黑龙江省玉米产量变化的预测分析——基于支持向量机的实证研究  

The Prediction Analysis on Maize Yield Changes in Heilongjiang Province——Empirical Research Based on Support Vector Machine(SVM)

作　　者：罗正媛[1] 汤洋[1] 

机构地区：[1]哈尔滨金融学院投资保险系,哈尔滨150030

出　　处：《农机化研究》2013年第2期30-34,共5页Journal of Agricultural Mechanization Research

基　　金：黑龙江省博士后科研启动基金(LBH-Q10016)

摘　　要：应用支持向量机(SVM)的算法进行黑龙江省玉米产量的预测研究,用1983-2010年黑龙江省玉米产量数据组成样本集,建立影响因素与玉米产量之间的SVM模型。利用SVM对输入和输出数据进行训练学习,逼近历史数据所隐含的函数关系,完成对新数据序列的映射关系,从而完成对未来年份玉米的预测,并与其它几种方法的预测效果进行比较。结果表明,应用SVM预测模型预测玉米产量的能力优于其他预测方法。This paper uses the support vector machine （SVM） algorithm to study the prediction of maize yield in Heilongjiang province, forms the sample set with the 1983-2010 data in Heilongjiang province, and set up the SVM model between factors and maize yield. Use SVM on the input and output data for training and learning, approximate the implied function relationship by historical data, complete the mapping of the new data series, in order to complete the maize yield prediction for future years, and compare the prediction effects with other methods. The results show that, the prediction accuracy of maize yield of the SVM model is superior to other prediction methods.

关 键 词：玉米产量 支持向量机 预测 黑龙江省 

分 类 号：F302.5[经济管理—产业经济] S513[农业科学—作物学]