大豆产业是黑龙江省农业经济最为重要的组成部分,是黑龙江省的支柱产业,建立大豆生产因素分析模型和预测系统对黑龙江省大豆产业的良性发展具有重要的意义。本文以大豆总产量的两个根本影响因素大豆种植面积和大豆单产为基础,建立了大豆生产影响因素结构框架,在此基础上,对黑龙江省大豆生产影响因素进行了系统的分析,对大豆各影响因素、大豆总产量、大豆单产进行了系统预测。本文的主要研究内容及结论包括以下几个方面：第一,从黑龙江省大豆生产在我国的地位出发,观察历年各省、区、市的大豆总产量情况,黑龙江省大豆产量一直遥遥领先于其他省、区、市,在我国大豆生产中起到举足轻重的地位;利用显性比较优势指数计算了我国各省、市、区的大豆显性比较优势,横向上看,黑龙江省显性比较优势远远高于其他省、区、市,但从纵向观察来看,黑龙江省的大豆显性比较优势具有下降的趋势,就东北地区而言,大豆生产区域具有从黑龙江省向内蒙古自治区扩散的趋势;根据大豆总产量的变化特点将其分为快速增长期(1978～1988年)和波动增长时期(1989～2010年)；黑龙江省大豆生产具有大豆产量在黑龙江省粮食总产量中的比重相对下降、单产增加缓慢、大豆种植面积波动频繁的特点。第二,在分析黑龙江省大豆生产的现状的基础上,构建了大豆生产影响因素系统结构框架,并依据此框架建立了C-D生产函数模型、逐步回归生产函数模型、主成分回归生产函数模型,分析了影响大豆总产量的影响因素,结果表明大豆种植面积是直接限制大豆总产的最关键因素；利用农产品动态供给反应模型,建立了大豆种植面积与大豆产值和玉米产值的产值反应模型和大豆利润与玉米利润的利润反应模型,分析了大豆种植面积受大豆和与其具有竞争关系的玉米的产值和利润的影响,结果表明无论是产值供给反应模型还是利润供给反应模型,大豆的比较利益低直接限制了大豆种植面积的扩大,大豆产值、玉米产值和大豆利润、玉米利润对大豆种植面积都具有显著的影响,但是农户对产值反应模型比较敏感,原因可能是农户对劳动力投入的成本反应不敏感造成的。为系统的分析大豆总产量与各因素之间的关系,我们将大豆产值动态供给反应模型与主成分回归生产函数模型相融合,并构建影响因素系统结构图。第三,本文通过建立黑龙江省大豆单产随机前沿生产函数模型,从技术效率的角度分析了大豆单产的各影响因素,结果表明：亩用工量投入的贡献有减弱趋势,亩种子投入贡献较大,增加种子投入量能有效提高大豆单产；亩化肥投入对大豆单产的贡献具有上升的趋势；除化肥和种子外的其他直接投入和间接物质投入对大豆单产贡献较弱;黑龙江省大豆生产的平均技术效率为0.9265,还有提高的空间；旱灾率和水灾率对大豆生产效率为负的影响,旱灾率对大豆技术效率的影响程度大于水灾率的影响程度；单一的提高大豆种植面积在农作物种植面积中的比重,并不能有效的提高大豆单产,反而会影响大豆生产的技术效率的提高。最后将大豆产值动态供给反应模型与随机前沿生产函数相融合,建立了大豆单产、大豆总产以及各影响因素之间的关系,并构建了影响因素系统结构图。第四,在大豆生产影响因素分析的基础上,我们提出了基于相空间重构技术的时间序列预测算法,对大豆各影响因素以及大豆产值和玉米产值进行了预测；根据旱灾率和水灾率的随机性较强的特点,利用蒙特卡洛算法预测了旱灾率和水灾率；在因素预测的基础上,我们分别从生产函数模型的角度和非线性角度建立了生产函数预测模型和支持向量回归机预测模型,并将生产函数模型与支持向量回归机模型进行结合,构建组合预测模型；根据各预测模型完成了直到2015年的大豆总产量和单产的预测。本文的研究成果,实践上可以为农业相关部门实施科学管理和宏观指导提供依据,以便适时、适度地采取调控政策,达到黑龙江省大豆生产稳步发展的目标。理论上可以为相关领域的研究者提供理论参考,拓展应用于其他领域。