农作物产量综合预测的数学模型

介绍了农作物产量综合预测的建模思路以及建模各阶段的主要算法。包含农作物产量预测的趋势因子和趋势产量的分离;趋势产量的模拟;趋势产量的外延;波动产量的预测;预测误差的修正;多个预测结果的综合集成的主要数学模型和算法。文中所涉及的数学模型和算法均经多年的应用检验,并证明其行之有效。     

辽宁省粮食产量增减趋势预测

我国是一个自然灾害频繁、危及面较广的国家,而且粮食生产的基础设施落后,受自然因素影响较大,粮食生产的自然波动一直存在。目前在我国,稳定和提高粮食总产量是一项基本国策,因为粮食产量的波动极易引起粮价的波动,且市场粮价涨落波动往往大于粮食生产的波动幅度。...     

粮食产量与国民生产总值反向波动关系研究

探究粮食生产波动的原因对于提高粮食生产宏观调控水平具有较大的作用。在前人研究的基础上,文章分析了粮食产量波动与国民经济生产总值波动的关系。在收集 1952 年至 2009 年资料的基础上,利用协整分析、误差修正模型（ECM）对粮食产量与国民生产总值关系进行了深入探讨。结果发现,第二、第三产业产值波动造成了粮食产量的反向波动,其短期弹性系数是 - 0.24。该结论给粮食宏观调控政策提供了一个独特的视角。     

基于趋势-状态预测方法的粮食产量预测

趋势-状态预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点.本文利用该方法对浙江省粮食产量进行了预测分析,为粮食生产的预测和科学管理提供了依据.     

害虫预测建模中的因子综合

根据因子的作用和意义,考察了西太平洋副热带高压的５个因子的综合效应与江苏省通州市稻纵卷叶螟二代高峰日蛾量间的关系,结果显示这一综合因子具有７２％的预报准确率,说明选择综合因子是可行的。     

基于时空回归模型的粮食产量预测方法新探

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。     

害虫预测建模中因子综合和预测的投影寻踪回归（PPR）技术

用投影寻踪回归（PPR）技术作害虫预测建模的因子综合和预测,正确率高达80%,说明在害虫预测建模的因子综合和预测中,投影寻踪回归技术是适用的。     

基于LM-BP网络的粮食产量预测

利用Levenberg-Marquardt (LM)算法对BP神经网络法进行改进,提出了基于改进型LM-BP神经网络模型的粮食产量预测方法.提取了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积、受灾面积、农村用电量、农业机械总动力、从事农业的人口、农村居民家庭生产性固定资产原值、农村居民家庭平均纯收入9个因子作为输入因子构筑模型,粮食产量作为网络输出,通过LM算法使网络误差最小化,最后使用相关系数、相对误差等指标对模型的模拟结果进行检验.结果表明,训练样本集中模拟值和实际值的相关系数为0.996,平均相对误差为0.47％;检测样本集中,预测值和实际值的相关系数为0.994,平均相对误差为0.56％;该模型具有较高的拟合精度和预测精度,将此网络模型应用于粮食产量预测是有效的、可行的.     

基于遗传神经网络的粮食产量系统预测方法研究

采用了遗传算法（Genetic Algorithm GA）和人工神经网络（Artificial Neural Nwetwork ANN)技术，提出了一种新的粮食产量预测方法，并经实际应用，结果表明该方法是可行的，可以作为预测的一种有效方法。     

基于马尔可夫绝对概率的粮食产量预测

针对粮食产量既有波动又有一定趋势的特点,以临沂地区小麦产量为实例,把历年的粮食产量序列看作1个马尔可夫链,通过不同级别的状态划分,计算出不同步长转移概率矩阵,最后求出其产量状态的绝对概率,进行未来时刻的产量预测。     

浅谈中国粮食质量安全问题

该文简要分析了中国粮食质量安全中存在的问题及影响因素,提出了解决粮食变质与污染的相应措施.     

粮食产量综合预测软件系统的研制

介绍了“粮食产量综合预测系统”软件的设计思想,系统结构,功能模块。同时也扼要地介绍了预测因子的处理算法,气象预测模型、社会经济因子预测模型、气象和经济因子组合的预测模型以及多预测方案的集成预测模型在计算机软件中实现的方法。     

玉米杂交种选育趋势初探

对1983～1994年陕西省夏玉米中热组区域试验参试杂交种的产量及其构成因素等性状变化趋势的分析结果表明,参试杂交种的产量水平逐年提高;单株产量构成因素中穗行数明显增多,行粒数逐渐减少,千粒重变化不大;植株较矮的紧凑型杂交种所占比例逐年增加。预计近期内玉米杂交种将向多穗行的大穗紧凑型发展。     

三种向日葵单株产量估测方法的比较研究

本文根据两年三个点次的田间试验结果研究了数位法、盘重法和盘径法对向日葵子实产量的预测效果。结果表明，三种方法建立的产量预测回归数学模型均有效、可靠。但在我国向日葵科研和生产实践中，以盘径法最为实用，建议推广应用。     

长期有机物循环下红壤稻田的产量趋势及其原因初探

对长期定位的红壤稻田中CK（无肥）、N、NP、NPK及C、N＋C、NP＋C和NPK＋C等8个处理下的早、晚稻产量随时间的变化趋势（1990-2004年）及其原因进行了分析。结果表明,各处理下早稻产量均没有随时间呈显著上升或下降,晚稻产量比早稻产量的下降趋势更明显。其中,在施N肥和NP肥处理下晚稻产量呈显著下降（P〈0．05）,NPK处理下产量的下降趋势也近似显著（P=0．097）。产量趋势受到了有机物循环、施肥和气候变化等因素的影响。有机物还田促进了土壤有机质的积累,改善了养分的供应,从而提高了稻谷的产量。长期不平衡施肥可能是造成N、NP、N＋C和NP＋C等处理产量呈下降趋势的主要原因,而较低的初始产量和较高的基础肥力可能使得CK和C处理的产量在较长时期内维持稳定。早、晚稻产量主要与其生育期内的积温和日照时数相关,而日照时数的减少可能是导致晚稻产量呈下降趋势的主要原因。     

低产枣树增产技术研究

通过对低产枣树自然条件、树体生理、人为影响的调查,找出屯屯枣低产的主要原因是“花而不实”,其制约因素是管理粗放,营养不良,病虫为害严重,微量元素缺乏,以及采青枣影响了树体平衡生长,造成落花落果。采取深挖树盘,刮皮涂白,药物防治病虫,花期喷施稀土,叶面根外追肥等技术措施,改善树体生理,可提高座果率,大幅度增加产量。     

基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究

以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。      

保水剂对玉米产量性状和产量的影响

试验选择玉米为指示作物,采用小区试验和大田对比试验相结合的方法,研究几种保水剂对干旱气候条件下玉米产量性状和产量的影响。小区试验结果表明,浙江建德“绿洲”超强保水剂增产效果极显著(F=21.83),使玉米增产9.73%。大田对比试验结果表明,保定“科翰98”高效抗旱保水剂增产效果最佳,使玉米增产25.9%～26.3%。     

中国玉米生产技术的演变与发展

 为探索今后玉米增产的途径,本文从单产提高的主要措施、技术特征和增产机理角度,分析了50多年来中国玉米生产技术的演变与发展。从1949至2007年中国玉米单产每公顷提高了4 205.1 kg,增幅为437.3%,年均增加85.84 kg?hm-2;总产由1 241.8万吨提高到15 230.0万吨,增加了12.3倍,其中单产增加的贡献占68.4%、种植面积扩大的贡献为31.6%,总产量的提高主要依赖于单产的增加。玉米生产技术的发展经历了如下阶段：（1）玉米品种选育由筛选推广优良农家品种——品种间杂交种——双交种、三交种——单交种4个阶段,在杂种优势得到广泛利用后,抗病基因选择、株型改良、保绿与晚熟成为玉米品种产量潜力提高的主要育种技术方向,今后将向着耐密、抗逆、广适、高产和适应机械化作业的新品种选育方向发展;（2）栽培技术表现出由单项适用技术推广、农田条件改善到技术集成与模式化栽培,今后将向以耐密、抗逆、高产品种与机械化为载体的简化高产优质高效栽培方向发展;3）随着种植密度的不断提高,玉米增产的生理机制由提高单株生产力,到改善株型增大群体和保绿、晚熟延长光合与灌浆时间来增大群体生产量,向提高群体整齐度、花后物质高效生产与转移方向发展,同时对群体的抗倒、抗病和适应性提出更高的要求。在以上分析的基础上,提出了近期中国玉米增产的主要技术需求与对策。