粮食问题是构建和谐社会和建设有中国特色社会主义的重大问题,也关系到世界各国和谐发展以及人类社会的全面进步。粮食产量预测,不仅为当地政府提供粮食生产的技术支持和理论依据,而且对促进社会经济全面发展起着十分重要的作用。本文以陕西粮食产量数据为依托,以数据挖掘为指导思想,以基因表达式编程预测理论为依据,以软件工程技术为核心,开发了基于基因表达式编程建模仿真平台,为粮食产量的预测提供了新的思路和方法。本文主要研究内容和结论如下:(1)分析粮食产量预测中的主要影响因子。在专家指导下建立主要影响因子指标体系,采用主成分分析法,根据指标优属度矩阵及权重值选择农用机械拥有量,农村电力、化肥等6个主要影响因子。验证表明,选择的主要影响因子,能满足粮食产量预测模型的精确度要求。(2)研发基于基因表达式编程建模仿真平台。在程序实现上,充分运用MATLAB的语言特点,将基因表达式个体类型设置为参数,使基因表达式算子得到实例化确定。以基因表达式编程模型为基础,采用VC与MATLAB混合编程,研发出界面友好、操作方便的通用型预测建模仿真平台。(3)对各种粮食产量预测模型进行分析、实验和对比,选择预测效果较好的基因表达式编程模型作为粮食产量预测模型。根据粮食产量预测的具体特点,利用BP神经网络、支持向量机和基因表达式编程等3种不同的预测模型,分别对粮食产量进行预测研究,实验结果表明,基因表达式编程个体选择合理,进化速度快,成功率较高,使得粮食产量预测的精确度明显提升。(4)对不同学科领域的数据进行分析和验证结果表明,该仿真平台能够快速完成实测值与预测值对比的实验,获得相关数据的仿真结果,能够帮助用户完成科学预测的任务,精确度比较高,具有一定的实用价值。