基于灰度极限学习机的粮食产量预测

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基于灰度极限学习机的粮食产量预测

樊超;曹培格;郭亚菲;杨铁军

【期刊名称】《江苏农业科学》 【年(卷),期】2018(046)005

【摘 要】为提高粮食产量预测的准确性,针对我国粮食产量的数据特点,采用灰度和极限学习机相结合的组合预测模型对我国粮食产量进行短期精准预测.首先从原粮食序列中选取适量距离待预测年份较近的产量数据构成子序列,对该序列建立灰度预测模型,并计算模型预测误差.然后对原序列进行归一化处理,进而建立序列的极限学习机预测模型并计算模型的预测误差,以反映序列的长期变化规律.最后,根据2个模型的预测误差得到模型的权重系数,进而由2个模型的预测值组合得到最终的粮食产量.通过应用1949—2013年我国粮食产量数据对该模型进行验证表明,该组合方法能够准确预测3年的粮食产量,预测平均误差约为1.19%,预测精度明显好于灰度模型和极限学习机模型. 【总页数】3页(P212-214)

【作 者】樊超;曹培格;郭亚菲;杨铁军

【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001;河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001 【正文语种】中 文 【中图分类】S126


【相关文献】

1.改进型极限学习机模型在粮食产量预测中的应用2.基于灰度关联-极限学习机的土壤有机质含量高光谱多尺度反演3.一种基于大数据的极限学习机在茶叶产量预测中的研究与应用4.基于极限学习机的绞吸挖泥船产量预测研究5.基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测

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