基于时间序列分析的湖北省粮食产量预测

发布时间：2024-05-11 03:23

　　农业是国民生产生活的根本,2020年年底,“十四五”计划说明推动农业和乡村的现代化的关键,主要提高农业的质量效益和竞争力,推进稳步提升农业产业链和供应链的现代化水平。提升农业产业链和供应链的前提是对粮食生产和产量有科学的预测,为各级政府部门相关政策和措施的制定提供技术保障。鉴于此,本文使用时间序列分析模型对湖北省粮食产量进行预测,为相关部门制定未来可持续发展政策提供参考。本文采用时间序列分析模型,以ARIMA模型的时间序列分析对湖北省粮食产量进行分析、检验、优化和预测。文中采用了时序图检验法、差分法、单位根检验法、残差检验法,使粮食产量序列平稳化,进行建模分析,预测未来粮食产量并绘制趋势图。文中的数据选来源于《国家统计局》官网中1981-2020年湖北省粮食产量的数据,使用python和Eviews软件对湖北省粮食产量预测进行了研究。总之,本文以湖北省的粮食产量数据为研究对象,使用时间序列分析模型ARIMA模型为分析方法可对短期内的数据有较好的预测,进而更好地为农业现代化服务。

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容及技术路线
第2章 湖北省粮食产量影响因素分析
    2.1 湖北省地理条件
    2.2 湖北省整体气象特征
    2.3 湖北省粮食生产概况
        2.3.1 粮食产量的相关理论
        2.3.2 湖北省历年粮食产量波动趋势
    2.4 湖北省粮食发展存在的问题
    2.5 提高湖北省粮食产量的对策建议
第3章 预测分析方法
    3.1 预测分析基本理论
    3.2 时间序列分析模型
        3.2.1 时间序列的基本概念
        3.2.2 数字特征
    3.3 时间序列分析模型
        3.3.1 ARMA模型
        3.3.2 ARCH模型
        3.3.3 模型的识别
        3.3.4 模型阶数检验的AIC准则
        3.3.5 ARMA模型的参数估计
        3.3.6 残差序列自相关检验
    3.4 预测评价指标
    3.5 本章小结
第4章 湖北省粮食产量预测模型
    4.1 预测模型仿真分析
        4.1.1 时间序列的预处理
    4.2 序列相关的检验方法
    4.3 本章小结
第5章 总结和展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3969450