基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析

文献类型： 中文期刊

第一作者： 陈威

作者： 陈威;祁伟彦;袁福香;李哲敏

作者机构：

关键词： 水稻产量;ARIMA;LSTM;SVR;MLP;时间序列

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2018 年 05 期

页码： 91-101

摘要： 【目的】对比不同模型预测效果,分析各模型预测水稻产量的特点、不足及适用条件,为粮食产量预测问题模型选择提供依据。【方法】从时间序列预测和横截面数据预测两种角度,利用ARIMA、LSTM、SVR、MLP这4种模型,通过吉林省水稻产量、病虫害及其他特征历史数据对吉林省水稻产量进行预测,并对不同模型的预测结果进行了对比分析。【结果】基于ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测结果较好,横截面数据预测中,原始数据经主成分分析PCA降维处理后,可提高模型预测性能。【结论】对于水稻产量预测,应根据掌握的影响产量因素的数据以及趋势延续性情况合理选择预测模型,以达到较理想的预测效果。

分类号： S511`S126

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