【摘 要】
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常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM(1,N)在粮食产量预测方面具有更
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“增强国家粮食安全综合保障能力研究”(12&ZD052),国家社会科学基金项目“国际化市场化背景下粮食目标价格补贴效应、机制与政策研究”(14BJY133)
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常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM(1,N)在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM(1,N)进行计算,并将结果与GM(1,N)模型预测结果进行比较,发现OGM(1,N)模型预测结果精度较GM(1,N)模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM(1,N)模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预
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