【摘 要】
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为了提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量受到多因素影响且呈非线性关系的特点,提出主成分分析和极限学习相结合的粮食产量短期精准预测方法。首先计算各影响因素与粮
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为了提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量受到多因素影响且呈非线性关系的特点,提出主成分分析和极限学习相结合的粮食产量短期精准预测方法。首先计算各影响因素与粮食产量之间的相关系数,利用主成分分析方法构建影响粮食产量的主要成分,从而降低影响因子的维度。其次,根据粮食数据样本集少、输入变量与输出变量间呈非线性关系的特点,构建粮食产量的极限学习机预测模型并对模型参数进行比较优化。最后,通过对实际粮食产量数据的应用以及与其它预测方法的比较,研究模型的预测精度。结果表明,基于极限学习机的粮食产量预测模型的3年及5年预测误差分别为1.9%和2.08%,相比于BP神经网络模型和多项式拟合模型而言,预测精度大幅提高,能够实现粮食产量的短期精准预测。
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