多变量灰色优化模型在山东省粮食产量预测中的应用

发布时间：2020-06-05 01:38

【摘要】：预测是人们认识事物、发展规律的重要方法,其目的是根据客观的资料和条件进行合理的推断,以发现事物未来的发展趋势.随着科学技术的不断发展,关于科学预测也已经有了许多模型,其中包括单一预测模型和组合预测模型.单一预测模型往往是从某一个侧面去刻画数据序列的规律,反映的是序列的部分信息,通常有其局限性.而组合预测模型可综合运用多种预测方法,能够最大程度地利用现有信息,有望获得更好的预测效果.基于此,本文选择组合预测模型来对山东省粮食产量进行预测研究.在信息不完全、不明确的条件下进行预测时,灰色预测模型有其独特的优势,其最大的特点在于少数据建模.但是,灰色预测模型也有其固有的缺陷,它对于随机波动较大的数据序列不能很好地刻画.马尔可夫模型是针对一个随机变化的动态系统,它适用于随机波动的时间序列预测问题,能够揭示出系统受各种复杂因素影响的随机性,能够从宏观上刻画时间预测的整体变化趋势.为了进一步对模型进行优化,考虑引入粒子群算法.粒子群算法是一种仿生集群优化算法,算法所需调节参数少,具有较强的全局搜索能力,被广泛应用于各种优化问题.针对山东省粮食产量预测问题,区别于其它应用单变量灰色模型进行预测的研究,本文从多变量灰色模型入手,建立了基于积分变换的多变量灰色模型.在此基础上,加入马尔可夫方法来修正残差,并引入粒子群算法进行优化,构建了粒子群算法优化的多变量灰色马尔可夫模型.区别于标准粒子群算法中惯性因子取定值的做法,本文优化模型中惯性因子采用线性递减的方式进行寻优,增强了算法的收敛性,提高了预测精度.与其它方法得到的粮食产量预测值相比较之后可以得出,本文所建模型对山东省粮食产量的预测精度是要优于其它模型的,因此有一定的实用价值.利用此模型来预测山东省未来几年的粮食产量,得出山东省粮食产量在未来几年是逐年递增的,发展状态良好,预计将在2022年突破5300万吨,并以此提出了发展和稳定山东省粮食生产的对策和建议。
【学位授予单位】：鲁东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：N941.5

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本文编号：2697293