您好，欢迎访问中国农业科学院 机构知识库！

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

基于LASSO与GM(1,N)模型的中国粮食产量预测

文献类型： 中文期刊

作者： 马云倩 1 ; 郭燕枝 1 ; 王秀丽 1 ; 孙君茂 1 ;

作者机构： 1.农业部食物与营养发展研究所

关键词： 变量筛选;灰色系统;LASSO-GM(1,N);粮食产量;预测

期刊名称： 干旱区资源与环境

ISSN： 1003-7578

年卷期： 2018 年 07 期

页码： 30-35

收录情况： 北大核心 ; CSCD ; CSSCI

摘要： 粮食产量预测一直是各国政府关注的热点,预测结果的权威性很大程度上取决于预测方法的科学性。文中将重点对中国粮食产量影响因素及其预测方法开展研究。首先对LASSO-GM(1,N)、GM(1,1)、GM(1,N)以及LASSO这四种模型的预测效果进行了比较分析,并选择采用LASSO-GM(1,N)组合模型对2020年中国粮食产量进行预测。运用LASSO模型筛选出对粮食产量产生显著影响的因素:有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积以及谷物单位面积产量,将这6个因素作为输入因子构建粮食产量预测模型GM(1,6)。经研究表明,对我国粮食产量产生显著影响的主要因素是单产,次要因素是化肥施用量。但化肥施用量的影响是负向的,表明目前农业生产投入化肥施用过量;预测显示未来到2020年我国粮食产量处于稳步增长的状态。

  • 相关文献

[1]基于人工神经网络的辽宁省粮食产量模型预测研究. 丁铁山,郭冬冬,温季,董汝瑞. 2010

[2]我国粮食产量预测的时间序列模型与应用研究. 孙东升,梁仕莹. 2010

[3]河南省粮食产量影响因素和预测方法研究. 姜新. 2019

[4]基于电特性的红茶发酵中茶多酚含量快速检测方法. 王盛琳,杨崇山,刘中原,柳善建,董春旺. 2021

[5]红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立. 董春旺,梁高震,安霆,王近近,朱宏凯. 2018

[6]基于LASSO方法的我国城乡居民食物消费结构影响因素研究. 马云倩,王秀丽,孙君茂,郭燕枝. 2017

[7]甘肃陇东黄土高原一年生饲草生产性能综合评价研究. 张清平,田莉华,蒋海亮,刘渊博,沈禹颖. 2014

[8]应用灰色系统理论对广西品种试验的综合评估. 付宪奎,冯全福. 1998

[9]苗盘高度和育苗密度对烟苗生长发育的影响. 白岩,刘好宝,史万华,邢小军,王勇,王全贞,侯娜,靳义荣,张良,宋毓峰. 2012

[10]基于灰色系统理论的旅游客源预测模型——以中国入境旅游客源为例. 朱晓华,杨秀春,蔡运龙. 2005

[11]试论灰色系统关联度分析法在生物科学研究中应用的合适性. 杨诗兴. 2003

[12]贫困地区农业对气候变化脆弱性分析. 姜江. 2012

[13]我国粮食“九连增”的因素及“十连增”的可能性分析. 陈庆根,王磊. 2013

[14]我国粮食消费的基本特点及相关因素分析. 朱明芬,王巧军. 1991

[15]东北三省耕地非农化时空特征及其与粮食生产能力的关系. 何英彬,陈佑启,姚艳敏,石淑芹,李志斌,万利. 2009

[16]8月国际市场主要饲料与畜产品价格分析. 徐磊. 2010

[17]河南省粮食产量影响因素分析. 宰松梅,郭树龙,温季,郭冬冬. 2011

[18]粮食补贴政策对粮食生产的影响研究——基于2004—2015年粮食主产区的省级面板数据. 张凡凡,张启楠,李福夺,杨兴洪. 2018

[19]气候变暖对中国不同地区农业影响的识别. 刘颖杰,林而达. 2007

[20]气候变化对我国粮食生产系统影响的研究前沿. 覃志豪,唐华俊,李文娟. 2015

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：中国农业科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台