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摘要:
一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势.但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了.对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理.用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测.通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值.图1,表3,参13.
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文献信息
篇名 基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测
来源期刊 农业系统科学与综合研究 学科 农学
关键词 GM(1,1)模型 线性回归 预测 粮食产量
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 411-414,419
页数 5页 分类号 S11+7
字数 4620字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0068.2008.04.006
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 李炳军 河南农业大学信息与管理科学学院 87 986 16.0 29.0
2 卢秀霞 河南农业大学信息与管理科学学院 8 79 4.0 8.0
3 何春花 河南农业大学信息与管理科学学院 17 93 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
GM(1,1)模型
线性回归
预测
粮食产量
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
农业系统科学与综合研究
季刊
1001-0068
23-1158/S
大16开
黑龙江省哈尔滨市
14-151
1985
chi
出版文献量(篇)
1300
总下载数(次)
2
总被引数(次)
19404
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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