本來不存在相依關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在相依關(guān)系的錯(cuò)誤結(jié)論。但是糧食生產(chǎn)是由諸多因素綜合影響的不確定系統(tǒng),未來我國糧食產(chǎn)量將如何變動(dòng),能否達(dá)到國家糧食安全的目標(biāo)就成為一個(gè)很有意義的話題。]1[ 本課題研究的意義根據(jù)農(nóng)業(yè)部發(fā)布的數(shù)據(jù), 1998 年我國糧食產(chǎn)量曾經(jīng)達(dá)到歷史最高水平,此后幾年連續(xù)多年呈現(xiàn)下滑態(tài)勢,持續(xù)穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)基本沒有超過 3 年。對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、影響因素眾多的中長期問題一般用灰色預(yù)測模型?？傊?每個(gè)模型都有其優(yōu)點(diǎn)和不足之處。該模型的模擬效果可以在文章中看到。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種建立在生物學(xué)神經(jīng)元基礎(chǔ)上的一個(gè)不需要建立解釋變量與被解釋變量之間具體關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。雖然他們選取的變量都不盡相同,但是都證明了回歸模型對(duì)糧食產(chǎn)量的擬合效果很好。很多學(xué)者利用這一方法建立了糧食產(chǎn)量模型,找到了影響糧食產(chǎn)量的主要因素。對(duì)單指數(shù)平滑、自回歸移動(dòng)平均和灰色預(yù)測三種模型進(jìn)行了比較,他指出灰色預(yù)測模型比自回歸預(yù)測模型和單指數(shù)平滑預(yù)測模型更適合長期的預(yù)測?；疑A(yù)測模型也是比較常用的糧食產(chǎn)量預(yù)測模型。對(duì)三種預(yù)測模型的分析的結(jié)果證明了指數(shù)平滑法的預(yù)測誤差最大。曾運(yùn)用單指數(shù)平滑方法首先對(duì)我國 1991—1999 年的糧食產(chǎn)量進(jìn)行擬合,計(jì)算出平均相對(duì)誤差為 %,效果還是比較理想的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是近幾年才開始使用的基于生物學(xué)原理的預(yù)測系統(tǒng)。指數(shù)平滑模型、灰色預(yù)測模型及基于馬爾可夫鏈的預(yù)測模型等都屬于時(shí)間序列模型。我國糧食產(chǎn)量受多種因素影響，沒有規(guī)律可循。我國是發(fā)展中的農(nóng)業(yè)大國，耕地僅占世界 10％，而人口卻占世界的 22％，十幾億人的糧食問題始終是頭等大事。第 0 頁 共 16 頁我國糧食產(chǎn)量預(yù)測的時(shí)間序列模型研究畢業(yè)論文目 錄 1 引言 ............................................................................................................................................1 課題背景 ............................................................................................................................1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................................................................................1 本課題研究的意義 ............................................................................................................2 本課題的研究方法 ............................................................................................................22 幾種時(shí)間序列預(yù)測分析法簡介 ................................................................................................2 自回歸（AR）模型 ..........................................................................................................2 移動(dòng)平均（MA）模型 .....................................................................................................3 自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型 ....................................................................................3 差分自回歸滑動(dòng)平均（ARIMA）模型 ..........................................................................4 ARIMA 模型原理 .....................................................................................................4 ARIMA 模型預(yù)測的基本程序 .................................................................................43 數(shù)據(jù)分析及模型建立 ................................................................................................................4 數(shù)據(jù)分析 ............................................................................................................................4 數(shù)據(jù)平穩(wěn)化 ...........................................................
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1