基于灰色关联支持向量机的粮食产量预测

作者：聂韶华

来源：计算机仿真, 2012, (09): 220-223+227.

• 粮食产量
• 支持向量机
• 灰色关联
• 预测 Grain production
• Support vector machine(SVM)
• Grey relation
• Prediction

研究粮食准确预测问题,由于粮食产量受到多种高维非线性、随机性和有限样本等因素的影响,单一模型不能全面描述其变化趋势,预测精度较低。为了提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色关联支持向量机的粮食产量预测模型。首先采用灰色关联分析确定粮食产量变化主要影响因子,然后通过支持向量机学习建立粮食产量与因子之间的非线性映射关系,最后为避免人为选择参数的盲目性,采用遗传算法确定支持向量机参数并对将来粮食产量进行预测。利用1978-2011年我国粮食产量进行仿真,并将预测结果与单一机模型进行对比。结果表明,灰色关联支持向量机提高了粮食产量的预测精度,可以较好地应用于粮食产量预测中。

• 单位
  临沂大学