【摘 要】
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针对粮食产量影响因素复杂、随机波动大等特点,对粮食产量预测问题展开研究。用混沌理论对原始样本进行相空间重构,确定最佳的嵌入维数和延迟时间。发挥粒子群算法全局搜索能
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51865046),2018年内蒙古自治区科技创新引导项目(KCBJ2018028),内蒙古自然科学基金项目(2018LH05002),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY18159).
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针对粮食产量影响因素复杂、随机波动大等特点,对粮食产量预测问题展开研究。用混沌理论对原始样本进行相空间重构,确定最佳的嵌入维数和延迟时间。发挥粒子群算法全局搜索能力强的优点,用PSO算法优化SVM参数,避免人工选取参数的盲目性。以某省2004—2015年粮食产量预测为案例进行仿真试验,并将预测结果与灰色GM(1,1)模型进行对比。结果表明,本文所建模型对2014年、2015年粮食产量预测结果相对误差分别为-6.38%和2.07%,MAPE为4.22%,优于灰色GM(1,1)模型,具有较高的预测精度,从而验
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