我國農業(yè)災害預測模型的研究.pdf

1、我國是農業(yè)災害較多且受災面積較大的國家，對農業(yè)受災面積的準確預測是農業(yè)可持續(xù)發(fā)展條件之一。但是我國農業(yè)受災面積變化受多種因素的影響，且諸多因素之間是一種多變量、強耦合、嚴重的非線性關系，這種關系具有動態(tài)性，傳統(tǒng)的預測模型幾乎均是基于最小二乘法的單一數學公式，因而傳統(tǒng)的一些預測方法精度不高。
　　 本文首先采用剩余法建立了一個預測模型，即以非線性回歸擬合發(fā)展趨勢、三角函數擬合逼近周期變動和馬爾科夫鏈刻化隨機擾動的集成預測模型，并用

2、我國農業(yè)自然災害受災面積的變動規(guī)律進行模擬。理論和實踐證明，集成預測模型優(yōu)于傳統(tǒng)的單模型預測。
　　 遺傳算法是一種隨機優(yōu)化算法，但它不是簡單的隨機搜索，遺傳算法是機器學習的新方法，與傳統(tǒng)的最小二乘估計法不同，它是一種迭代算法。目前遺傳算法的應用場合主要有模式識別、組合優(yōu)化計算和模型參數估計。時間序列分析，就是根據有序隨機變量或者觀測得到的有序數據之間相互依賴所包含的信息，用概率統(tǒng)計方法定量的建立一個合適的數學模型，并根據這個模

3、型對相應序列所反映的過程或系統(tǒng)做出預報或進行控制。
　　 本文提出了建立一個兩步法預測模型的方法和步驟，即采用遺傳算法思想預測確定項，并用時間序列分析預測誤差項的集成預測模型，研究表明，遺傳算法可以用于自然災害變動的復雜預測模型的參數估計，理論上可以任意逼近估計參數的最優(yōu)值，遺傳算法不僅可以對整體模型的全部參數進行優(yōu)化估計，而且模型參數還有整體最優(yōu)性：時間序列分析是定量預測方法之一，它是應用數理統(tǒng)計方法對數據加以處理，以預測未來