基于非线性PLSR模型的气候变化对粮食产量的影响分析

发布时间：2017-06-21 10:21

  本文关键词：基于非线性PLSR模型的气候变化对粮食产量的影响分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：考虑气候因子间多重共线性及其与粮食产量间复杂的非线性关系,本文在HP滤波分离出气候产量的基础上,尝试引入基于三次B样条变换(Spline-PLSR)和内部嵌入GRNN的两种非线性偏最小二乘模型(GRNN-PLSR),利用1961-2008年气候因子数据建立气候产量计算模型,以2009—2013年数据进行拟合检验,并与常用的C-D生产函数法计算的气候产量进行比较。结果表明,Spline-PLSR法在拟合气候因子变化对粮食产量影响时预测精度较高。而且,与C-D生产函数法相比,Spline-PLSR所需要素较少,操作简单,相对误差最高仅为13.6%;与GRNN-PLSR法拟合结果相比,Spline-PLSR相对误差波动较小,因此,基于三次B样条变换的非线性偏最小二乘法建模较适合拟合气候产量。
【作者单位】： 南京信息工程大学数学与统计学院;中国气象局国家气候中心;
【关键词】： 气候产量 偏最小二乘法 三次B样条 广义回归神经网络
【基金】：国家社会科学基金(15BTJ019)
【分类号】：S162
【正文快照】： 20世纪80年代以来,中国土地开垦逐渐饱和,物质增产的作用日趋稳定,加之社会技术水平渐趋成熟,因此,社会物质因素对粮食产量的影响也趋于稳定[1];而近年来,粮食主产区黄淮海平原和东北平原由于气温不断上升、水资源短缺造成干旱严重,气候因素对粮食产量的影响日渐变大[2]。因此

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本文编号：468392