【摘 要】
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利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测。通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关
【基金项目】
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农业科技成果转化资金项目(2009GB23320465,2010GB23260584)
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利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测。通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食作物占总播种面积比重和农林牧渔业从业人员为影响辽宁省粮食生产的主要影响因素。以这些主要影响因素作为模型输入,建立了基于灰色关联人工神经网络的辽宁省粮食产量预测模型。预测结果表明,最大预测误差为2.09%,平均误差仅为0.89,表明该模型具有较高的预测精度和稳定性,为粮食产量预测提供了一条新的途径。
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