發(fā)布時間：2020-05-23 14:28

【摘要】：糧食作為人類生存的根本,對于一個國家的安定起到舉足輕重的作用,中國作為一個產(chǎn)糧大國,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)測技術(shù)就是其中之一。預(yù)測技術(shù)作為一個已經(jīng)較為成熟的技術(shù),已經(jīng)給人們帶來許多方便,從天氣情況的變化到航天軌跡的預(yù)測,都對人類的生活發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響,將預(yù)測技術(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)過程中存在的一系列問題。運(yùn)用預(yù)測技術(shù)可以對未來糧食產(chǎn)量進(jìn)行一定評估,從而可以提早對部分地區(qū)乃至國家的糧食生產(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)測糧食產(chǎn)量的方法有很多種,對于不同的地域、環(huán)境、以及作物等,不同的預(yù)測方法所預(yù)測的準(zhǔn)確度都會不太相同,因而無法用單種方法預(yù)測所有的東西,除此之外,由于要準(zhǔn)確地預(yù)測糧食產(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)測模型就需要花費(fèi)很長的時間。隨著各種大數(shù)據(jù)平臺的建立,收集數(shù)據(jù)漸漸已經(jīng)不像過去那么復(fù)雜,不過因?yàn)閿?shù)據(jù)量日益龐大,人們亟需一種能同時擁有收集和處理功能的軟件來完成任務(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,使Python能夠勝任大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理的任務(wù)。同時,因?yàn)镻ython是一款擁有爬蟲功能的軟件,所以收集數(shù)據(jù)也變得非常簡單,這使得Python可以在糧食預(yù)測上貢獻(xiàn)自己的力量。它可以較快處理單個預(yù)測模型的工作,這也為糧食的組合預(yù)測提供了條件和可能性。本文將通過Python編程以及調(diào)用庫函數(shù),例如Math、Numpy、scikit-learn以及Pandas等,對指數(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)測方法分別進(jìn)行建模工作,將其編譯成Python程序并測試其準(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,來將多種單一預(yù)測模型組合成一個新的預(yù)測模型,并對其進(jìn)行檢測,從而獲得一個能夠取長補(bǔ)短、穩(wěn)定性好、適用范圍更廣的組合預(yù)測模型,來實(shí)現(xiàn)對糧食產(chǎn)量更精準(zhǔn)的預(yù)測。
【圖文】：

武漢輕工大學(xué)碩士專業(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)行處理過的程序。（9）豐富的庫：Python 有很龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫，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 通過語法規(guī)定，是的程序編寫時需要強(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，每個數(shù)據(jù)樣本被看成維空間中的一個點(diǎn)，并構(gòu)造一個最優(yōu)超平面將樣本分為不同的類別。對于非線分的樣本，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)代替一個非線性映射，在原始樣本空間中，不存在能夠正確劃分兩類的超平面，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。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 。通過拉格朗日對偶理論，就可|| ||22 ( + ) ≥ 1, = 1,2,…, 述有話問題轉(zhuǎn)換為極值問題，從而求得最優(yōu)解 a*、b*，分類決策函數(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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F326.11;F224

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本文編號：2677497