基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

基于多元线性回归的广西粮食产量预测

【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。     

灰色线性回归组合模型在河南省粮食产量预测中的应用

河南省粮食生产变化的波动较大,单一的GM(1,1)模型不能详尽描述其变化规律及预测未来趋势,采用线性回归方程以及由GM(1,1)模型得到的时间响应序列方程和组成的灰色线性回归预测模型,弥补了线性回归模型中没有指数增长趋势和GM(1,1)模型中没有线性因素的不足。利用河南省2000-2007年的粮食产量统计数据,建立了河南省粮食产量的灰色组合预测模型,并根据模型预测出河南省2008-2012年的粮食产量,实例证明,该模型的预测精度为97.9%,模型的预测精度高。     

基于灰色多元线性回归的河南省粮食产量预测

对河南省1990-2009年影响粮食总产量的8个因素进行灰关联分析,找出影响河南省粮食产量的主要因素.运用Eviews软件,对主要影响因素建立多元线性回归模型并预测未来5 a河南省粮食总产量.     

江西省粮食产量影响因素分析 ——基于多元线性回归模型

利用江西省1952-2018年的数据,基于多元线性回归模型,对江西省粮食产量的影响因素进行分析,得出结论并提出相关政策建议。     

线性回归与BP神经网络方法的山东粮食产量预测比较研究

山东省是我国传统农业大省,粮食产量对我国粮食总产量的影响较大,因此对山东省粮食产量进行预测具有重大意义.分别利用多元线性回归方法和BP神经网络两种预测方法对山东粮食产量进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析比较,实验证明,BP神经网络平均预测精度高于多元线性回归模型,且各期预测精度较多元线性回归模型更稳定,但随时间推移,误差增大,因此BP神经网络预测模型较适用于近期粮食产量预测.     

粮食产量灰色模型预测

根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,并对粮食产量进行了预测。结果表明:用GM(1,1)模型预测粮食产量,从理论上讲比数理统计模型严谨,计算比较简单,弥补了中小地区不能实现依靠气象预测和遥感预测的缺陷,因此具有一定的可行性。     

灰色线性回归在冬小麦产量长期预测中的应用

针对农作物产量序列既有线性趋势又有大幅波动的情况,用直线回归残差分离原始序列,构建灰色线性回归组合预测模型。对宿州冬小麦产量的预测结果表明,该模型克服了GM（1,1）模型和线性回归模型的缺陷,具有一定的应用价值。     

多元线性回归模型预测城市用水量

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

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.     

基于灰色系统理论的山东省水果产量预测模型

运用移动平均数法和灰色系统理论,研究了1995至2008年山东省水果产量变化趋势,建立了山东省水果产量预测的灰模型,随后利用该模型对2009年和2010年山东省水果产量进行预测,获得了这两个年度全省水果产量的预测值。     

基于时空回归模型的河南省粮食产量预测

综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,把时间和空间结合起来建立河南全省及各地市粮食产量时空回归预测模型。首先用2000、2005年的河南省各地市的粮食产量建立回归方程,然后以某一年的粮食产量作为自变量,预测其后第5年的粮食产量,得到的因变量数值再作为自变量,预测相隔同样年份的粮食产量,以此往前逐年移动预测,一直预测到所需年份。研究表明,河南省2015、2020年的粮食产量分别是5984.96万、6792.93万t,与其他研究者的研究结果有一定程度的吻合。     

粮食物流量的包络灰预测研究

从分析粮食物流量预测的难点入手，针对粮食物流量预测的特点，引入包络灰预测理论，建立了预测模型。并结合实际案例，证明了包络灰预测在粮食物流量预测方面有优良的效果。     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。     

基于灰色关联模型的河南省粮食生产驱动力分析

1材料与方法1．1河南省粮食生产特征河南省1978-2006这29年粮食资料统计表明,其粮食产量变化、单位耕地粮食产量及人均粮食总体特征为波动中趋于上升（图见第124页Fig．1）。具体表现为：一是粮食总产量、人均粮食和单产整体呈上升趋势;二是粮食产量波幅较大;三是粮食产量波动频率较高。这种频率过高、幅度较大的波动,极其严重地影响了粮食生产的稳步发展。     

基于灰色关联模型的河南省粮食生产驱动力分析(英文)

Henan Province is an important grain production base, whose stable production is related to the economic development and social stability significantly. To summarize the primary factors of grain producing, we used grey correlation analysis method to analyze 10 correlative factors such as grain yield, grain yield per unit area, effective irrigated area, rural employed persons, grain planting area, consumption of chemical fertilizer in 25 years. The results showed order of synthetic degree of incidence: effective irrigated area>rural electricity consumption>consumption of chemical fertilizer>disaster crop area>grain yield per unit of area>total power of agricultural machinery>afflicted crop area>grain planting area>number of the rural employed persons. Finally, according to synthetic degree of incidence between influential factors and total grain output respectively, a series of measures and the suggestions was proposed for grain production in Henan Province, which will also provide the scientific basis and help for the government correct decision-making.     

灰色线性组合模型在涝灾预测中的应用

灰色线性组合模型由于在传统灰色预测模型的基础上加入了对数据的线性分析,在各个领域应用已较为广泛.应用灰色线性组合模型,以沈阳市1960～2006年的降雨量作为数据依据,建立模型对涝灾进行预测.结果表明:组合模型较好的拟合了预测灾变年,预测误差小于普通灰色预测模型,为涝灾预测增加了一种新方法.     

灰色关联分析法在粮饲兼用小黑麦育种上的应用

为了选育和改良适宜甘肃农牧交错地带的粮饲兼用型小黑麦品种（系）,应用灰色关联分析法,分析了27个小黑麦品种（系）的籽粒产量和生物产量与株高、千粒重等6个农艺性状的关联度。结果显示,籽粒产量和生物产量与各性状的灰关联度顺序分别为：千粒重〉穗粒重〉单位面积穗数〉小穗数〉株高〉穗长;穗粒重〉单位面积穗数〉株高〉千粒重〉穗长〉小穗数。表明在甘肃河西农牧交错地带,粮饲兼用型小黑麦高产育种的主攻方向为：在单位面积穗数合理的条件下,选择穗粒重较大的品种,适当放宽对穗长和小穗数的选择要求;而对以籽粒产量为主的地区,主攻方向为：在合理的单位面积穗数条件下选择千粒重较大的品种,同时加强对穗粒重的选择,对株高、穗长等性状的选择可以适当放宽要求。     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

运城市粮食产量综合预报模型

基手运城市13个台站1971～2010年间的冬小麦和秋粮单产、作物生长期间的气温、降水和日照等地面资料以及海温、高度场资料．运用滑动平均、调和权重、逐步回归等方法分析了气象条件与冬小麦和秋粮单产的相关关系,分别建立了冬小麦、秋粮产量各种预报模型,并在此基础上建立了冬小麦、秋粮产量综合预报模型,其拟合效果和试报效果甚佳,可投入业务应用。