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摘要
考虑气候因子间多重共线性及其与粮食产量间复杂的非线性关系,本文在HP滤波分离出气候产量的基础上,尝试引入基于三次B样条变换(Spline-PLSR)和内部嵌入GRNN的两种非线性偏最小二乘模型(GRNN-PLSR),利用1961-2008年气候因子数据建立气候产量计算模型,以2009—2013年数据进行拟合检验,并与常用的C-D生产函数法计算的气候产量进行比较。结果表明,Spline-PLSR法在拟合气候因子变化对粮食产量影响时预测精度较高。而且,与C-D生产函数法相比,Spline-PLSR所需要素较少,操作简单,相对误差最高仅为13.6%;与GRNN-PLSR法拟合结果相比,Spline-PLSR相对误差波动较小,因此,基于三次B样条变换的非线性偏最小二乘法建模较适合拟合气候产量。
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