基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA组合模型对粮食产量的预测

• 作者: 曹培格 樊超 郭亚菲
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 粮食产量 预测 小波分析 GM(1,1)模型 ARIMA模型
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 221-224
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 字数: 3888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2019.01.053

摘要

为提高粮食产量的预测精度,针对粮食产量的数据特点,提出了在小波变换的基础上,结合GM(1,1)模型与ARIMA模型的优点,建立GM(1,1)-ARIMA组合预测模型.首先,通过小波变换对非平稳序列进行分解,得到近似分量和细节分量;针对各分量序列的不同特征,采用灰色GM(1,1)模型对近似分量进行趋势预测,为进一步提高趋势信号的预测精度,使用灰色GM(1,1)模型对预测序列进行残差修正;然后,采用ARIMA预测模型对分离出的细节分量进行预测;最后,通过小波重构得到粮食产量的预测值.预测结果表明,基于小波变换的GM(1,1)-ARIMA模型的拟合平均误差为0.69％,通过对2011—2014年粮食产量的预测,其预测平均误差低于1％,为粮食产量预测提供了一种新的技术途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊超	河南工业大学信息科学与工程学院	49	227	9.0	12.0
2	郭亚菲	河南工业大学信息科学与工程学院	6	16	2.0	4.0
3	曹培格	河南工业大学信息科学与工程学院	6	14	2.0	3.0