基于最小二乘法的GM（1,1）模型在我国蔬菜产量预测中的应用研究

发布时间：2022-01-07 22:39

　　从2011年起,蔬菜产量和产值均超过粮食,已跃居成为中国的第一大农产品,其生产状况影响全国市场的稳定.蔬菜产量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM（1,1）模型,应用灰色系统预测理论对我国未来几年内蔬菜产量进行了短期预测.首先介绍了普通GM（1,1）模型;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立基于最小二乘法的GM（1,1）模型;其次结合2009至2013年我国蔬菜产量数据建立预测模型;最后经过误差检验并使用2014年数据对模型可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM（1,1）模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国蔬菜产量将持续增加,该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来蔬菜产品市场进行宏观调控,维持市场平衡,避免价格波动风险. 

【文章来源】：数学理论与应用. 2016,36(04)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１二次多项式拟合原始数据点及拟合曲线

，η（０）（６）＝０．９６７２．经检验级比η（０）（ｋ）均落于可容覆盖（ｅ－２ｎ＋２，ｅ２ｎ＋２）＝（０．７７９４，１．２８４０）中，因为级比均落在可容覆盖中，所以该序列可作为ＧＭ（１，１）建模数据且能进行数据灰色预测．第２步，用最小二乘法拟合序列ｘ（０）．在ＭＡＴＬＡＢ中画出序列ｘ（０）的图像，根据图像的走势，选择调用ＭＡＴＬＡＢ的工具箱函数ｐｏｌｙｆｉｔ对近十年数据进行二次多项式拟合．图１二次多项式拟合原始数据点及拟合曲线拟合的二次多项式函数为：ｓ（ｘ）＝１２５．５１ｘ２－５０１９００ｘ＋５０１８３３０００，其导函数ｓ′（ｘ）＝２５１．０２ｘ－５０１９００．表２二次多项式的导数值ｘ（０）（ｋ）ｘ（０）（１）ｘ（０）（２）ｘ（０）（３）ｘ（０）（４）ｘ（０）（５）ｘ（０）（６）二次多项式导数值２３９９．２２６５０．２２９０１．２３１５２．２３４０３．３３６５４．３１２１

【参考文献】：
期刊论文
[1]寿光蔬菜价格指数的波动趋势与预测——基于ARMA-GARCH模型的分析[J]. 邢聪聪.  价格理论与实践. 2016(02)
[2]基于灰色模型GM（1,1）的上海蔬菜产量预测研究[J]. 鲁珊珊,俞菊生.  中国农学通报. 2014(35)
[3]基于最小二乘法的灰色GM（1,1）改进模型在非煤矿山事故预测中的应用[J]. 李明洋,姜福川.  中国安全生产科学技术. 2013(11)
[4]中国大国农业国际竞争力的演变及对策:以蔬菜产业为例[J]. 赵海燕,何忠伟.  国际贸易问题. 2013(07)
[5]2010年CPI走势展望——基于猪肉、蔬菜价格和基期效应[J]. 徐奇渊.  宏观经济研究. 2010(06)
[6]气候及其变率变化对东北地区粮食生产的影响[J]. 朱大威,金之庆.  作物学报. 2008(09)

硕士论文
[1]基于SVM的蔬菜需求预测系统研究[D]. 张倩倩.北京交通大学 2015
[2]基于混沌神经网络模型的我国蔬菜价格短期预测研究[D]. 崔利国.中国农业科学院 2013



本文编号：3575400