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灰灾变多项式模型的小麦产量预测
被引量：
1
1
作者
闫海霞
刘素兵
张华
《计算机与数字工程》
2018年第12期2599-2602,共4页
利用多项式拟合我国春小麦产量,依据实际值散点图与拟合曲线偏离程度的大小,从拟合残差数据中给定一个阈值(异常临界值),将原始数据进行筛选。将残差绝对值大于异常临界值的时刻点及相应的原始数据选出,形成新的数据序列构建灰色灾变GM(...
利用多项式拟合我国春小麦产量,依据实际值散点图与拟合曲线偏离程度的大小,从拟合残差数据中给定一个阈值(异常临界值),将原始数据进行筛选。将残差绝对值大于异常临界值的时刻点及相应的原始数据选出,形成新的数据序列构建灰色灾变GM(1,1)模型,对未来春小麦产量可能出现的灾变点进行预测。去除灾变点数值的其余数据序列用新的多项式拟合曲线预测,提高预测精度,同时也减少单一预测模型可能出现的长期预测误差。
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关键词
阈值
灾变时间点
灰色灾变模型
春小麦产量
下载PDF
职称材料
题名
灰灾变多项式模型的小麦产量预测
被引量：
1
1
作者
闫海霞
刘素兵
张华
机构
西安理工大学高科学院
出处
《计算机与数字工程》
2018年第12期2599-2602,共4页
基金
陕西省教育厅2015年科研计划"我国粮食产量预测方法的应用研究"(编号:15JK2068)资助
文摘
利用多项式拟合我国春小麦产量,依据实际值散点图与拟合曲线偏离程度的大小,从拟合残差数据中给定一个阈值(异常临界值),将原始数据进行筛选。将残差绝对值大于异常临界值的时刻点及相应的原始数据选出,形成新的数据序列构建灰色灾变GM(1,1)模型,对未来春小麦产量可能出现的灾变点进行预测。去除灾变点数值的其余数据序列用新的多项式拟合曲线预测,提高预测精度,同时也减少单一预测模型可能出现的长期预测误差。
关键词
阈值
灾变时间点
灰色灾变模型
春小麦产量
Keywords
threshold
catastrophe
time
point
gray
catastrophe
model
spring
wheat
yield
分类号
O29 [理学—应用数学]
N941.5 [理学—数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
灰灾变多项式模型的小麦产量预测
闫海霞
刘素兵
张华
《计算机与数字工程》
2018
1
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引证文献
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