發(fā)布時(shí)間：2020-05-23 14:28

【摘要】：糧食作為人類(lèi)生存的根本,對(duì)于一個(gè)國(guó)家的安定起到舉足輕重的作用,中國(guó)作為一個(gè)產(chǎn)糧大國(guó),一直把糧食生產(chǎn)的發(fā)展放在最主要的地位。而隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展,人們不斷嘗試將現(xiàn)在科技和理論應(yīng)用在糧食生產(chǎn)技術(shù)上,而預(yù)測(cè)技術(shù)就是其中之一。預(yù)測(cè)技術(shù)作為一個(gè)已經(jīng)較為成熟的技術(shù),已經(jīng)給人們帶來(lái)許多方便,從天氣情況的變化到航天軌跡的預(yù)測(cè),都對(duì)人類(lèi)的生活發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響,將預(yù)測(cè)技術(shù)運(yùn)用在糧食生產(chǎn)上,可以有效地改善和預(yù)防糧食生產(chǎn)過(guò)程中存在的一系列問(wèn)題。運(yùn)用預(yù)測(cè)技術(shù)可以對(duì)未來(lái)糧食產(chǎn)量進(jìn)行一定評(píng)估,從而可以提早對(duì)部分地區(qū)乃至國(guó)家的糧食生產(chǎn)進(jìn)行規(guī)劃,達(dá)到增產(chǎn)增收,不浪費(fèi)糧食的目的。預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量的方法有很多種,對(duì)于不同的地域、環(huán)境、以及作物等,不同的預(yù)測(cè)方法所預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度都會(huì)不太相同,因而無(wú)法用單種方法預(yù)測(cè)所有的東西,除此之外,由于要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量需收集大量的數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理,只是實(shí)現(xiàn)一種預(yù)測(cè)模型就需要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間。隨著各種大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立,收集數(shù)據(jù)漸漸已經(jīng)不像過(guò)去那么復(fù)雜,不過(guò)因?yàn)閿?shù)據(jù)量日益龐大,人們亟需一種能同時(shí)擁有收集和處理功能的軟件來(lái)完成任務(wù),于是Python便因此進(jìn)入了人們的視野。Python擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和大量豐富的庫(kù),使Python能夠勝任大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理的任務(wù)。同時(shí),因?yàn)镻ython是一款擁有爬蟲(chóng)功能的軟件,所以收集數(shù)據(jù)也變得非常簡(jiǎn)單,這使得Python可以在糧食預(yù)測(cè)上貢獻(xiàn)自己的力量。它可以較快處理單個(gè)預(yù)測(cè)模型的工作,這也為糧食的組合預(yù)測(cè)提供了條件和可能性。本文將通過(guò)Python編程以及調(diào)用庫(kù)函數(shù),例如Math、Numpy、scikit-learn以及Pandas等,對(duì)指數(shù)平滑法、灰色GM(1,1)、回歸分析法以及支持向量機(jī)這四種常用的糧食預(yù)測(cè)方法分別進(jìn)行建模工作,將其編譯成Python程序并測(cè)試其準(zhǔn)確度,再由程序根據(jù)不同權(quán)重分配的方法將不同的模型進(jìn)行權(quán)重分配,篩選出一種準(zhǔn)確度更高的方法,來(lái)將多種單一預(yù)測(cè)模型組合成一個(gè)新的預(yù)測(cè)模型,并對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),從而獲得一個(gè)能夠取長(zhǎng)補(bǔ)短、穩(wěn)定性好、適用范圍更廣的組合預(yù)測(cè)模型,來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)糧食產(chǎn)量更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。
【圖文】：

武漢輕工大學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位論文（8）可擴(kuò)展性：Python 程序中可以使用部分 C 或 C++中進(jìn)行處理過(guò)的程序。（9）豐富的庫(kù)：Python 有很龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，可以勝任非常多的功能。其中涵蓋了正則表達(dá)式、文件修改、線程進(jìn)程等相關(guān)操作。只需安裝了 Python，就可以只用這一系列功能。（10）規(guī)范的代碼：Python 通過(guò)語(yǔ)法規(guī)定，是的程序編寫(xiě)時(shí)需要強(qiáng)制縮進(jìn)，使得代碼更加美觀，更具有可讀性。2.3 Python 的發(fā)展現(xiàn)狀圖 2.1 來(lái)自于 TIOBE：

能夠使超平面兩側(cè)的空白區(qū)域最大化在 SVM 中，每個(gè)數(shù)據(jù)樣本被看成維空間中的一個(gè)點(diǎn)，并構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)超平面將樣本分為不同的類(lèi)別。對(duì)于非線分的樣本，利用非線性核函數(shù)進(jìn)行超平面的構(gòu)造SVM 的核心思想是利用滿足 Mercer 條件的核函數(shù)代替一個(gè)非線性映射，在原始樣本空間中，不存在能夠正確劃分兩類(lèi)的超平面，那么將樣本映射到一高維的特征空間，并且樣本在此特征空間內(nèi)是線性可分的，從而求解最優(yōu)超平進(jìn)行分類(lèi)。SVM 旨在求解令間隔最大化的“超平面”，即 max ,可轉(zhuǎn)換為 m2|| ||，約束條件為 。通過(guò)拉格朗日對(duì)偶理論，就可|| ||22 ( + ) ≥ 1, = 1,2,…, 述有話問(wèn)題轉(zhuǎn)換為極值問(wèn)題，從而求得最優(yōu)解 a*、b*，分類(lèi)決策函數(shù)。[35] ( ) = ( ∑ = 1 ( , ) + )（1）線性可分支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F326.11;F224

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本文編號(hào)：2677497