干旱地区农业研究
榦旱地區農業研究
간한지구농업연구
AGRICULTURAL RESEARCH IN THE ARID AREAS
2010年
4期
264-268
,共5页
姚作芳%刘兴土%杨飞%闫敏华
姚作芳%劉興土%楊飛%閆敏華
요작방%류흥토%양비%염민화
主成分分析法%BP神经网络法%灰色预测法%逐步回归法%粮食产量%预测
主成分分析法%BP神經網絡法%灰色預測法%逐步迴歸法%糧食產量%預測
주성분분석법%BP신경망락법%회색예측법%축보회귀법%양식산량%예측
根据吉林省1978～2007年的农业数据,选定了14个影响农业生产的因素作为研究对象,分别采用了主成分分析法、BP神经网络法、灰色预测法和逐步回归分析法4种分析预测方法,通过SPSS和Matlab工具将原始数据进行处理,得到4种不同的预测模型,进而基于这4种模型对吉林省的粮食产量进行预测,并将各种预测产量和实际产量进行拟合分析.研究结果表明,拟合性最好的是BP神经网络法,其拟合确定性系数为0.899;其次是主成分分析法(拟合确定性系数为0.834)和逐步回归法(拟合确定性系数为0.787);拟合效果最差的是灰色预测法(确定性系数为0.744).粮食总产量估算精度最高的是BP神经网络法,达到93.67%;其次是主成分分析法,为90.45%.
根據吉林省1978～2007年的農業數據,選定瞭14箇影響農業生產的因素作為研究對象,分彆採用瞭主成分分析法、BP神經網絡法、灰色預測法和逐步迴歸分析法4種分析預測方法,通過SPSS和Matlab工具將原始數據進行處理,得到4種不同的預測模型,進而基于這4種模型對吉林省的糧食產量進行預測,併將各種預測產量和實際產量進行擬閤分析.研究結果錶明,擬閤性最好的是BP神經網絡法,其擬閤確定性繫數為0.899;其次是主成分分析法(擬閤確定性繫數為0.834)和逐步迴歸法(擬閤確定性繫數為0.787);擬閤效果最差的是灰色預測法(確定性繫數為0.744).糧食總產量估算精度最高的是BP神經網絡法,達到93.67%;其次是主成分分析法,為90.45%.
근거길림성1978～2007년적농업수거,선정료14개영향농업생산적인소작위연구대상,분별채용료주성분분석법、BP신경망락법、회색예측법화축보회귀분석법4충분석예측방법,통과SPSS화Matlab공구장원시수거진행처리,득도4충불동적예측모형,진이기우저4충모형대길림성적양식산량진행예측,병장각충예측산량화실제산량진행의합분석.연구결과표명,의합성최호적시BP신경망락법,기의합학정성계수위0.899;기차시주성분분석법(의합학정성계수위0.834)화축보회귀법(의합학정성계수위0.787);의합효과최차적시회색예측법(학정성계수위0.744).양식총산량고산정도최고적시BP신경망락법,체도93.67%;기차시주성분분석법,위90.45%.
