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文檔簡介
1、本文就農業(yè)總產值中農、林、牧、漁各業(yè)產值結構的預測問題進行了探討,傳統(tǒng)的預測產值結構問題一般是先預測出產值,然后將產值轉化為比例結構。本文提出一種新的預測結構的方法——馬爾可夫預測法,它能夠直接對農業(yè)產值結構進行預測,并將它與傳統(tǒng)的回歸分析方法進行對比研究。
本文第一部分為引言,主要介紹研究的目的與意義、國內外研究的動態(tài)以及研究的主要內容、方法與技術路線。
第二部分主要介紹本文的理論基礎,分別介紹了線性回歸分
2、析、非線性回歸分析和馬爾可夫預測方法的基本理論與方法。對于非線性回歸分析的介紹,本文例舉了能化為線性的非線性函數(shù)模型。
第三部分是對于馬爾可夫預測方法的難點:狀態(tài)轉移概率矩陣的求解,本文根據(jù)最小二乘法計算了一步狀態(tài)轉移概率矩陣的估算模型,并利用庫恩一塔克條件將其估算模型轉化為線性規(guī)劃問題,這樣就提出了它的求解方法。
第四部分是利用回歸分析和馬爾可夫預測方法對我國農業(yè)產值結構進行預測研究。
回歸分
3、析方法對農業(yè)產值結構的預測是根據(jù)常用的回歸模型:線性回歸、對數(shù)模型、雙曲線模型、平方模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型對每業(yè)進行分析,利用SPSS軟件可以得到各模型的相關系數(shù)尺值、F值和殘差,通過計算也可得到每個模型對該業(yè)預測的相對誤差,通過比較,篩選出精度最高的模型,之后用精度最高的模型進行該業(yè)的產值預測,用此方法,可以得到農業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)的產值預測值,將它們換算成比例,就可以得到產值結構的預測值。
馬爾可夫預測方法對我國
4、農業(yè)產值結構的預測是將農業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)各看成一種狀態(tài),根據(jù)第三部分可以得到狀態(tài)轉移概率矩陣的估算模型,利用LINGO軟件進行求解,得到了狀態(tài)轉移概率矩陣的估計值,并利用預測模型預測了2000-2009年的農業(yè)產值結構值,將預測誤差結果與回歸方法得到的誤差進行對比分析,可以得到兩種預測方法精度都很高,預測結果可信,最后本文利用這兩種方法對2010年至2013年的我國農業(yè)產值結構進行預測。
最后,本文進行了總結,對于結構
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