基于机器学习的安徽省粮食产量预测方法研究
发布时间：2020-07-15 14:43
【摘要】：粮食产量预测是粮食储藏、农田管理和国家农业决策的关键,是国家粮食安全评估和粮食政策制定的重要组成部分,农作物生长监测及产量预测是调节农业种植系统和农业经营管理的关键。人口增加、耕地面积和水资源减少、环境恶化、全球气候变暖等一系列因素对农业生产影响显著,威胁着粮食安全。预计到2050年,世界总人口将达到91.5亿人,粮食安全保障至关重要,准确的区域作物生长监测和产量预测对于指导农业生产、保障国家粮食安全以及维持农业的可持续发展至关重要。本文对安徽省地理条件及粮食产量变化趋势深入了解后,首先针对各因素对安徽省粮食产量的影响机制进行具体阐述,最终确定安徽省粮食产量主要影响因素有粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、化肥施用量、塑料膜使用量、农药施用量、农用柴油使用量、农林牧渔劳动力、农业机械总动力、已建成水库数、农业生产资料价格指数1 1个指标。其次,基于1990-2014年安徽省粮食产量相关数据,分别构建BP神经网络、支持向量回归模型、随机森林回归模型对安徽省粮食产量进行拟合,并以2015-2017年粮食产量相关数据作为测试集对各模型进行检验。结果表明,各模型拟合效果及预测能力均存在一定缺陷,故本文提出基于方差倒数法的组合预测模型,将上述所构建三种模型进行有效结合,并对其预测能力进行评估,结果显示,组合预测模型对训练集的拟合效果较为良好,具有一定的稳定性,且模型一定程度上加入了全局最优的特点,使得预测结果更具有可靠性。最后,本文对安徽省2018-2020年粮食产量进行预测,分别为3459.83万吨、3478.57万吨、3505.57万吨。
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F326.11
【图文】：
本文研究内容主要分为以下几个方面：逡逑１．首先对安徽省地理条件及气候特点进行了基本的介绍，并对安徽省历年来逡逑粮食产量波动情况进行了深入分析，从播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、化逡逑肥施用量、塑料膜使用量、农药施用量、农用柴油使用量、农林牧渔劳动力、农逡逑业机械总动力、己建成水库数、农业生产资料价格指数１１个影响因素出发，具逡逑体分析各因素对安徽省粮食产量的影响机制。逡逑２．其次，基于１９９０－２０１４年安徽省粮食产量相关数据，利用以上１１个指标逡逑分别构建ＢＰ神经网络模型、支持向量回归模型、随机森林模型，分别对２０１５、逡逑２０１６及２０１７年安徽省粮食产量进行预测，检验各模型拟合效果及预测能力。逡逑３．最后，综合考虑以上各模型在拟合效果及预测能力存在的优点与不足，逡逑利用方差倒数法将其进行组合，提出了基于机器学习的安徽省粮食产量的组合预逡逑测模型，并基于该模型，对安徽省未来三年的粮食产量进行预测。逡逑本文研[偰谌葑橹蚣苋缦拢哄义涎芯浚停蛹耙庖邋义
本文编号：2756625
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F326.11
【图文】：
本文研究内容主要分为以下几个方面：逡逑１．首先对安徽省地理条件及气候特点进行了基本的介绍，并对安徽省历年来逡逑粮食产量波动情况进行了深入分析，从播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、化逡逑肥施用量、塑料膜使用量、农药施用量、农用柴油使用量、农林牧渔劳动力、农逡逑业机械总动力、己建成水库数、农业生产资料价格指数１１个影响因素出发，具逡逑体分析各因素对安徽省粮食产量的影响机制。逡逑２．其次，基于１９９０－２０１４年安徽省粮食产量相关数据，利用以上１１个指标逡逑分别构建ＢＰ神经网络模型、支持向量回归模型、随机森林模型，分别对２０１５、逡逑２０１６及２０１７年安徽省粮食产量进行预测，检验各模型拟合效果及预测能力。逡逑３．最后，综合考虑以上各模型在拟合效果及预测能力存在的优点与不足，逡逑利用方差倒数法将其进行组合，提出了基于机器学习的安徽省粮食产量的组合预逡逑测模型，并基于该模型，对安徽省未来三年的粮食产量进行预测。逡逑本文研[偰谌葑橹蚣苋缦拢哄义涎芯浚停蛹耙庖邋义
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