【摘 要】
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我国是世界大蒜主要生产国、消费国和出口国,但近年来大蒜种植规模的频繁波动影响了大蒜产业的稳定性及可持续发展,科学分析大蒜种植规模变化影响因素,准确预测大蒜种植面积,对稳定大蒜市场及促进大蒜产业可持续发展具有十分重要的意义。基于此,本文采用主成分回归法对全国大蒜种植面积影响因素进行了分析,运用改进的ARIMA模型对种植面积进行了预测,并以1989-2019年全国大蒜种植面积供求因素、成本因素,以及其
【基金项目】
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农业农村大数据资源收集—大蒜产业信息采集、分析及服务（11190068）；
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我国是世界大蒜主要生产国、消费国和出口国,但近年来大蒜种植规模的频繁波动影响了大蒜产业的稳定性及可持续发展,科学分析大蒜种植规模变化影响因素,准确预测大蒜种植面积,对稳定大蒜市场及促进大蒜产业可持续发展具有十分重要的意义。基于此,本文采用主成分回归法对全国大蒜种植面积影响因素进行了分析,运用改进的ARIMA模型对种植面积进行了预测,并以1989-2019年全国大蒜种植面积供求因素、成本因素,以及其它宏观因素进行了实例验证。研究成果可为农户、企业决策及政府宏观管理提供数据支持,主要研究内容和结果如下:（1）大蒜种植面积变化趋势研究。研究结果表明,1989年至2008年全国大蒜种植面积整体处于上升态势,局部存在轻微波动,2009年至2016年市场基本趋于理性,供求关系较为平衡,种植规模趋于稳定,种植面积波动不大,2017年和2018年面积波动较大,随后2019年趋于正常。（2）种植面积影响因素主成分回归分析。通过分析大蒜种植面积主要影响因素的贡献率,得出大蒜价格为大蒜种植面积的主要影响因素,其对大蒜种植面积的影响的方差贡献率达到了80.62%,其次为自然灾害受灾面积,其方差贡献率为8.31%,两个因子的累计方差贡献率为88.92%。（3）多因素预测大蒜种植面积模型构建。借鉴机器学习的调参思想对ARIMA模型进行改进,改善单因素预测的缺陷,使其可应用于多因素大蒜面积预测。分析对比改进ARIMA模型与LSTM模型的预测结果,LSTM模型对大蒜种植面积预测的平均相对误差为12.15%,而改进的ARIMA模型预测相对误差为4.23%,充分证明了改进的ARIMA模型具有构建合理、拟合评价良好和预测精度较高等优点。（4）基于大数据平台的大蒜种植面积分析预测服务系统研发。在对大蒜种植面积影响因素进行分析及构建预测模型的基础上,研发了大蒜种植面积分析预测服务平台,平台实现了遥感信息采集、种植图像存储、挖掘分析和信息可视化等功能,为用户提供了种植面积的波动趋势分析、种植面积影响因素分析和面积预测等服务。
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