【摘 要】
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许多文章研究和探讨了农林牧渔业之间的关系及它们对总产值的影响,但它们一般仅利用其中的某两个变量作为研究对象,预测效果也不是很理想.为了给现实生活提供借鉴与指导,高的
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许多文章研究和探讨了农林牧渔业之间的关系及它们对总产值的影响,但它们一般仅利用其中的某两个变量作为研究对象,预测效果也不是很理想.为了给现实生活提供借鉴与指导,高的预测精度是很重要的.本文选取一组数据,并根据数据本身的特点选取了可能的两种时间序列模型和两种智能算法,用这四种方法对所选数据进行预测.农林牧渔业在现实生活中扮演着很重要的角色,准确预测农林牧渔业总产值可以为政府制定相关政策和农林牧渔业参与人员提供指导,可以降低农林牧渔业市场发展的盲目性,最大化各方面的利益.本文利用误差修正模型(ECM)将农、林、牧、渔及它们的总产值五个变量都考虑进去进行建模、预测,预测结果显示,此模型预测效果比较好；为了确定此模型是否为最好的预测模型,本文运用了差分自回归移动平均模型(ARIMA)和BP神经网络模型对所选的数据也进行了预测,并将预测结果进行对比,研究结果显示,ECM的预测效果确实最好；通常组合模型的预测精度要比单个模型的预测精度高,所以本文提出了一种新的组合预测模型,即ECM-ARIMA-BP混合模型,用粒子群算法(PSO)来优化其权重,并用ECM-ARIMA-BP混合模型对所选的数据进行预测,模拟结果表明,ECM-ARIMA-BP混合预测模型提高了预测精度,预测效果最好.
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