基于PSO-SVR的粮食产量预测模型

在粮食产量预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低.文章将支持向量机回归(SVR)与粒子群优化算法(PSO)相结合,提出了适用于小样本量学习的PSO-SVR粮食产量预测模型.实例结果表明,PSO-SVR模型预测误差率优于BP神经网络模型.     

上海2009年粮食丰产分析

2009年上海粮食种植面积比上年增长10.7%,粮食总产量比上年增长5.2%.实现双超目标.主要因为是气候条件较好,扶持力度加大,粮田设施建设成效显著,推进科技种粮,管理服务措施落实到位.     

影响我国粮食生产因素的实证分析——基于1983--2005年的数据

粮食安全问题始终是关系国家安全的重大问题，我国在过去的半个世纪里粮食总产量有了很大的突破。文章对影响我国粮食生产的主要因素进行了实证分析，总结得出其最主要影响因素有：农业化肥施用量；粮食播种面积以及成灾面积，并分析了各种因素的影响情况，最后得出了相应的结论建议。     

旱灾对粮食生产影响的非线性动态效应评估

自然灾害严重威胁粮食安全,因此科学地理解和认识自然灾害与粮食产量之间的关系至为重要。基于时变Copula函数方法的实证研究结果表明,水稻、小麦、玉米在低产时和旱灾的尾部相关系数分别为0.52、0.15、0.58,但是水稻、玉米在高产时和旱灾比率的尾部相关系数近似为0,小麦在高产时和旱灾的尾部相关系数仅为0？06,这意味着粮食单产与旱灾的关联性表现出非对称性。旱灾对粮食产量影响的时变性也因不同作物而异。对于水稻而言,随着技术水平的提高,旱灾与水稻单产的关联性存在显著的下降趋势;但是,旱灾与小麦、玉米单产的关联性并没有表现出随时间推移而下降的趋势。     

我国粮食自给率到底有多高？

我国粮食生产在＂十连增＂的大好形势下,粮食进口量却大幅增长,我国粮食安全问题不仅成为目下的热议,也受到中央高层的格外重视。本文概述了粮食安全的概念,分析了我国粮食增长与供给的基本特征,揭示了狭义与广义粮食自给率概念的差别、计算结果的差异与结论的不同,今后我国粮食安全还需警钟长鸣。     

河南省粮食产量波动及其影响因素分析

利用剩余法将粮食生产波动与长期趋势相分离,对河南省23年来粮食生产变化趋势加以分析,计算河南省粮食产量及产量波动与影响因素之间的灰色关联系数,探求粮食生产中的主控因子。结果表明,河南省的粮食产出波动具有阶段性变化特征,整体趋势与农业政策制度变化具有明显相关性 在近年虽然表现出一定的波动,但总体呈增长趋势。有效灌溉面积、机耕面积、化肥施用量和农村家庭平均每人每年纯收入可视为河南省粮食产量及波动的主控因素。     

基于粗糙集理论与支持向量回归的预测模型

文章将粗糙集与支持向量回归有机结合起来,建立了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量回归模型,有效地克服了支持向量回归对样本属性重要性不加区分以及处理大量数据时运算速度慢等缺陷,并将该模型成功地应用到我国粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。     

粮食产量时间序列的单分形检验及R/S预测

为探讨中国粮食产量的变化规律及趋势预测问题,采用配分函数方法,判定了1949年以来粮食总产量时间序列的单分形特征,并利用分析方法确定一个代表粮食产量变化趋势的时间序列的幂,从而得到预测粮食产量变化趋势的分形方法。根据历史资料,用此方法对中国粮食产量的变化趋势进行了短期预测,得到了变化方向上的一个估计结果。     

清代湖南农业经济透视

清代湖南农业经济获得巨大发展。它主要表现在三个层面上:粮食总产量和单位产量不断增长,成为清代重要的粮食输出地;耕地规模虽不断缩小,却能支撑巨大的人口生存;农民收入渠道多样化,拓宽了农民的生存途径。但是,总体来说,湖南农业发展受到诸如人口过剩、人们的生活习惯、农作物品种单一等问题的限制。     

粮食产量“十连增”的底气

正2013年11月29日,国家统计局发布公告,20l3年全国粮食总产量60193.5万吨(12038.7亿斤),比2012年增加1235.6万吨(247.1亿斤),增长2.1%。全国粮食总产量首次突破60000万吨大关,实现10年连续增产。其中,东北及内蒙古4省(区)增产820万吨(164亿斤),贡献了全国66.4%的粮食增产量,4省(区)粮食产量占全国总产量的比重达到24.1%。另外,河北、江苏、云南等六个"十连增"省(区)共计增产360.6万吨(72.12亿斤),占增产总量的29.2%。