关于黑龙江省粮食生产结构演化规律的研究

依据黑龙江省1980-2018年粮食生产情况,利用结构熵指标从粮食种植面积和粮食产量的角度来研究粮食生产结构的变动趋势,结果表明黑龙江省粮食种植与生产力度逐渐向高产量、高产值的优势粮食作物转移.基于系统科学理论,将黑龙江省主要粮食作物水稻、小麦、玉米、大豆的生产情况及其相互之间的关系看作一个系统.运用SPA联系数判断各粮食作物产量年度增长关系之间的同义反态势,并据此得出黑龙江省粮食生产结构的演化规律同时对未来短时间内的粮食生产结构的演化趋势进行预测,结果表明黑龙江省粮食生产结构调整的重点在于水稻和玉米生产情况的调整.     

山东省粮食产量预测研究

山东省是我国的农业大省,粮食问题在全省经济社会发展中始终处于重要位置,在全国粮食安全的大局中也发挥着重要作用.因此提前预测山东省粮食产量对确保全国粮食安全有着重大的意义.首先运用协整检验等方法对山东粮食产量的影响因素进行分析;其次,利用1980-2011年的山东省粮食生产相关数据和2012年山东省粮食生产调研数据,应用ARMA和OLS方法相结合构建了多个山东省粮食产量预测模型;然后应用建立的预测模型,结合专家经验法对2012年的山东省粮食产量进行预测.预测结果表明:2012年山东省粮食产量将达到4538万吨,有望实现十连增.最后,提出了确保山东粮食增产的相关政策建议.     

对我省粮食单产与水、肥相关关系的研究

一、问题的提出 我们陕西省人多地少,1986年人均占有耕地仅1.77亩.近年来,水、旱、虫灾害又频频出现,使粮食产量很不稳定,提供的商品率也不高,从过去三十多年的历史经验教训中可以知道:粮食问题,始终是制约我省经济发展的一个突出问题.为了使我省经济继续保持健康稳定地向前发展,必须抓好粮食生产,努力在发展粮食生产问题上狠下功夫. 发展粮食生产的基本途径有两条:一是不断增加粮食作物的播种面积,二是不断提高粮食作物的单位面积产量,三十多年来,由于人口的增长,工业的发展,使我省耕地面积以平均每年42.6万亩的速度递减.因之,第一条途径是…     

基于灰关联聚类降维数据空间的GM(1,n)预测模型

按照时间顺序,记粮食产量与影响它的生产条件为数据序列,根据灰色关联的基本原理计算他们之间的关联系数,通过对比系数值的大小,分别将和粮食产量关系密切的一些生产因素聚为一类,系数较小的一些因素聚为另一类.接着以两组数据为基础建立GM(1,n)预测模型,预测粮食的产量.发现第一组的预测值与实际统计值相对误差较小,且在模型精度...     

基于支持向量机的辽宁省粮食产量预测

随着中国经济的不断发展,城市化进程不断推进,总人口逐年增加;农村人口逐年减少,粮食的需求量逐年增加,某些贫困地区已经出现粮食短缺的状况.本文选取了1986年-2016年辽宁省年粮食总产量、有效灌溉面积、农业化肥施用量、农业机械总动力、播种面积以及受灾面积等相关数据.利用支持向量机回归、线性回归,随机森林三种方法,对辽宁省粮食产量进行了预测,并比较了三种方法预测的精准度.     

我国水泥工业的市场统计分析与预测

本通过建国后水泥每年总产量及其相关数据的统计分析,找出了水泥需求制约和影响的主要因素,对水泥产量进行短期预测,并参照世界发达国家的水泥生产发展过程,结合我国实际,对我国的水泥总产量建立数学模型,进行中长期预测。     

中国人口增长与粮食生产的协整研究

本文以1978-2004年为样本数据,对中国人口和粮食产量进行了单位根检验、协整检验和Granger因果关系检验.结果表明,样本期内人口因素不是粮食生产的Geanger原因,人口增长和粮食生产发展并不协调.通过建立中国粮食生产模型,预测了2006-2010年的人口增长与粮食生产趋势,提出了实现中国人口增长与粮食生产和谐发展的几点建议.     

用灰色马尔柯夫链预测模型对我国粮食产量的预测

针对粮食生产的不确定性 ,本文提出了用建立在中心逼近式的 GM(1 ,1 )模型及马尔柯夫预测模型上的灰色马尔柯夫预测模型对我国粮食产量进行预测 ,预测建立在对过去年份的数据的分析之上 ,并给出了2 0 0 3年的粮食产量预测结果 .     

基于多目标规化粮食最低收购价格模型的研究

基于多目标优化算法,考虑影响粮食最低收购价格的农民收入,种植面积,粮食产量,贸易差距,市场稳定等多个因素,从最优性和重要性两个方向进行改进,提出了具有模糊性的多目标优化算法;然后基于2006年至2016年稻谷和小麦最低收购价格进行研究,发现历年粮食最低收购价格总体处于模型求解范围内,结果表明该算法有效可行.最后利用算法对我国2017年粮食最低收购价格进行预测.     

基于Probit-ISM模型的稻农农业技术采用影响因素分析——以湖北省320户稻农为例

稻农对不同农业技术的采用能够促进其推广应用。基于湖北五市320户稻农的调研数据,利用二元Probit模型和ISM模型,分别探讨了稻农采用新品种技术、病虫害防治技术、机械化技术的影响因素及其层次结构。研究结果表明:是否参加农业保险、国家粮食补贴金额、水稻种植规模、家庭人均年收入、种粮积极性、家庭人口数量显著影响稻农采用新品种技术。其中,种粮积极性和家庭人口数量是深层根源因素;水稻种植规模、对粮补政策态度、国家粮食补贴金额、年龄、家庭人口数量、家庭人均年收入显著影响其病虫害技术采用。其中,年龄、家庭人口数量和家庭人均年收入是深层根源因素;国家粮食补贴金额、水稻种植规模、性别、健康状况、农业保险、是否兼业显著影响其机械化技术采用。其中,性别、健康状况、是否兼业和农业保险是深层根源因素。     

基于VAR模型的粮食产量影响因素分析

粮食能否稳定供应的关键是粮食产量.影响粮食产量的因素错综复杂,基于1994-2019《中国统计年鉴》的相关数据,选取了影响粮食产量的9大指标,通过HP滤波对数据进行预处理,使用向量自回归模型(VAR)分析发现:农用化肥施用量对当期粮食产量的冲击最大(11.153).第一产业就业人数是粮食播种面积格兰杰原因,劳动力投入会...     

基于最小二乘法的GM(1,1)模型在我国蔬菜产量预测中的应用研究

从2011年起,蔬菜产量和产值均超过粮食,已跃居成为中国的第一大农产品,其生产状况影响全国市场的稳定.蔬菜产量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.本文采用基于最小二乘法的GM(1,1)模型,应用灰色系统预测理论对我国未来几年内蔬菜产量进行了短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立基于最小二乘法的GM(1,1)模型;其次结合2009至2013年我国蔬菜产量数据建立预测模型;最后经过误差检验并使用2014年数据对模型可靠性进行验证,基于最小二乘法的GM(1,1)模型的预测结果更加接近实际值.预测结果显示未来3年中国蔬菜产量将持续增加,该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于我国对未来蔬菜产品市场进行宏观调控,维持市场平衡,避免价格波动风险.     

基于时空注意力机制的双向长短期记忆神经网络的股指预测研究

股票市场是一个高噪音的混沌系统，其外部属性之间的相关性问题以及在长期预测时外部影响对股价波动的加剧，导致对股票市场进行准确预测是一项富有挑战性的工作。为解决上述问题，本文利用基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)对香港恒生指数收盘价进行有效性的实证检验。其中，空间注意力机制用于捕捉输入指标之间的相关性并为其赋予区别权重，时间注意力机制用于描述数据的时间相关性以解决长期预测中的时间依赖问题并为时间步赋予区别权重，BiLSTM神经网络用于拟合数据并构建预测模型。本文还比较了四种基于注意力机制的神经网络方法和六种基线方法，实验结果表明，与当下流行的股票指数预测方法相比，基于双维度注意力机制的BiLSTM可以在短、中、长期预测中均实现更准确的股票指数收盘价预测。     

北京市粮食系统行业发展规模预测

预测粮食的销售数量,也就是搞粮食的需求预测.从现在起到2000年我国人民的食品消费是以什么为主呢?是以粮食为主,还是以肉食为主?我们认为应以粮食为主,因为: 1.尽管我们的工农业发展很快,但由于我国人口众多,底子薄,因而到2000年我国人民的消费只能达到小康水平,它的标志就是食品支出占整个消费支出的40—50%,吃仍占整个消费的第一位,因此,人们不可能拿出更多的钱来以肉食为主. 2.根据我国的实际情况,人多地少,人均耕地面积只有一点五亩,尽管单位面积产量可以逐渐提高,但对于将要发展成十二亿人口的大国,粮食产量还是有限的,如果以肉食为主…     

逐步回归在牲猪生产决策中的应用

湖南省是我国的牲猪生产区，邵阳市又是湖南的牲猪生产区之一．近几年来，邵阳市牲猪生产一直徘徊不前，为寻找影响牲猪生产的原因，本文选取粮食产量、牲猪外调量、家禽产量等多个因素，采用逐步回归的方法，求得它们影响牲猪出栏量的多元线性回归模型，并据此对１９９１年牲猪生产状况进行了预测，提出了恢复牲猪正常发展的努力方向和应采取的基本对策．     

农机配套服务的系统分析和协调优化模型研究

在界定农机配套服务的基础上,首先系统分析了农机配套服务的影响因素,以黑龙江垦区51个农场近10年农机和粮食产量等数据为例,采用相关分析、建立最优模型等方法知目前黑龙江垦区农机配套比与粮食单产相关系数的绝对值存在逐年减少趋势.再以七星农场近10年数据为例知小型农机具配套比与粮食产量相关性最密切,而利用建立最优回归模型揭示大中型拖拉机配套农机具对粮食产量起到显著作用.最后建立和分析农机配套服务的协调优化模型,确定了决策变量的满足条件,为推进农机配套服务具有重要意义.     

辽宁省农户参与农业保险意愿的实证研究

辽宁省位于中国的东北地区,主要生产粮食和饲料.对辽宁省农户的保险意愿调查问卷进行了统计分析.结果表明:性别、受教育程度、收入、灾害损失和对保险的了解程度对农户在农业保险意愿上有影响.女性相对于男性,更不愿意参加农业保险;教育程度高和贫穷的农户不愿意参保.以往受灾损失大的农户也不愿意参保,这样,如果政府不能合理的设定保险品种和保险价格可能会出现逆向选择问题.     

基于多元混沌时间序列的油田产量预测模型

油田产量的预测一直是石油工作者研究的重要课题.针对油田产油量、产水量、地层压力和时间之间有着混沌的特征,利用多变量混沌时间序列等方法研究了油田产量的混沌建模和预测问题.用C-C算法确定每一个变量的嵌入维数和延迟时间,重构多元混沌时间序列的相空间;使用基于奇异值分解的主成分分析消除重构相空间的冗余变量和噪声干扰,建立了有较好泛化性能的多元混沌时间序列油田产量预测模型;最后将混沌时间序列预测和Elman神经网络进行耦合,创建了基于主成分分析前馈网络的多元混沌时间序列油田产量预测方法.应研究表明,提出的多变量混沌时间序列预测方法的预测精确度优于单变量预测,它可用于解决具有多变量混沌时间序列的预测问题.     

我国粮食生产的技术推进模式及影响机制研究

基于农业生产技术的功能性特征及随机前沿理论,构建可分离柯布-道格拉斯形式生产函数,测算我国粮食生产全要素增长率及其组成成分.实证结果表明,1999-2011年间,小麦、稻谷和玉米作物的全要素增长率普遍较低,其中,前沿技术进步率对全要素增长率具有正的贡献;但技术效率(尤其是M技术效率)在逐年降低,是造成全要素增长率偏低的主要原因.在此基础上,对影响我国粮食生产技术效率变化的因素进行理论分析和实证检验.研究发现,以直接补贴为主的农业财政支出政策对BC和M技术效率提高作用明显,且影响效果最强.粮食生产技术的推广与普及、粮食生产的规模化和专业化对技术效率具有显著正向影响,但市场机制的影响效果并没有显现出来.     

基于神经网络的股票预测模型

针对股票市场的特征提取困难、预测精度较低等问题,本文基于深度学习算法,构建了一系列用于股票市场预测的神经网络模型,包括基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控神经单元(GRU)的模型。 针对RNN、LSTM和GRU无法充分利用所参考的时间维度的信息,引入注意力机制(Attention Mechanism) 给各时间维度的信息赋予不同权重,区分不同信息对预测的重要程度,从而提升递归网络模型的性能。上述模型均基于股票数据进行了优化,基于上证指数对各类模型进行了充分的对比实验,探索了模型中重要变量对性能的影响,旨在为基于神经网络的股票预测模型给出具体的优化方向。