【摘 要】
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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SPS
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院研究生院,中国科学院地理科学与资源研究所
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程重大项目(KSCX1-YW-09-13);农业气候资源评价与高效利用技术研究专项(GYHY200706030)
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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%。
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