论文摘要
为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM（1,1）模型与ARIMA模型的优点,建立GM（1,1）-ARIMA组合预测模型。首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM（1,1）模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM（1,1）模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值。预测结果表明,基于小波变换的GM（1,1）-ARIMA模型的拟合平均误差为0. 69%,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1%,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 樊超,郭亚菲,曹培格
关键词: 粮食产量,预测,小波分析,模型
来源: 江苏农业科学 2019年01期
年度: 2019
分类: 农业科技,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,农业经济
单位: 河南工业大学信息科学与工程学院
基金: 河南省科技攻关项目(编号:162102210198),国家粮食公益项目(编号:201413001),河南省自然科学基金(编号:162300410062)
分类号: F224;F326.11
DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.01.053
页码: 221-224
总页数: 4
文件大小: 211K
下载量: 297
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