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摘要
利用多项式拟合我国春小麦产量,依据实际值散点图与拟合曲线偏离程度的大小,从拟合残差数据中给定一个阈值(异常临界值),将原始数据进行筛选。将残差绝对值大于异常临界值的时刻点及相应的原始数据选出,形成新的数据序列构建灰色灾变GM(1,1)模型,对未来春小麦产量可能出现的灾变点进行预测。去除灾变点数值的其余数据序列用新的多项式拟合曲线预测,提高预测精度,同时也减少单一预测模型可能出现的长期预测误差。
- 单位
利用多项式拟合我国春小麦产量,依据实际值散点图与拟合曲线偏离程度的大小,从拟合残差数据中给定一个阈值(异常临界值),将原始数据进行筛选。将残差绝对值大于异常临界值的时刻点及相应的原始数据选出,形成新的数据序列构建灰色灾变GM(1,1)模型,对未来春小麦产量可能出现的灾变点进行预测。去除灾变点数值的其余数据序列用新的多项式拟合曲线预测,提高预测精度,同时也减少单一预测模型可能出现的长期预测误差。
