【摘 要】
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为解决作物产量预测样本数据偏少的问题,同时体现出产量与气候因素的关联性,采用灰色预测模型与线性回归相结合方法构建烟叶产量预测模型(TPFM),符合实际需求也便于应用。模
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学,四川省烟草公司凉山州公司,河南中烟工业有限责任公司
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为解决作物产量预测样本数据偏少的问题,同时体现出产量与气候因素的关联性,采用灰色预测模型与线性回归相结合方法构建烟叶产量预测模型(TPFM),符合实际需求也便于应用。模型基于灰色预测GM(1,1)模型,利用历年烟叶产量计算产量趋势曲线,根据实际需求划分不同产量状态。使用线性回归方法确定一个多种气候因素与烟叶产量之间的关联公式,通过该公式提取每个状态的状态特征值,然后与预测年份的状态特征值进行比对,与其偏移最小的一个状态就是该年份的产量状态。经过数据验证,模型准确性较高,能够满足烟草预测的要求。
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