基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用分形(fractal)方法确定一个代表粮食产量变化的时间序列的分数维,从而得到对粮食产量的一个预测方法,并根据历史资料,用此方法计算了2004年至2010年我国粮食产量的预测值,并用基于R/S分析的预测方法进行了验证.
推荐文章
基于多元线性回归的广西粮食产量预测
粮食产量
多元线性回归
预测
建议
广西
基于支持向量回归机的粮食产量预测研究
支持向量机
回归预测
参数选择
粮食产量
时间序列分析在粮食产量预测中的应用
ARMA
Matlab
时间序列分析
预测
福建省粮食产量影响因素主成分分析与产量趋势预测
粮食产量
影响因素
趋势
主成分分析
GM(1,1)模型
福建省
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 粮食产量预测的分形方法
来源期刊 辽宁农业科学 学科 农学
关键词 分形 R/S分析 粮食 预测
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 简报
研究方向 页码范围 45-46
页数 2页 分类号 S-03
字数 2383字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-1728.2005.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金燕 17 79 6.0 8.0
2 郑永冰 东北财经大学数量经济系 16 131 2.0 11.0
3 陈文章 16 67 5.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (21)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (58)
1967(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1968(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2006(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2007(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2008(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2009(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2010(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2011(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2012(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2013(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2014(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2015(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2016(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
分形
R/S分析
粮食
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
辽宁农业科学
双月刊
1002-1728
21-1111/S
大16开
沈阳市东凌路84号
8-21
1960
chi
出版文献量(篇)
3429
总下载数(次)
7
总被引数(次)
16441
论文1v1指导