安徽省农业总产值预测研究——基于DE-ROLLING的改进GM(1,1)模型

作者：王苗苗; 罗清文; 王瑞

来源：安徽农业大学学报(社会科学版), 2018, 27(06): 50-55.

DOI：10.19747/j.cnki.1009-2463.2018.06.009

• 灰色预测
• 滚动机制
• 差分进化算法
• 农业总产值

以安徽省农业总产值为应用背景,选择国家统计局的数据作为基础数据,分别采用GM、DEGM、RGM和DERGM四种模型对2011年至2017年安徽省农业总产值进行预测,并与实际总产值进行比较。得出四种模型的平均绝对百分误差(MAPE)分别为1.8257%、1.8023%、1.5367%和0.9252%,数值结果显示RGM的预测精度比GM和DEGM的精度都要高,说明滚动机制的应用能够提高GM(1,1)模型的预测精度;DERGM模型的预测精度是最高的,其MAPE的值为0.9252%,说明同时融入差分进化算法(DE)和滚动机制的GM(1,1)模型的性能得到大幅度提高。采用DERGM对2018—2020年安徽省农业总产值和全国农业总产值进行预测,得出2020年安徽省农业总产值将达到2 611.6亿元,所占全国农业总产值的比重约为3.80%。

• 单位
  安徽农业大学; 经济管理学院