基于组合预测方法的全国棉花产量预测研究  

作　　者：杨烨 袁宏俊[1] 陈倩如 

机构地区：[1]安徽财经大学 [2]合肥工业大学

出　　处：《中国纤检》2023年第8期24-27,共4页China Fiber Inspection

基　　金：安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKY2020D42);安徽省高校自然科学重点项目(2022AH050602);安徽财经大学科研基金资助重大项目(ACKYA21004);安徽省高校研究生科研项目(ACYC2022363);安徽财经大学研究生科研创新基金项目(ACYC2022363)。

摘　　要：探讨组合预测方法在棉花产量预测中的可行性,提出了一种适用于中国棉花产量预测的组合预测方法,通过将广义加权算术平均算子(GWA算子)和向量夹角余弦相结合构建组合预测模型,分析中国棉花产量的变化趋势。选用灰色预测GM(1,1)、ARIMA时间序列和BP神经网络三种单项预测方法对2017—2022年棉花产量进行预测,与组合预测方法预测结果相对比。通过实例验证,组合预测方法的预测结果误差更小、拟合程度更高,该方法可以减少单个预测方法的不确定性,提高预测精度,更好地反映出棉花产量的实际变化情况。最后通过该方法推得2023—2025年的全国棉花产量,以期为棉花产业发展提供参考。

关 键 词：组合预测 棉花产量 向量夹角余弦 广义加权算术平均算子 

分 类 号：F326.12[经济管理—产业经济]