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烤烟醇化过程中还原糖含量的组合预测模型

Combination Forecasting Model for Reducing Sugar of Flue-cured Tobacco during the Aging Process
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摘要 为了提高现有烤烟醇化过程中化学成分预测模型的精度,提出了组合预测模型。选取灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑、一元非线性回归3种单一预测模型,采用标准差法分配权重,对单一预测结果进行集成,以还原糖为例,建立了化学成分的组合预测模型。结果表明,组合预测模型能够较好的提高预测精度,较GM(1,1)、三次指数平滑和一元非线性回归模型预测精度分别提高了0.0184、0.0283和0.0082。 Combination forecasting model of chemical constituents during the aging process was put forward for improving pre- cision of existing models. Using standard difference method to assignment weight, GM ( 1, 1 ), triple exponential smoothing and one unknown non linear regression were used to integrate combination forecasting model. Precision of the model was su- perior to GM ( 1, 1 ), triple exponential smoothing and one unknown non linear regression respectively increase by 0.0184, 0. 0283 and 0. 0082.
出处 《安徽农学通报》 2012年第21期67-69,共3页 Anhui Agricultural Science Bulletin
基金 浙江中烟工业有限责任公司资助项目"打叶复烤加料醇化剂筛选与应用研究"
关键词 组合预测模型 标准差法 烤烟 醇化过程 Combination forecasting model Standard difference method Flue -cured tobacco Aging process
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