本發(fā)明所述預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)出的2008年~2012年的口糧消費(fèi)量和實(shí)際2008年~ 2012年的口糧消費(fèi)量的對(duì)比結(jié)果如表3;根據(jù)現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)出的2008年~2010年口糧 消費(fèi)量和實(shí)際2008年~2010年口糧消費(fèi)量對(duì)比結(jié)果如表4。
[0031]表3:本發(fā)明方法2008~2012年預(yù)測(cè)出的年口糧消費(fèi)量和口糧實(shí)際消費(fèi)量(單位： 千克）
表4:現(xiàn)有方法2008~2010年預(yù)測(cè)出的年口糧消費(fèi)量和口糧實(shí)際消費(fèi)量(單位:千克） ??Λ DD /-Η
μΛ /J/1 iL·H'J TM?? /1 m , TM?Up/j^ H'J l-l 消費(fèi)量誤差較小，充分說(shuō)明了利用該方法預(yù)測(cè)口糧消費(fèi)量的可行性，另外此動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法 不受人為因素的影響，能夠很好的實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，可以用于指導(dǎo)糧食的提前預(yù)備。
[0032] 實(shí)施例2，本實(shí)施例與實(shí)施例1的不同之處在于，其中糧食消費(fèi)量為飼料用糧消費(fèi) 量。
[0033] 實(shí)施例3,本實(shí)施例與實(shí)施例1的不同之處在于，其中糧食消費(fèi)量為種子用糧消費(fèi) 量。
[0034] 實(shí)施例4,本實(shí)施例與實(shí)施例1的不同之處在于，其中糧食消費(fèi)量為工業(yè)用糧消費(fèi) 量。
[0035] 本發(fā)明利用動(dòng)態(tài)的方法結(jié)合多元回歸分析對(duì)我國(guó)糧食消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，在預(yù)測(cè)的 時(shí)候多元回歸方程的回歸參數(shù)不斷的發(fā)生變化，從而使得預(yù)測(cè)結(jié)果能夠根據(jù)隨著時(shí)間的推 移進(jìn)行自動(dòng)修正，進(jìn)而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，可以用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:依次包括以下步驟： (1 )、獲取η年度前若干年的糧食消費(fèi)量和影響因子的值，計(jì)算η年度前若干年的糧食消 費(fèi)量和影響因子之間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)入步驟(2); (2) 、根據(jù)步驟(1)中所述的影響因子的值得出η+1年度的影響因子的值，進(jìn)入步驟(3); (3) 、根據(jù)步驟(2)中η+1年度的影響因子的值和步驟（1)中計(jì)算出的關(guān)聯(lián)度計(jì)算出η+1 年度的糧食消費(fèi)量;如果需要預(yù)測(cè)n+m年度的糧食消費(fèi)量，進(jìn)入步驟(4);如果不需要預(yù)測(cè)η+ m年度的糧食消費(fèi)量，則結(jié)束； 其中η為能查詢到的糧食消費(fèi)量和影響因子值的年度，n+m為不能查詢到糧食消費(fèi)量和 影響因子的值的年度； (4) 、返回步驟(1)，并使n=n+l，直至得出n+m年的糧食消費(fèi)量。2. 如權(quán)利要求1所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:在步驟（1)之前需要確 定糧食消費(fèi)量的影響因子:根據(jù)糧食消費(fèi)量和與糧食消費(fèi)量變化有關(guān)的變量，計(jì)算變量和 糧食消費(fèi)量之間的關(guān)聯(lián)度:若關(guān)聯(lián)度>0.7,則為影響因子，若關(guān)聯(lián)度<0.7,則不是影響因 子，最終得到a個(gè)影響因子。3. 如權(quán)利要求2所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:所述步驟(1)中計(jì)算η年 度前若干年的糧食消費(fèi)量和影響因子之間的關(guān)聯(lián)度的方法為： 1) 建立糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列和影響因子時(shí)間數(shù)列： 對(duì)糧食消費(fèi)量建立時(shí)間數(shù)列kt= (lu、k2、…、kn) (t=1，2，3，…，η);其中kt為第t年的糧食 消費(fèi)量為第一年的糧食消費(fèi)量;k2為第二年的糧食消費(fèi)量;kn為第η年的糧食消費(fèi)量； 對(duì)影響因子建立時(shí)間數(shù)列5=出42、一^)&=1，2,3，一，11);其中5為第七年的影響因 子的值;fi為第一年的影響因子的值;f2為第二年的影響因子的值;fn為第η年的影響因子的 值； 2) 對(duì)糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列kt和影響因子時(shí)間數(shù)列ft均進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到無(wú)量綱 糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列k\和無(wú)量綱影響因子時(shí)間數(shù)列f 1*; 3) 求出無(wú)量綱糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列k\和無(wú)量綱影響因子時(shí)間數(shù)列在第t年的絕對(duì)差 值序列f kt，并從f kt中找出絕對(duì)差值的最大值f kmax和絕對(duì)差值的最小值f kmin; 4) 求出關(guān)聯(lián)系數(shù):根據(jù)公式Lt=(fkmax+fkmin)/(fk t+fkmax)得出影響因子和糧食消費(fèi)量在 對(duì)應(yīng)年份的關(guān)聯(lián)系數(shù);其中Lt為第t年影響因子和糧食消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)； 5) 求出關(guān)聯(lián)度:根據(jù)公式1?=0^+1^+'"+1^)/11，（11=1，2,3，'"）得出影響因子和糧食消費(fèi) 量之間的關(guān)聯(lián)度;其中R為關(guān)聯(lián)度;U為第1年影響因子和糧食消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)，L 2為第2年 影響因子和糧食消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)，Ln為第η年影響因子和糧食消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)。4. 如權(quán)利要求3所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:對(duì)糧食消費(fèi)量的時(shí)間數(shù) 列kt和影響因子的時(shí)間數(shù)列ft均進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到無(wú)量綱糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列k\和 無(wú)量綱影響因子時(shí)間數(shù)列f\的方法為:將糧食消費(fèi)量的時(shí)間數(shù)列kt中的值分別與k t中的初 始值相除而得到無(wú)量綱糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列k\;將影響因子的時(shí)間數(shù)列ft中的值分別與ft 中的初始值相除而得到無(wú)量綱糧食消費(fèi)量時(shí)間數(shù)列k\。5. 如權(quán)利要求1至4任意一項(xiàng)所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:所述步驟 (2)中得出η+1年度的影響因子的值為： 第一步，利用ARIMA(p，d，q)模型輸入步驟1)中所述的影響因子的值，對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性 檢驗(yàn)，若平穩(wěn)，則進(jìn)入第三步;若非平穩(wěn)，則進(jìn)入第二步； 第二步，對(duì)輸入的影響因子進(jìn)行差分處理，直至序列達(dá)到平穩(wěn)； 第三步，建立預(yù)測(cè)模型； 第四步，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)，確定最終模型； 第五步，根據(jù)第四步確定的最終模型得到n+1年度的影響因子的值。6. 如權(quán)利要求5所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:步驟(3)中計(jì)算n+1年度 的糧食消費(fèi)量的方法具體為:根據(jù)糧食消費(fèi)量和影響因子之間的關(guān)系，建立多元回歸模型： yn+l=U〇+UlX+U2Xl+U3X2+U4X3+---+UaXa-l+ ￡ , 其中yn+i為n+1年度的糧食消費(fèi)量;乂、乂1上^4、"_丄- 1為步驟(2沖11+1年度的影響因 子的值;U〇、山、U2、U3、U4、…、匕和ε分別為根據(jù)步驟（1)中的關(guān)聯(lián)度計(jì)算出的回歸參數(shù)和隨 機(jī)誤差。7. 如權(quán)利要求6所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:所述的根據(jù)步驟（1)中 的關(guān)聯(lián)度計(jì)算回歸參數(shù)和隨機(jī)誤差是通過(guò)最小二乘法計(jì)算的。8. 如權(quán)利要求1或7所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:糧食消費(fèi)量為口糧 消費(fèi)量/飼料用糧消費(fèi)量/種子用糧消費(fèi)量/工業(yè)用糧消費(fèi)量。9. 如權(quán)利要求1或7所述的糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，其特征在于:糧食消費(fèi)量為農(nóng)村 糧食消費(fèi)量或城鎮(zhèn)糧食消費(fèi)量。
【專利摘要】一種糧食消費(fèi)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，依次包括以下步驟：（1）、獲取n年度前若干年的糧食消費(fèi)量和影響因子的值，計(jì)算關(guān)聯(lián)度，進(jìn)入步驟（2）；（2）、計(jì)算n+1年度的影響因子的值，進(jìn)入步驟（3）；（3）、計(jì)算出n+1年度的糧食消費(fèi)量；需要預(yù)測(cè)n+m年度的糧食消費(fèi)量，進(jìn)入步驟（4）；不需要預(yù)測(cè)n+m年度的糧食消費(fèi)量，則結(jié)束；其中n為能查詢到的糧食消費(fèi)量和影響因子值的年度，n+m為不能查詢到糧食消費(fèi)量和影響因子的值的年度；（4）、返回步驟（1），并使n=n+1，直至得出n+m年的糧食消費(fèi)量。本發(fā)明利用動(dòng)態(tài)的方法結(jié)合多元回歸分析對(duì)我國(guó)糧食消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，多元回歸方程的回歸參數(shù)不斷地發(fā)生變化，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，可以用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。
【IPC分類】G06Q10/04, G06Q50/02
【公開號(hào)】CN105654191
【申請(qǐng)?zhí)枴?br>【發(fā)明人】朱春華, 楊鐵軍, 樊超, 傅洪亮, 楊靜, 楊娜, 姚金魁
【申請(qǐng)人】河南工業(yè)大學(xué)
【公開日】2016年6月8日
【申請(qǐng)日】2015年12月25日