一、灰色理论在小麦总产量预测中的应用（论文文献综述）
胡殿涛[1]（2021）在《集成学习在粮食产量预测系统中的应用研究》文中指出2020年,全世界在面对突如其来的新冠肺炎疫情时,对粮食安全的认识高度又有了新的提升,同时为推进我国“新发展格局”的形成,粮食安全是必不可少的重要战略保障。精确预测未来几年粮食产量,是保障粮食安全的重要方法之一。根据历史数据准确预测出未来粮食产量,可以有效帮助相关从业人员了解粮食产量变化趋势,及时制定保障粮食稳定的相关措施,确保粮食安全。本文通过分析粮食产量的相关影响因素,首先确定了通过粮食产量影响因素来进行粮食产量的精准预测,其次使用历史数据集进行模型训练、预测与分析,根据分析结果选择最优的学习模型进行预测,最后将机器学习模型放入开发的系统中进行可视化展现。具体研究内容如下:（1）通过对2000-2019年粮食产量及相关影响因素分析,选取了11种粮食产量影响因素最终预测粮食产量。例如:粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业水库数、农村用电量等。（2）建立GRA-AdaBoost-SVR粮食产量预测模型。首先使用GRA方法筛选高关联度的粮食产量因素,然后将SVR算法作为AdaBoost方法的基学习方法,最终结合三种方法优点建立模型。最后使用中国粮食总产量及四种农作物数据集,验证GRA-AdaBoost-SVR、BPNN、SVR、AdaBoost-SVR及GRA-BPNN,GRA-SVR六种算法模型在数据集上的预测误差。（3）开发一个与机器学习结合的粮食产量预测系统。系统模型预测模块中集成了本文建立的四种主要粮食产量预测模型,系统中模型可以对训练及预测过程中的参数进行设置,并且可以对比展示四种模型的预测结果及误差。本文通过对11种粮食产量影响因素进行实验分析,发现11种粮食产量影响因素对于粮食总产量影响程度不一。因此采用GRA方法对于粮食产量粮食因素进行关联度分析,对结果进行排序,选择关联度高的影响因素作为AdaBoost-SVR算法模型输入。依此建立GRA-AdaBoost-SVR粮食产量预测模型,并与其他五种算法进行对比研究。结果发现GRA-AdaBoost-SVR在中国粮食总产量测试集上的平均相对误差均小于5%,且算法更加稳定,远优于其他模型。最后本文开发了一个粮食产量预测系统,该系统实现了用户管理、数据管理、模型预测、模型应用等功能。并将四种主要算法放入系统中,分别可视化实现了四种模型的预测结果,以及应用GRAAdaBoost-SVR模型对未来粮食产量进行预测。
吴頔[2]（2020）在《“一带一盟”背景下中俄农业合作研究》文中指出中国庞大的人口基数与有限的耕地之间的矛盾长期存在,虽然我国可以通过进口解决一部分农产品供应不足问题,但在中美贸易摩擦背景下,重要农产品供应安全问题不得不再次作为我国农业产业发展战略被着重研究。习近平主席在《中俄睦邻友好合作条约》签署15周年之际明确表示,在经济合作成果的基础上,深入推进“一带一路”建设同欧亚经济联盟（成员国包括俄罗斯、哈萨克斯坦、白俄罗斯、亚美尼亚、吉尔吉斯斯坦）建设的对接合作。“一带一盟”的提出,为我国调整国际农业合作思路,调动海内外农业产业资源创造了机遇和渠道。研究“一带一盟”背景下中俄农业合作对中国农产品供应安全具有重要的现实意义。本文通过应用计量经济学、产业经济学以及国际贸易、系统工程等相关学科方法理论,定性、定量的分析研究“一带一盟”背景下中俄农业合作的必要性与可行性,探讨不同合作模式间的风险差异并提出合作战略。本文以我国农产品供需关系作为研究对象,运用近20年我国宏观经济数据、部分重要农产品供需数据,通过Verhulst模型相关理论,在宏观经济学、产业经济学的基础上,构建国内农产品消费需求模型,结合垄断优势理论、比较优势投资理论、农产品供应安全的PSR机理、区域产业合作理论等国际直接投资相关理论,分析国内外因素对我国农产品供给的影响,建立了国内重要农产品供给模型及进口需求模型;并对我国未来5年重要农产品供需情况进行预测,创新提出“农产品表观消费额”概念,并推演出未来5年,我国农产品市场消费额约在10311亿美元至10411亿美元之间。虽然受制于人口增速减缓、境内耕地利用趋于饱和、农产品出口增长、人民币兑美元汇率变动等因素,国内农产品消费价值量增长放缓,但整体上看,可以判断我国农产品消费市场仍呈现增长趋势。本文从“一带一盟”背景下中俄农业产业资源与政策的角度,对中俄双方开展农业合作的现实必要性与可行性进行了探讨。我国耕地资源相对匮乏,也由此产生了进口“虚拟耕地”、“虚拟林地”的巨大需求;在相关投融资政策上,我国也鼓励农业企业实施“走出去”战略,在企业海外投资过程中给予充分的金融政策和技术指导。俄罗斯在远东地区和西伯利亚地区耕地资源非常丰富,且大多处于“闲置”状态,俄罗斯对于引进外资“促开发,增出口”的行为在整体上是以认可和鼓励态度为主。借此也能够为推动中俄两国农业合作和农产品贸易开展更加深入的合作创造条件。在“一带一盟”背景下,中国与俄罗斯开展农业产业合作利弊并存,但无论对彼此哪一方,农业合作的正向效应是主流。因此,从中俄双方开展农业合作的需求与效应层面来分析,双方间的农业合作具备客观的必要性与可行性。本文对中俄农业产业合作中常见的纯贸易合作、投资参股合作、海外并购三种模式进行研究并分别建立风险评价模型。经研究,三种模式各具自身优缺点。利用模糊层次分析法对各模式进行评价,其中投资参股合作模式风险评价得分是三者最低的,也就是在“一带一盟”背景下,由中资企业在俄罗斯境内,与俄罗斯本地企业合资投资进行农业生产,并将农林牧渔等农产品向中国出口的合作模式是风险相对较小的合作方式。而三种模式中,海外并购合作模式风险评价得分最高,说明“一带一盟”背景下,中国农业企业赴俄罗斯并购本地农业生产企业的合作模式风险比较大。最后针对当前国内重要农产品供应现状及问题,提出“一带一盟”背景下中俄农业合作战略。宏观经济方面,加强中俄两国农业国际合作,除了对国内经济指标的直接影响外,还间接影响着区域发展的稳定,也能更好的满足国内各种消费群体多样化的消费需求,提升国内农产品质量,确保合理定价,有利于运输安全与战略储备安全。在我国重要农产品安全保障方面战略包括:国内重要农产品保障战略、“一带一盟”背景下海外重要农产品保障战略、“一带一盟”背景下重要农产品储备战略和“一带一盟”背景下“藏粮于地”发展战略。“一带一盟”背景下重要农产品供应安全的策略有:优势互补,投资促进口;建立农业自由贸易区;促进民营企业健康“走出去”。把国家粮食安全保障作为底线,坚持数量和质量并重,实行品种保证,增加供应总量,优化供应结构,扩大供应来源,提高供应质量,加强农产品储备、保障农产品加工业发展,完善农业支持和保护体系,努力建立科学,合理,安全,高效的重要农产品供应保障体系。
向雁[3]（2020）在《东北地区水—耕地—粮食关联研究》文中研究指明粮食是国家长治久安的重要基础,水和耕地是支撑粮食生产最重要的资源。东北地区是我国的粮食主产区,也是种植结构优化的重点区域,研究其水-耕地-粮食关联关系,对促进区域粮食可持续生产与水土资源可持续利用具有重要意义。本研究运用1990-2017年时序数据和GIS空间分析方法,剖析了东北地区水、耕地和粮食时空变化态势;利用LMDI、虚拟耕地、综合灌溉定额等方法探讨了粮食生产与耕地、水资源利用的关联关系;构建了水-耕地-粮食关联模型（WLF）,阐明了三者的关联状况;建立了LSTM模型,预测了水-耕地-粮食生产的变化趋势;最后提出了相应调控策略。主要研究结论如下:（1）诊断了东北地区水、耕地、粮食的基本态势和时空演变特征。水资源总量和人均水资源偏少,地下水供水比例及灌溉用水占比偏高,水资源总量与水资源开发利用程度的空间分布错位,三大平原地区的水资源开发利用程度普遍偏高。1996年以来耕地面积总体呈减少趋势,减少耕地去向由生态用地为主,转变为建设用地为主,增加耕地来源以林地、草地等生态用地为主,形成了“建设用地占用耕地,耕地占用生态用地”占补格局;耕地利用结构主要变化方向为旱地向水田转化,水田面积及占比上升。1990-2017年粮食播种面积增加909.82万hm2;水稻和玉米面积占比分别上升11.09个和14.00个百分点,大豆、小麦、杂粮分别下降3.16个、13.42个、8.51个百分点。水稻生产向三江和松嫩平原地区聚集,玉米生产在中部至南部地区发展较快。（2）剖析了东北地区水、耕地、粮食二元关联关系。粮食-耕地关联分析表明,粮食生产中的低产作物转向高产作物,粮食虚拟耕地含量呈下降趋势,由1990年的0.24 hm2/t降至2017年的0.17 hm2/t,粮食种植结构向节地方向发展。粮食-水关联分析表明,水稻面积占比上升,旱地作物面积占比下降,粮食综合灌溉定额呈上升趋势,由1990年的1838.30 m3/hm2增至2017年的2192.52 m3/hm2,粮食种植结构向耗水型方向发展。水土匹配分析表明,基于水资源自然本底和用水总量控制指标的两种水土资源匹配状况差距较大。（3）建立了水-耕地-粮食关联模型（WLF）,测算了四种情境下的关联关系。基于粮食生产用地总面积,无论在水资源本底情境,还是在用水总量控制情境下的水-耕地-粮食关联关系,省域尺度均处于不平衡状态,并且均缺水;地市级尺度,两种情境下分别有87.96%和82.41%的地市处于不平衡状态,主要为缺水状态。表明将全部耕地发展为灌溉耕地是不现实的。基于粮食生产现有灌溉耕地面积,无论在水资源本底情境,还是在用水总量控制情境下的水-耕地-粮食关联关系,省级尺度均处于平衡状态,说明在不增加灌溉面积情况下,水-耕地-粮食关联关系是平衡的;地市级尺度,两种情境下分别有47.22%和44.44%的地市处于水多地少状态,说明还有一定的增加灌溉面积的潜力。水多地少区域主要集中于山区,可采取水权流转方式实现山区与平原地区的区域均衡。（4）构建了水-耕地-粮食的LSTM综合预测模型,预测了未来三者关联状况,提出了相应调控策略。结果表明,到2030年,在灌溉用水总量控制情境下,基于粮食生产用地总面积,水-耕地-粮食关联关系总体将仍处于缺水状态;基于粮食灌溉耕地面积,吉林省和辽宁省水-耕地-粮食关联关系总体将继续保持平衡状态,黑龙江省将变为轻度缺水状态。耕地资源、水资源、灌溉水有效利用系数、灌溉定额等因素对水-耕地-粮食关联具有直接的影响,针对各地市水-耕地-粮食关联特点,优化粮食种植结构和水土资源配置,是改善水-耕地-粮食关联关系的有效手段。创新点:（1）构建了水-耕地-粮食关联模型,评价水、耕地与粮食生产的适宜和满足程度;（2）建立了水-耕地-粮食的LSTM综合预测模型,提高了预测精度;（3）揭示了东北地区粮食结构调整与水、耕地资源的关系,提出精准调控策略。
马凡[4]（2020）在《基于气象数据的安徽省冬小麦产量预测模型研究》文中提出安徽省作为农业大省,粮食产量在全国具有重要地位。近年来,由于气候多变,导致安徽省多个地区粮食减产,给农业生产带来了很多不确定性,因此,利用气象数据进行粮食产量预测研究十分必要。本文以安徽省冬小麦为研究对象,将气温、降水量和日照时数这三种主要气象因子作为影响因素,开展冬小麦产量预测模型研究。具体工作如下:1)完成了气象、冬小麦产量数据的选择和预处理工作。以“安徽省农作物病虫害监测预警平台”数据库和《安徽统计年鉴》为数据来源,以安徽省阜阳市为代表地区,选择该地区2006～2018年的冬小麦产量数据以及生育期平均气温、降水量、日照时数数据作为样本数据,并对气象样本数据进行分组,划分出18个气象因子变量。2)分离了时间趋势产量和气象产量。冬小麦产量一般情况下可划分为时间趋势产量和气象产量两部分。首先利用时间回归分析法,将实验年份冬小麦总产量中气象产量和时间趋势产量进行分离处理,并建立时间趋势产量预测模型;然后利用气象数据和分离出的气象产量数据,分别采用逐步回归分析法和BP神经网络算法构建气象产量预测模型。3)开展了基于气象数据的冬小麦产量预测模型研究。首先采用逐步回归分析法在18个气象因子变量中筛选出6个与气象产量显着相关的主要气象因子作为自变量,然后根据逐步回归分析结果中的参数构建气象产量预测模型;接着利用BP神经网络算法,将逐步回归分析法筛选的6个主要气象因子作为神经网络的输入,将气象产量数据作为神经网络的输出,设置神经网络参数,训练预测模型。4)进行了两种预测模型之间的对比分析工作。基于气象产量预测结果,以两种预测模型为对比对象,分别从整体预测精度、平均相对误差和均方根误差上比较它们的优劣性和应用情况。结果显示,利用BP神经网络算法建立的模型整体预测精度为84%,比利用逐步回归分析法建立的模型整体预测精度（80%）高4%,平均相对误差为0.19,均方根误差为44.37,均低于利用逐步回归分析法建立的模型平均相对误差（0.20）、均方根误差（74.59）,说明BP神经网络算法建立的模型在气象产量预测上效果更好。以2019年为试报年,结合时间趋势产量预测模型和BP神经网络算法预测模型,计算出2019年冬小麦产量预测值为7157.726kg/hm2,与实际产量6355kg/hm2相比,预测精度达到了88%。
伦闰琪[5]（2020）在《我国马铃薯价格波动与预测研究》文中指出马铃薯在我国是仅次于三大主粮的第四大粮食作物,种植范围广、用途多样、经济效益可观,成为贫困地区农户实现增产增收目标的首选作物,在保障国家粮食安全方面发挥着重要作用。近年来,马铃薯价格加剧震荡,波动幅度逐渐加大,扰乱了马铃薯市场正常运行,给马铃薯产业发展带来负面影响。因此研究马铃薯价格波动规律,探究马铃薯价格波动原因,科学预测马铃薯价格,对于保障马铃薯生产者利益、稳定马铃薯生产和促进马铃薯产业健康发展具有重要意义。本文采用2005年1月5日-2019年3月27日马铃薯批发市场价格数据,共171个月度价格,57个季度价格和15个年度价格,运用CensusX12季节调整方法和H-P滤波法对马铃薯批发市场季度和月度价格进行了分解;定量分析了马铃薯批发市场价格的年度波动、季度波动和月度波动特征,利用季节指数预测法对2020年4-12月马铃薯批发市场月度价格进行预测;并定性解释了马铃薯批发市场波动的原因。在此基础上,运用马铃薯批发市场周度价格建立了马铃薯批发市场周度价格ARIMA（4,0,0）预测模型和GM（1,1）预测模型,而后对2020年4月1日至2020年12月30日的马铃薯批发市场周度价格进行了预测。建立ARIMA（4,0,0）-GM（1,1）组合预测模型,对2020年4月1日至2020年12月30日的马铃薯批发市场周度价格进行了预测,最后对三个模型的预测精度进行比较分析。创新点方面,本文从三个维度（年度、季度和月度）对马铃薯批发市场价格的波动规律进行分析;在对马铃薯价格进行预测时,运用了灰色预测法和组合预测法。文末对加强马铃薯价格波动研究、建立数据收集平台、规范预测信息推送方式和加强人才培养提出了政策建议。主要结论如下:（1）从年度波动来看,2005-2019年我国马铃薯批发市场价格总体呈波动上涨态势,年际间波动幅度逐渐增大,大致呈现以三年为一周期的周期性波动;从季度波动来看,马铃薯批发市场价格在第一季度最高,第三季度最低,波动周期为10.40个季度（31.2个月）;从月度波动来看,马铃薯批发市场价格以中小幅波动为主,每1.81个月会有一次小幅波动,每2.62个月会有一次中幅波动,每15.45个月会有一次大幅波动,波动周期为31个月。（2）马铃薯生产的季节性、市场不确定性、消费需求、外部冲击、市场信息不对称等因素对马铃薯批发市场价格的波动有较大影响。（3）构建了马铃薯批发市场周度价格预测模型,预测精度从高到低依次为ARIMA（4,0,0）-G M（1,1）组合预测模型、ARIMA（4,0,0）预测模型和GM（1,1）预测模型,模型拟合误差控制在10%以内;预测结果表明,在2020年5月份以后,随着新冠肺炎疫情的影响逐渐减弱,我国马铃薯批发市场价格将缓慢下降。（4）从加强马铃薯价格波动规律研究、建立价格数据收集平台、规范预测信息推送方式和加强人才培养四个方面提出了相应的政策建议。
韩静瑶[6]（2020）在《基于灰色神经网络实现多因素玉米产量预测》文中研究说明对于各个国家而言,保障作物稳步生产直接关系到国家的稳定和经济的长期发展,中国不仅是农业大国,而且还是人口大国。农作物产量的充裕时时刻刻牵动着各行各业,牵动着每个人,玉米作为重要的食品和工业原料,已经成为中国工农业发展的重要指标,对我国的作物安全和未来发展也有着直接影响。因此,针对我国玉米生产现状对其未来趋势进行探索和研究是十分有必要的。本论文以我国华北地区1985年—2017年共计33年之间的玉米年总产量和年单位面积产量数据作为研究对象。使用GM（1,1）模型和BP神经网络,建立组合型多因素玉米产量预测模型,并对模型进行训练优化,以此提高模型的预测精确度。论文的主要工作和结论如下:（1）建立基于灰色GM（1,1）的华北地区玉米年产量和单位产量的预测模型。考虑到玉米产量随时间变化的特性,通过调整灰色GM模型的步长建立动态玉米产量预测模型。（2）研究分析影响玉米年总产的主控因素。通过灰色理论中的灰色关联分析法计算12种影响因素与玉米产量间的关联程度,并进行排序。针对主控因素的分析结果提出有效的建议及其合理措施。（3）将处理后的各项制约因素指标作为BP神经网络预测算法的输入变量,建立预测模型,并使用MATLAB进行程序编写,对2013-2017年玉米年总产和单产分别进行预测。（4）构建灰色神经网络的组合预测模型。将灰色微分方程的参数对应于神经网络的权重和阈值,通过训练神经网络使其达到稳定,进而确定优化后的参数。然后将BP神经网络的训练结果与灰色GM（1.1）模型得到的结果进行拟合。最后对灰色GM（1.1）,BP神经网络和灰色神经网络模型这三种模型的预测结果进行比较分析。经预测结果表明,GM（1,1）模型可以实现基于时间序列针对玉米年产量的预测,其误差率约为5.16%,模型精度为二级可用。另外,在考虑到玉米产量影响因素十分复杂的前提下,又提出基于BP神经网络模型的预测方法,其总产预测和单产预测的误差为1.68%、2.48%,准确率比传统灰色模型有一定程度提高。而基于灰色神经网络组合模型的绝对误差率则降为1.09%和1.75%,与灰色理论模型和BP神经网络模型相比预测精度有了更明显的提高。最后综合三种模型的特点和结果,选择组合模型所建立的模型算法预测我国华北地区各省玉米产量。
杨震[7]（2019）在《玉米进口解决我国玉米产需缺口研究》文中研究表明近年来,在科学技术的推动下,我国玉米生产总量、单产量仅次于美国,位居世界第二。但国内玉米消费增速已经超过玉米产量增速,需求量大于国内总产量,产需缺口出现,玉米进口成为常态。在此背景下,我国玉米行业的发展战略成为了备受关注的话题。本文从影响我国玉米进口贸易的因素分析入手。首先,在分析了我国玉米生产现状及增长潜力的基础上,以2008-2017年数据为基准,运用C-D生产函数模型、灰色预测模型GM（1,1）、基于C-D函数和灰色预测模型的组合模型,对我国2018-2027年十年期间玉米的产量进行预测。预测结果显示,未来十年我国玉米产量持续增加,到2027年玉米产量将会达到3.70亿吨。在对我国玉米消费现状分析的基础上,利用Holt指数平滑法、灰色预测模型,基于holt指数平滑法和灰色预测模型的组合模型,对我国2018-2027年的玉米需求量进行预测。结果显示未来十年我国玉米需求量将持续增加至2027年的3.77亿吨。接着,本文就国际市场解决我国玉米产需缺口的可行性进行了分析,分析结果显示,国际市场有较强的玉米供给能力和供应潜力,我国有充足的资金和政策体系,能够为我国获取国际市场玉米提供较大的可能性,通过玉米进口可以增加玉米出口国和我国的福利和经济。最后,针对研究结论,提出了我国未来玉米政策建议。
杨卫明[8]（2019）在《基于灰色模型技术的我国粮食供需结构平衡及影响因素分析》文中指出粮食问题是关系国际民生的大问题,其不仅仅是经济问题,更关乎社会的稳定、国家的长治久安。我国作为一个粮食大国,现阶段面临着总量供给过剩、供需区域结构错位、品种结构失衡、储备总量过量、进口过多等诸多问题,在未来一段时间内我国的粮食政策将逐渐由“黄箱”向“绿箱”转换,粮食安全战略的核心也不再是简单的粮食自给,而将转变为在保证一定粮食供给数量和粮食自给率的基础上,保证粮食质量和合理的粮食品种结构。因此,对我国粮食供需结构性平衡及粮食生产影响因素进行科学量化分析是保障各种供给侧政策制定的有力基础。本文按照系统工程理论思想,运用灰色系统模型对我国粮食供需结构性平衡及影响因素进行量化分析,为我国粮食各种政策的制定提供理论基础,对建立起长效机制解决我国粮食供给问题起到一定的推动作用。本文首先运用灰色系统建模思想,建立多种灰色预测模型,从质量等级平衡、数量供需平衡以及区域供需平衡三个方面分析粮食供需平衡性问题,进而利用基于熵权法的灰色关联分析模型测算出粮食供需平衡中供需缺口与各要素之间的量化关系,最后以河南省为例,对河南省粮食供需结构性平衡进行了分析。主要做了以下工作:首先,对我国主要粮食品种进出口及生产现状进行分析,考虑粮食供需数据的特点,基于灰色区间预测和灰色GM（1,N）预测模型分别对我国主要粮食品种及总量的需求和粮食生产进行了预测和分析。预测结果表明我国粮食需求量、产量在未来三年将持续增长,我国主要粮食品种供需之间依然存在较大缺口,大豆需求日益增长,而生产远远跟不上。其次,根据我国粮食生产特点,将主要粮食作物的供需分区域进行分析,并根据其数据特点利用灰色DGM（1,1）模型对其2018-2020年各区域小麦、玉米、大豆、稻谷的生产及需求情况进行预测。结果显示我国粮食生产重心更加倾向主产区,粮食主产区的主体地位更加突出,需求也在不断增长,主销区大部分粮食主要农作物产量将持续下降,需求在持续增长,其生产能力将进一步减弱,但产量足以满足其需求,其产销基本处于稳定状态。然后,根据粮食主要品种质量等级标准明细对我国主要粮食品种的生产情况进行等级划分,根据粮食各个用途的需求数量及对质量等级的要求,对粮食需求等级进行等级划分,并根据灰色非等间距GM（1,1）的建模原理对粮食生产及需求的等级数量进行预测。预测结果显示小麦中等以上的产量和其需求量有年均1000万吨的差值,三等及以下的产量是供大于求的;玉米中等以上的生产量的大于其需求量,其等于及小于三等的供给远小于其需求;稻谷三等以上的生产量不足以供应其需求,三等及以下的供给远远大于需求是需求,且每年在以2%的速度递增;大豆生产量无论在总量上还是各个质量等级上的生产都远小于需求。另外,基于灰色组合关联模型从供给和需求角度选取播种面积、单位面积产量、受灾面积、农业机械总动力、人口数量、人均可支配收入六个方面建立影响因素指标体系对我国主要粮食作物供需缺口进行影响因素关联分析。并基于灰色组合模型对我国粮食各主产省粮食生产影响因素进行了差异性分析,并对我国13个粮食主产省的粮食生产影响因素差异进行了分析;最后基于全国的粮食供需结构测算方法,以河南省为例对河南省粮食总量供需、粮食质量等级供需、粮食区域性供需结构进行了分析预测,结果显示河南省在三方面均能进行供需平衡的调节,是我国粮食供给的强大保障。
王少航[9]（2019）在《基于灰色—马尔科夫模型的粮食产量预测》文中认为粮食问题是我国生存与发展的重大问题。我国不仅是一个人口大国,而且自古以来也是一个农业大国。粮食一直与国民的生活息息相关,它不仅关系到国家经济的发展,也关系到国家的稳定与安全,所以粮食对我国至关重要。当下由于人口的压力,粮食一直处于紧张状态,我国的土地面积虽多,但是可耕地面积非常之少,所以对于粮食产量的预测非常重要。研究粮食产量的规律及其变化,能够为政府相关部门制定农业政策提供可靠的依据和保障。本文以河南粮食的总产量以及影响粮食产量的相关因素为出发点,研究了基于灰色—马尔科夫模型的粮食产量预测。灰色系统理论是一种新兴的理论,主要用于研究小样本、贫信息的数据,能够揭示事物发展的整体规律,在农业科学中应用十分广泛,该系统的主要预测模型为GM模型。由于影响粮食产量的因素众多,为了找出主要影响因素所以首先利用灰色系统理论中经典的邓氏关联度来分析影响粮食产量的影响因素。按照关联度从大到小进行排序,从中筛选出主要的四种影响因素,利用粮食数据与该四种主要影响因素建立灰色GM（0,4）模型来对河南粮食的总产量数据进行预测分析。灰色GM（0,4）模型能基本反映出粮食产量数据的整体变化趋势,但未能反映出粮食数据的波动性与不稳定性。为了能反映出粮食数据的这些特性,提升预测精度,随后又引入马尔科夫链。马尔科夫链依据系统数据的状态与变化趋势来预测数据下一时刻的状态,能够很好的反映数据的波动性与不稳定性。在灰色预测的基础上可以结合马尔科夫链建立灰色—马尔科夫模型来进行预测与修正,从而提升预测精度,反映出粮食数据的波动性与不稳定性。最后为了进一步提升预测的精度,又引入遗传优化算法建立遗传算法—灰色马尔科夫模型来进行修正。该算法覆盖面广,并行性好,具有自学习、自适应的特点,有利于参数的优化,从而进一步提升了预测精度。实验结果表明:对于河南粮食总产量的预测,遗传算法—灰色马尔科夫模型的预测精度优于灰色—马尔科夫模型与灰色GM（0,4）模型。
王艳妮[10]（2018）在《中国农产品产量预测模型的比较研究》文中提出在现有研究中国农产品产量的预测中,将基于ARIMA模型、灰色预测模型、OPT准则下模型平均等预测方法应用于中国各种农产品产量的预测中,都取得了较好的预测效果。为提高中国农产品产量的预测水平,比较基于不同模型预测方法的中国农产品产量的预测误差有着重要的意义。本文对中国农产品产量的预测进行了实证研究。通过基于ARIMA模型、灰色预测模型、OPT准则下的模型平均三种预测方法,先对中国粮食总产量进行未来三年的短期预测及未来九年的中长期预测,并比较粮食总产量在不同模型预测方法下的短期预测误差和中长期预测误差。同时,通过预测粮食的具体农产品—玉米的农产量,进一步分析玉米农产量在三种预测方法下的短期及中长期预测效果,判断预测效果是否一致。实证结果分析表明:对于中国粮食总产量的中长期预测与短期预测,OPT准则下模型平均方法的预测效果最好,而ARIMA模型中长期预测与短期预测的平均相对误差均小于灰色预测模型。在玉米农产量的短期预测中,灰色预测与OPT准则下模型平均方法预测的平均相对误差较小,且OPT准则下模型平均方法的预测效果要好于灰色预测,ARIMA模型对于玉米农产量的预测效果最差。通过对玉米农产量的中长期预测发现,三种预测方法的预测效果均较差,但OPT准则下模型平均方法的预测误差低于灰色预测和ARIMA模型预测。因此,粮食总产量和玉米农产量短期和中长期的最优预测模型相对一致,预测效果却并不一致。
二、灰色理论在小麦总产量预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、灰色理论在小麦总产量预测中的应用（论文提纲范文）
（1）集成学习在粮食产量预测系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究粮食产量预测系统的目的与意义 |
| 1.4 课题来源及研究内容 |
| 2 粮食产量预测的理论基础 |
| 2.1 灰色关联度分析 |
| 2.2 支持向量回归 |
| 2.3 集成学习 |
| 2.4 BP神经网络 |
| 2.5 标准化处理方法 |
| 2.6 模型评价指标 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 粮食产量预测模型 |
| 3.1 数据组成及数据来源 |
| 3.2 基于BP神经网络粮食产量预测分析 |
| 3.2.1 BP神经网络模型构建 |
| 3.2.2 BP神经网络模型训练与评估 |
| 3.3 基于支持向量回归(SVR)粮食产量预测分析 |
| 3.3.1 支持向量回归模型应用步骤 |
| 3.3.2 支持向量回归模型参数寻优 |
| 3.3.3 支持向量回归模型训练与评估 |
| 3.4 基于集成学习(AdaBoost)-SVR粮食产量预测分析 |
| 3.4.1 AdaBoost回归算法应用步骤 |
| 3.4.2 AdaBoost回归算法参数寻优 |
| 3.4.3 AdaBoost-SVR回归模型训练与评估 |
| 3.5 基于GRA-AdaBoost-SVR粮食产量预测分析 |
| 3.5.1 GRA-AdaBoost-SVR模型 |
| 3.5.2 GRA-AdaBoost-SVR模型建模步骤 |
| 3.5.3GRA-AdaBoost-SVR模型训练与评估 |
| 3.6 GRA方法对照实验 |
| 3.6.1 GRA-BPNN实验结果 |
| 3.6.2 GRA-SVR实验结果 |
| 3.7 六种算法对比与结论分析 |
| 3.8 算法稳定性及通用性分析 |
| 3.8.1 稻谷实验结果 |
| 3.8.2 小麦实验结果 |
| 3.8.3 玉米实验结果 |
| 3.8.4 大豆实验结果 |
| 3.8.5四种农作物实验结果小结 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 粮食产量预测系统设计与实现 |
| 4.1 系统需求 |
| 4.1.1 系统用途 |
| 4.1.2 系统功能 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.3 Python与Tkinter |
| 4.3.1 数据分析标准库 |
| 4.3.2 sklearn与Tkinter |
| 4.4 系统实现 |
| 4.4.1 用户管理 |
| 4.4.2 数据管理 |
| 4.4.3 模型预测 |
| 4.4.4 模型应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（2）“一带一盟”背景下中俄农业合作研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外文献研究综述 |
| 1.3.1 “一带一路”与“欧亚经济联盟”对接 |
| 1.3.2 中俄自贸区 |
| 1.3.3 中俄农业国际合作 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 参考文献 |
| 第2章 “一带一盟”背景下中俄农业合作理论基础 |
| 2.1 “一带一路”倡议概述 |
| 2.1.1 “一带一路”倡议概念 |
| 2.1.2 “一带一路”沿线国家农业合作现状 |
| 2.2 “欧亚经济联盟”概述 |
| 2.2.1 欧亚经济联盟由来 |
| 2.2.2 欧亚经济联盟与“一带一路”对接的历史机遇 |
| 2.3 农业产业布局的影响因素 |
| 2.3.1 农业产业布局的国内影响因素 |
| 2.3.2 农业产业布局的国际影响因素 |
| 2.4 博弈论 |
| 2.4.1 博弈论理论模型 |
| 2.4.2 博弈过程 |
| 2.4.3 全球农产品供应的博弈 |
| 2.5 农业产业外商直接投资相关理论 |
| 2.5.1 垄断优势理论 |
| 2.5.2 比较优势投资理论 |
| 2.5.3 重要农产品供应的PSR机理 |
| 2.5.4 区域产业合作相关理论 |
| 2.6 相关分析模型 |
| 2.6.1 GM(1，1)灰色预测模型 |
| 2.6.2 Verhulst模型 |
| 2.6.3 贸易引力模型 |
| 2.7 小结 |
| 参考文献 |
| 第3章 中国农产品供需分析 |
| 3.1 中国宏观经济发展现状与趋势 |
| 3.2 中国农业产业现状及农产品需求预测 |
| 3.2.1 中国农业产业现状 |
| 3.2.2 基于Verhulst模型的中国农产品消费需求预测 |
| 3.3 中国国内农产品供需矛盾 |
| 3.3.1 国内农产品供给现状 |
| 3.3.2 中国国内农产品供给与需求矛盾 |
| 3.4 中国农产品对外需求分析 |
| 3.4.1 我国农产品贸易现状 |
| 3.4.2 基于灰色预测模型的大豆进口需求预测 |
| 3.4.3 基于灰色预测模型的小麦进口需求预测 |
| 3.4.4 基于灰色预测模型的木材进口需求预测 |
| 3.4.5 基于灰色预测模型的水产品进口需求预测 |
| 3.5. “一带一路”背景下中国农产品进口需求预测结果分析 |
| 3.6 小结 |
| 参考文献 |
| 第4章 中俄农业产业资源与政策 |
| 4.1 中国农业产业资源与政策 |
| 4.1.1 农业产业资源 |
| 4.1.2 我国对俄合作的鼓励措施 |
| 4.1.3 对外合作中的金融支撑 |
| 4.2 俄罗斯农业产业资源与开发政策 |
| 4.2.1 产业资源禀赋 |
| 4.2.2 俄罗斯投资环境 |
| 4.2.3 中俄两国农业产业等投资日益深化 |
| 4.3 俄罗斯农产品港口投资探究 |
| 4.3.1 俄罗斯农产品港口投资可行性 |
| 4.3.2 俄罗斯远东地区农产品港口现状 |
| 4.3.3 俄罗斯远东地区农产品港口开发思路 |
| 4.4 小结 |
| 参考文献 |
| 第5章 中俄农业合作效应分析 |
| 5.1 基于经济利益分析 |
| 5.1.1 中俄农产品贸易现状 |
| 5.1.2 部分农产品种植效益分析 |
| 5.1.3 中俄间物流效益分析 |
| 5.2 基于社会效益分析 |
| 5.2.1 虚拟耕地进口 |
| 5.2.2 “虚拟林地”进口 |
| 5.2.3 金融合作 |
| 5.2.4 区域发展 |
| 5.3 中俄农业合作面临的挑战 |
| 5.3.1 激化经济安全观念矛盾 |
| 5.3.2 加剧经济利益冲突 |
| 5.3.3 显露文化认知差异 |
| 5.4 正负效应下中俄农业合作可行性分析 |
| 5.4.1 基于博弈论的正负效应对比 |
| 5.4.2 基于交易成本的正负效应对比 |
| 5.4.3 基于比较优势投资理论的正负效应对比 |
| 5.5 小结 |
| 参考文献 |
| 第6章 “一带一盟”背景下中俄农业合作模式的风险评价 |
| 6.1 国家间农业合作的模式 |
| 6.1.1 纯贸易合作模式 |
| 6.1.2 投资参股合作模式 |
| 6.1.3 海外并购合作模式 |
| 6.2 纯贸易合作模式风险评价 |
| 6.2.1 宏观风险 |
| 6.2.2 主体风险 |
| 6.2.3 技术风险 |
| 6.2.4 基于模糊层次分析法的风险评价 |
| 6.3 投资参股合作模式风险评价 |
| 6.3.1 宏观风险 |
| 6.3.2 主体风险 |
| 6.3.3 技术风险 |
| 6.3.4 基于模糊层次分析法的风险评价 |
| 6.4 海外并购合作模式风险评价 |
| 6.4.1 宏观风险 |
| 6.4.2 主体风险 |
| 6.4.3 技术风险 |
| 6.4.4 基于模糊层次分析法的风险评价 |
| 6.5 小结 |
| 参考文献 |
| 第7章 “一带一盟”背景下中俄农业合作战略 |
| 7.1 中俄农业合作对中国农产品供应安全的意义 |
| 7.1.1 中俄农业合作对国民经济发展稳定的意义 |
| 7.1.2 中俄农业合作对我国农业产业发展稳定的意义 |
| 7.1.3 中俄农业合作对农业产业上下游发展稳定的意义 |
| 7.2 中俄农业合作中的重要农产品保障战略 |
| 7.2.1 国内重要农产品保障战略 |
| 7.2.2 “一带一盟”背景下海外农业资源开发战略 |
| 7.2.3 “一带一盟”背景下重要农产品储备战略 |
| 7.2.4 “一带一盟”背景下“藏粮于地”发展战略 |
| 7.3 “一带一盟”背景下重要农产品供应安全的策略 |
| 7.3.1 优势互补，投资促进口 |
| 7.3.2 建立农业自由贸易区 |
| 7.3.3 促进民营企业健康“走出去” |
| 7.4 小结 |
| 第8章 结论 |
| 8.1 主要成果与认识 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 不足与展望 |
| 8.3.1 不足 |
| 8.3.2 展望 |
| 博士期间取得的科研成果 |
| 一、 发表论文 |
| 二、 参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）东北地区水—耕地—粮食关联研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 水-耕地-粮食安全是全球可持续发展急需解决的现实问题 |
| 1.1.2 我国水-耕地-粮食安全出现新的挑战 |
| 1.1.3 东北地区面临新一轮粮食生产及种植结构调整的压力较为突出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 为水土资源匹配以及水土粮的关联研究提供新的视角 |
| 1.2.2 为相关部门提供“控”与“调”的决策参考 |
| 1.2.3 有助于提高公众对灌溉定额及灌溉需求的认识 |
| 1.2.4 有助于强化深度学习在农业领域的运用 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究区域 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 主要内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 多源信息复合 |
| 1.4.2 多模型与多指标综合 |
| 1.4.3 多研究尺度整合 |
| 1.4.4 总体研究与分类研究结合 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 水-耕地-粮食的研究进展 |
| 2.1 耕地利用及粮食生产研究进展 |
| 2.1.1 耕地数量、质量和粮食生产的表征关系 |
| 2.1.2 耕地数量保障范畴与目标争议 |
| 2.1.3 耕地利用变化研究的两大类方向 |
| 2.1.4 耕地的可持续生产能力 |
| 2.2 水资源利用及粮食生产研究进展 |
| 2.2.1 水资源配置思想的转变 |
| 2.2.2 水资源投入与粮食生产的关系 |
| 2.2.3 粮食生产的水资源承载力 |
| 2.2.4 粮食作物虚拟水与水足迹 |
| 2.2.5 灌溉需水量与作物需水量 |
| 2.2.6 灌溉与雨养的产量差距 |
| 2.2.7 灌溉定额与种植结构 |
| 2.3 水土资源匹配及粮食生产研究进展 |
| 2.3.1 水土资源匹配的重要性 |
| 2.3.2 水土资源匹配的生态学与地理学解释 |
| 2.3.3 水土资源匹配测算 |
| 2.3.4 粮食结构调整的水土资源效应 |
| 2.4 总结评述 |
| 2.4.1 粮食结构调整对不同时空尺度的耕地利用的影响研究有待加强 |
| 2.4.2 粮食作物结构调整对水资源利用的影响有待加强 |
| 2.4.3 水土资源匹配的测度存在较大差异 |
| 2.4.4 水-耕地-粮食三者的关联关系有待进一步探讨 |
| 2.4.5 耕地、水、粮食的未来情景预测方法仍有改进与丰富的空间 |
| 第三章 理论基础与分析概述 |
| 3.1 概念界定 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 自然资源经济学理论 |
| 3.2.2 农业经济学理论 |
| 3.2.3 资源地理学理论 |
| 3.3 分析模型 |
| 3.3.1 耕地利用与粮食空间分布分析模型 |
| 3.3.2 耕地-粮食关联分析模型 |
| 3.3.3 水-粮食关联分析模型 |
| 3.3.4 水-耕地-粮食关联分析模型 |
| 3.3.5 长短期记忆模型(LSTM) |
| 3.4 研究区概况 |
| 3.4.1 地形地貌 |
| 3.4.2 气候特征 |
| 3.4.3 土壤条件 |
| 3.5 数据来源 |
| 第四章 水-耕地-粮食时序变化特征 |
| 4.1 耕地变化特征 |
| 4.1.1 耕地总量 |
| 4.1.2 耕地利用结构 |
| 4.1.3 耕地灌溉面积 |
| 4.1.4 耕地质量等别 |
| 4.2 水资源变化特征 |
| 4.2.1 水资源总量 |
| 4.2.2 供水能力 |
| 4.2.3 水资源开发利用率 |
| 4.2.4 用水量变化 |
| 4.2.5 用水总量控制目标 |
| 4.2.6 农田灌溉用水 |
| 4.3 粮食作物生产特征 |
| 4.3.1 粮食生产 |
| 4.3.2 水稻生产 |
| 4.3.3 玉米生产 |
| 4.3.4 小麦生产 |
| 4.3.5 大豆生产 |
| 4.3.6 杂粮生产 |
| 4.4 章节小结 |
| 第五章 水-耕地-粮食空间分布及演变特征 |
| 5.1 耕地空间分布及演变特征 |
| 5.1.1 水田与旱地的空间分布 |
| 5.1.2 “水改田”与“旱改水”分布区域 |
| 5.1.3 新增耕地来源与分布区域 |
| 5.1.4 减少耕地去向与分布区域 |
| 5.2 水资源空间分布及演变特征 |
| 5.2.1 水资源总量空间分布 |
| 5.2.2 供水量空间分布 |
| 5.2.3 水资源开发利用等级分区评价 |
| 5.2.4 水资源总量与用水量的空间匹配分布 |
| 5.2.5 灌溉用水量空间分布变化 |
| 5.3 粮食作物空间分布及演变特征 |
| 5.3.1 粮食生产空间自相关分析 |
| 5.3.2 粮食生产重心移动特征 |
| 5.3.3 粮食生产空间分布 |
| 5.3.4 各粮食作物生产空间分布 |
| 5.3.5 粮食种植结构空间聚类 |
| 5.4 章节小结 |
| 第六章 粮食-耕地(LF)关联研究 |
| 6.1 粮食生产的耕地利用效应 |
| 6.1.1 耕地利用效应分解因素的描述性统计 |
| 6.1.2 耕地利用效应分解因素的时序差异 |
| 6.1.3 耕地利用效应分解因素的空间分异 |
| 6.1.4 耕地利用效应主导因素 |
| 6.2 粮食生产结构对虚拟耕地的影响 |
| 6.2.1 粮食虚拟耕地含量时序变化特征 |
| 6.2.2 粮食生产变化对虚拟耕地含量时序变化的影响 |
| 6.2.3 粮食虚拟耕地含量空间聚类 |
| 6.2.4 粮食虚拟耕地含量变化幅度的空间差异 |
| 6.2.5 粮食生产变化对虚拟耕地含量影响的空间差异 |
| 6.2.6 结构及单产变化对粮食虚拟耕地含量增减变化的影响 |
| 6.3 章节小结 |
| 第七章 粮食-水(WF)关联研究 |
| 7.1 粮食生产结构变化对综合灌溉定额影响 |
| 7.1.1 粮食作物综合灌溉定额时序变化 |
| 7.1.2 粮食种植结构对综合灌溉定额变化影响的阶段特征 |
| 7.1.3 粮食综合灌溉定额空间分布 |
| 7.1.4 粮食综合灌溉定额变化影响因素 |
| 7.2 粮食生产变化对灌溉需水量变化影响 |
| 7.2.1 粮食作物灌溉需水量时序变化 |
| 7.2.2 粮食作物灌溉需水量时序变化的影响因素 |
| 7.2.3 粮食生产变化对需水强度的影响 |
| 7.2.4 粮食作物灌溉需水量空间分布 |
| 7.2.5 粮食作物灌溉需水量变化影响因素空间特征 |
| 7.2.6 粮食作物需水强度主要影响因素 |
| 7.3 章节小结 |
| 第八章 水-耕地-粮食(WLF)关联研究 |
| 8.1 水土资源匹配研究 |
| 8.1.1 粮食生产可利用水资源 |
| 8.1.2 粮食生产可利用耕地资源 |
| 8.1.3 粮食生产水土资源匹配变化 |
| 8.2 水-耕地-粮食关联关系研究 |
| 8.2.1 不同情境下水-耕地-粮食关联关系时空变化 |
| 8.2.2 不同情境下水-耕地-粮食关联关系变化影响因素 |
| 8.3 章节小结 |
| 第九章 未来水-耕地-粮食(WLF)关联及调控 |
| 9.1 预测模型构建 |
| 9.1.1 LSTM模型构建 |
| 9.1.2 对比模型构建 |
| 9.1.3 模型评价指标 |
| 9.2 粮食生产的耕地利用情况预测 |
| 9.2.1 耕地总面积预测 |
| 9.2.2 耕地复种指数变化预测 |
| 9.2.3 粮食面积比例变化预测 |
| 9.3 粮食种植结构变化预测 |
| 9.3.1 水稻播种面积预测 |
| 9.3.2 玉米播种面积预测 |
| 9.3.3 大豆播种面积预测 |
| 9.3.4 其他粮食作物播种面积预测 |
| 9.3.5 粮食作物种植结构预测 |
| 9.4 粮食生产水资源利用情况预测 |
| 9.4.1 粮食综合灌溉定额预测 |
| 9.4.2 粮食灌溉用水量预测 |
| 9.4.3 农田灌溉用水效率预测 |
| 9.4.4 灌溉耕地面积预测 |
| 9.5 未来水-耕地-粮食关联关系预测 |
| 9.6 水-耕地-粮食关联调控策略 |
| 9.6.1 耕地资源保护与利用 |
| 9.6.2 灌溉水资源管理 |
| 9.6.3 灌溉用水效率优化 |
| 9.6.4 灌溉定额管理 |
| 第十章 结论与讨论 |
| 10.1 主要结论 |
| 10.2 创新之处 |
| 10.2.1 方法创新 |
| 10.2.2 内容创新 |
| 10.2.3 实践创新 |
| 10.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）基于气象数据的安徽省冬小麦产量预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气象因素对粮食产量影响研究现状 |
| 1.2.2 粮食产量预测模型研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 预测方法的相关理论 |
| 2.1 多元回归分析基本理论 |
| 2.1.1 线性回归预测模型 |
| 2.1.2 多元线性回归模型的检验 |
| 2.1.3 逐步回归分析基本思想与步骤 |
| 2.2 人工神经网络基本理论 |
| 2.2.1 人工神经网络基本类型 |
| 2.2.2 BP神经网络算法原理 |
| 2.2.3 BP神经网络算法实现流程 |
| 2.3 两种方法的优劣性分析 |
| 2.3.1 逐步回归分析法优劣点 |
| 2.3.2 BP神经网络优劣点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 影响因子选择与数据处理 |
| 3.1 影响因子选择 |
| 3.2 数据选择 |
| 3.3 气象数据预处理 |
| 3.3.1 冬小麦生育期划分 |
| 3.3.2 生育期数据分组 |
| 3.4 分离时间趋势产量和气象产量 |
| 3.4.1 时间回归方程模拟时间趋势产量 |
| 3.4.2 分离气象产量 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于气象数据的冬小麦产量预测模型 |
| 4.1 基于逐步回归分析的冬小麦产量预测模型 |
| 4.1.1 模型建立 |
| 4.1.2 预测结果分析 |
| 4.2 基于BP神经网络的冬小麦产量预测模型 |
| 4.2.1 研究思路 |
| 4.2.2 模型建立准备工作 |
| 4.2.3 预测过程与结果分析 |
| 4.3 冬小麦气象产量预测模型效果分析 |
| 4.3.1 两种模型预测效果 |
| 4.3.2 基于时间回归方程的预测模型比较 |
| 4.3.3 模型应用情况分析 |
| 4.4 BPNN预测模型在小麦产量预测的系统应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）我国马铃薯价格波动与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 农产品价格波动研究 |
| 1.2.2 农产品价格预测研究 |
| 1.2.3 小结 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究对象 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 马铃薯价格波动与预测理论基础与方法 |
| 2.1 价格波动理论 |
| 2.1.1 价格波动 |
| 2.1.2 价格形成机制 |
| 2.1.3 均衡价格理论 |
| 2.1.4 弹性理论 |
| 2.2 价格预测理论 |
| 2.2.1 经济预测的概念 |
| 2.2.2 预测的一般原理 |
| 2.2.3 预测的基本流程 |
| 2.3 价格波动分析与预测方法 |
| 2.3.1 价格波动分析方法 |
| 2.3.2 价格预测方法 |
| 第三章 马铃薯批发市场价格波动分析 |
| 3.1 数据与模型 |
| 3.1.1 数据说明 |
| 3.1.2 模型介绍 |
| 3.2 马铃薯批发市场价格波动情况分析 |
| 3.2.1 马铃薯批发市场年度价格波动分析 |
| 3.2.2 马铃薯批发市场季度价格波动分析 |
| 3.2.3 马铃薯批发市场月度价格波动分析 |
| 3.3 马铃薯批发市场价格波动原因分析 |
| 3.3.1 供求关系 |
| 3.3.2 外部冲击 |
| 3.3.3 市场信息不对称 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 马铃薯批发市场周度价格预测 |
| 4.1 基于ARIMA模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.1.1 ARIMA模型简介 |
| 4.1.2 ARIMA预测模型应用 |
| 4.2 基于灰色预测模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.2.1 灰色预测理论简介 |
| 4.2.2 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 4.2.3 GM(1,1)预测模型应用 |
| 4.3 基于ARIMA(4,0,0)-GM(1,1)组合模型的马铃薯批发市场周价格预测 |
| 4.3.1 组合预测简介 |
| 4.3.2 ARIMA(4,0,0)-GM(1,1)组合预测模型应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 深化马铃薯市场价格波动规律研究 |
| 5.2.2 建立马铃薯市场价格数据收集平台 |
| 5.2.3 规范马铃薯市场价格监测预测信息推送方式 |
| 5.2.4 加强农产品价格预测人才培养力度 |
| 5.3 不足与展望 |
| 5.3.1 研究不足 |
| 5.3.2 创新点 |
| 5.3.3 对未来研究的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）基于灰色神经网络实现多因素玉米产量预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 我国玉米产量形势分析及数据选择 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 灰色理论与神经网络基本理论概述 |
| 2.1 灰色系统基本理论 |
| 2.2 神经网络基本理论 |
| 2.3 灰色神经网络基本理论 |
| 3 玉米产量影响因素的分析及研究 |
| 3.1 玉米产量影响因素分析 |
| 3.2 灰色关联分析 |
| 3.3 本章总结 |
| 4 基于灰色理论模型实现玉米产量预测 |
| 4.1 基于灰色GM模型对华北地区玉米年产量的预测应用 |
| 4.2 本章小结 |
| 5 基于BP神经网络模型实现玉米产量预测 |
| 5.1 BP算法建模步骤 |
| 5.2 基于BP神经网络对华北地区玉米年产量的预测应用 |
| 5.3 本章总结 |
| 6 基于灰色-BP神经网络实现玉米产量预测 |
| 6.1 灰色-BP神经网络模型预测的可行性 |
| 6.2 灰色-BP神经网络模型组合思路 |
| 6.3 灰色-BP神经网络建模步骤 |
| 6.4 基于组合模型对华北地区玉米年产量预测应用 |
| 6.5 模型效果对比与分析 |
| 7 基于灰色神经网络模型预测平台及分析 |
| 7.1 灰色神经网络模型平台技术支持 |
| 7.2 灰色神经网络模型平台的实现 |
| 8 论文工作总结及展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）玉米进口解决我国玉米产需缺口研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状的启示 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文创新与不足 |
| 1.4.1 本文创新点 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 第2章 玉米进口的相关理论与影响因素分析 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 比较优势理论 |
| 2.1.2 要素禀赋理论 |
| 2.1.3 成本收益理论 |
| 2.2 影响我国玉米进口贸易的因素分析 |
| 2.2.1 需求与供给相关性因素 |
| 2.2.2 政策环境相关性因素 |
| 2.2.3 贸易环境相关性因素 |
| 第3章 我国玉米产量预测 |
| 3.1 我国玉米播种区域分布及产量 |
| 3.2 影响我国玉米产量的因素 |
| 3.3 我国玉米产量增长潜力分析 |
| 3.4 玉米产量预测 |
| 3.4.1 预测方法选择 |
| 3.4.2 基于C-D生产函数的预测 |
| 3.4.3 基于灰色预测模型GM(1,1)的预测 |
| 3.4.4 基于C-D函数和灰色预测模型GM(1,1)的组合预测 |
| 3.4.5 预测结果的确定 |
| 第4章 我国玉米产需缺口预测 |
| 4.1 我国玉米的消费现状 |
| 4.1.1 玉米消费总量 |
| 4.1.2 玉米消费结构 |
| 4.1.3 玉米消费项目 |
| 4.2 我国玉米需求量预测 |
| 4.2.1 基于Holt指数平滑法的预测 |
| 4.2.2 基于灰色预测模型GM(1,1)的预测 |
| 4.2.3 基于Holt指数平滑法和灰色预测模型GM(1,1)的组合预测 |
| 4.2.4 预测结果的确定 |
| 4.3 我国玉米产需缺口分析 |
| 第5章 玉米进口解决我国玉米产需缺口的可行性分析 |
| 5.1 国际市场的玉米可供性分析 |
| 5.1.1 国际市场的玉米供应能力分析 |
| 5.1.2 国际市场的玉米供应潜力分析 |
| 5.2 中国获取国际市场玉米的能力分析 |
| 5.2.1 充足的资金保障 |
| 5.2.2 优惠的政策体系 |
| 5.3 中国玉米资源国际配置的经济福利与挑战分析 |
| 5.3.1 经济福利分析 |
| 5.3.2 战略挑战分析 |
| 第6章 结论及政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 持续提高国内玉米产量 |
| 6.2.2 结合实际控制玉米进口量 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于灰色模型技术的我国粮食供需结构平衡及影响因素分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 粮食供需结构平衡问题研究背景及意义 |
| 1.1.1 粮食供需结构性平衡的研究背景 |
| 1.1.2 粮食供需结构性平衡的研究意义 |
| 1.2 国内外研究文献综述 |
| 1.2.1 关于粮食质量问题研究进展 |
| 1.2.2 关于粮食供需平衡研究进展 |
| 1.2.3 关于粮食供需影响因素的研究进展 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 灰色模型的原理及进展 |
| 2.1 灰色预测模型的基本原理及研究进展 |
| 2.1.1 灰色预测模型的基本原理 |
| 2.1.2 灰色预测模型的研究进展 |
| 2.2 灰色关联分析模型的基本原理及研究进展 |
| 2.2.1 灰色关联模型的基本原理 |
| 2.2.2 灰色关联模型的研究进展 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 我国粮食供需结构平衡现状 |
| 3.1 我国粮食供需质量现状 |
| 3.2 我国粮食供需品种结构性现状 |
| 3.3 我国粮食区域生产情况 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 我国粮食供需结构性平衡的量化分析 |
| 4.1 我国粮食总量及品种结构性平衡的量化分析 |
| 4.1.1 基于灰色区间预测的我国粮食需求预测分析 |
| 4.1.2 基于灰色GM(1,N)预测的我国粮食总量及品种数量平衡分析 |
| 4.1.3 供需平衡结果分析及建议 |
| 4.1.4 政策建议 |
| 4.2 我国粮食质量等级平衡量化分析 |
| 4.2.1 我国粮食质量等级的划分 |
| 4.2.2 粮食生产质量等级 |
| 4.2.3 粮食需求质量等级 |
| 4.2.4 粮食质量等级结构构性平衡分析 |
| 4.3 我国粮食区域性平衡量化分析 |
| 4.3.1 我国粮食生产区域性分析 |
| 4.3.2 我国粮食需求区域性分析 |
| 4.3.2.1 口粮消费 |
| 4.3.2.2 饲料用粮 |
| 4.3.2.3 工业用粮 |
| 4.3.2.4 种子用粮 |
| 4.3.3 我国粮食区域性供需结构平衡分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 我国粮食供需结构性平衡的影响因素分析 |
| 5.1 基于熵权法的灰色关联组合模型 |
| 5.2 基于灰色组合模型的我国粮食供需缺口影响因素量化分析 |
| 5.2.1 我国粮食供需缺口现状分析 |
| 5.2.2 生产及需求影响因素辨识 |
| 5.2.3 我国粮食供需缺口影响因素分析 |
| 5.2.4 结论与建议 |
| 5.3 基于灰色组合模型的我国主产区粮食生产影响因素差异性分析 |
| 5.3.1 我国粮食主产省粮食生产现状 |
| 5.3.2 变量说明 |
| 5.3.3 基于灰色关联组合模型的粮食主产区粮食生产影响因素差异性分析 |
| 5.3.4 结论与建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 河南省粮食供需结构平衡分析 |
| 6.1 河南省粮食概况 |
| 6.1.1 河南省粮食生产概况 |
| 6.1.2 河南省粮食消费现状 |
| 6.2 河南省粮食总量结构平衡分析 |
| 6.2.1 河南省粮食生产总量 |
| 6.2.2 河南省粮食需求总量 |
| 6.2.3 河南省粮食供需平衡总量预测分析 |
| 6.3 河南省粮食质量等级结构平衡分析 |
| 6.3.1 河南省粮食生产质量等级划分 |
| 6.3.2 河南省粮食需求质量等级划分 |
| 6.3.3 河南省粮食供需质量等级预测分析 |
| 6.4 河南省粮食区域性平衡分析 |
| 6.4.1 河南省粮食区域性生产分析 |
| 6.4.2 河南省粮食区域性需求分析 |
| 6.4.3 河南省粮食区域性供需结构平衡预测分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与未来展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| ABSTRACT |
| 硕士期间研究成果 |
（9）基于灰色—马尔科夫模型的粮食产量预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3 粮食产量组合预测模型概述 |
| 1.4 论文主要研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 |
| 1.4.2 论文主要章节安排 |
| 2 基于灰色系统理论模型的预测 |
| 2.1 灰色系统理论的基本概念 |
| 2.2 灰色系统数据预处理 |
| 2.3 灰色系统关联度分析 |
| 2.4 灰色系统GM(0,N)模型 |
| 2.5 实验仿真及分析 |
| 2.5.1 实验步骤与流程图 |
| 2.5.2 邓氏关联度的求解 |
| 2.5.3 GM(0,4)模型的建立 |
| 2.5.4 河南粮食总产量序列预测值 |
| 2.5.5 GM(0,4)模型的预测分析 |
| 2.5.6 分析与总结 |
| 3 基于灰色—马尔科夫模型的预测 |
| 3.1 马尔科夫理论的基本概念与应用 |
| 3.2 齐次马尔科夫链模型 |
| 3.3 灰色模型与马尔科夫模型的结合 |
| 3.4 实验仿真及分析 |
| 3.4.1 实验步骤与流程图 |
| 3.4.2 残差浮动率的求解 |
| 3.4.3 马尔科夫状态区间的划分 |
| 3.4.4 马尔科夫状态转移概率矩阵的求解 |
| 3.4.5 马尔科夫状态区间对预测值的修正 |
| 3.4.6 灰色马尔科夫模型修正后的预测分析 |
| 3.4.7 分析与总结 |
| 4 基于遗传算法—灰色马尔科夫模型的预测 |
| 4.1 遗传算法的历史和发展 |
| 4.2 遗传算法中的一些术语 |
| 4.3 遗传算法的特点 |
| 4.4 遗传算法的关键与运算过程 |
| 4.5 遗传算法与灰色马尔科夫模型的结合 |
| 4.6 实验仿真及分析 |
| 4.6.1 实验步骤与流程图 |
| 4.6.2 状态区间灰处理与白化处理 |
| 4.6.3 优化方向与适应度的确定 |
| 4.6.4 白化区间的正化处理 |
| 4.6.5 遗传算法相关参数的确定 |
| 4.6.6 遗传算法修正区间值对预测值的修正 |
| 4.6.7 遗传算法—灰色马尔科夫模型修正后的预测分析 |
| 4.6.8 分析与总结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读硕士学位期间发表论文与研究成果 |
（10）中国农产品产量预测模型的比较研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 本文结构 |
| 1.3 本文的创新点和不足 |
| 第二章 农产品产量预测和预测模型的文献综述 |
| 2.1 关于农产品产量预测的硏究现状 |
| 2.1.1 关于农产品产量预测的国外研究 |
| 2.1.2 关于农产品产量预测的国内研究 |
| 2.2 关于预测模型的国内外硏究现状 |
| 2.2.1 关于预测模型的国外研究 |
| 2.2.2 关于预测模型的国内研究 |
| 2.3 文献综述总结 |
| 第三章 中国农产品产量预测及预测模型的相关理论 |
| 3.1 中国农产品产量预测的相关理论 |
| 3.1.1 中国农产品产量的预测指标 |
| 3.1.2 粮食总产量及玉米农产量的变化趋势 |
| 3.2 三种模型预测方法的基本思想 |
| 3.2.1 ARIMA模型预测方法 |
| 3.2.2 灰色预测方法 |
| 3.2.3 模型平均预测方法 |
| 第四章 中国农产品产量预测的实证分析 |
| 4.1 基于ARIMA模型预测中国农产品产量 |
| 4.1.1 中国农产品产量基于ARIMA模型的中长期预测 |
| 4.1.2 中国农产品产量基于ARIMA模型的短期预测 |
| 4.2 基于灰色GM(1,1)模型预测中国农产品产量 |
| 4.2.1 中国农产品产量基于灰色GM(1,1)模型的中长期预测 |
| 4.2.2 中国农产品产量基于灰色GM(1,1)模型的短期预测 |
| 4.3 基于OPT准则下模型平均方法预测中国农产品产量 |
| 4.3.1 中国农产品产量基于OPT准则下模型平均方法的中长期预测 |
| 4.3.2 中国农产品产量基于OPT准则下模型平均方法的短期预测 |
| 4.4 三种预测方法的对比分析 |
| 4.4.1 三种预测方法的中长期预测误差的对比分析 |
| 4.4.2 三种预测方法的短期预测误差的对比分析 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、灰色理论在小麦总产量预测中的应用（论文参考文献）
- [1]集成学习在粮食产量预测系统中的应用研究[D]. 胡殿涛. 武汉轻工大学, 2021(02)
- [2]“一带一盟”背景下中俄农业合作研究[D]. 吴頔. 吉林大学, 2020(01)
- [3]东北地区水—耕地—粮食关联研究[D]. 向雁. 中国农业科学院, 2020(01)
- [4]基于气象数据的安徽省冬小麦产量预测模型研究[D]. 马凡. 安徽农业大学, 2020(04)
- [5]我国马铃薯价格波动与预测研究[D]. 伦闰琪. 中国农业科学院, 2020(12)
- [6]基于灰色神经网络实现多因素玉米产量预测[D]. 韩静瑶. 北京农学院, 2020(02)
- [7]玉米进口解决我国玉米产需缺口研究[D]. 杨震. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [8]基于灰色模型技术的我国粮食供需结构平衡及影响因素分析[D]. 杨卫明. 河南农业大学, 2019(04)
- [9]基于灰色—马尔科夫模型的粮食产量预测[D]. 王少航. 河南工业大学, 2019(02)
- [10]中国农产品产量预测模型的比较研究[D]. 王艳妮. 青岛大学, 2018(12)