【摘 要】
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考虑气候因子间多重共线性及其与粮食产量间复杂的非线性关系，本文在HP滤波分离出气候产量的基础上，尝试引入基于三次B样条变换（Spline—PLSR）和内部嵌入GRNN的两种非线性偏最小
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院,中国气象局国家气候中心
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考虑气候因子间多重共线性及其与粮食产量间复杂的非线性关系，本文在HP滤波分离出气候产量的基础上，尝试引入基于三次B样条变换（Spline—PLSR）和内部嵌入GRNN的两种非线性偏最小二乘模型（GRNN—PLSR），利用1961—2008年气候因子数据建立气候产量计算模型，以2009-2013年数据进行拟合检验，并与常用的C—D生产函数法计算的气候产量进行比较。结果表明，Spline—PLSR法在拟合气候因子变化对粮食产量影响时预测精度较高。而且，与C—D生产函数法相比，Spline—PLSR所需要素较少
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