【摘 要】
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[目的]研究粮食产量的影响因素并以其相关性为基础预测粮食产量对实现广西粮食产业的"做强做优"具有重大意义。通常情况下粮食产量与种植技术发展水平、农田耕地面积、土地肥
【机 构】
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广西科技大学管理学院,广西科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家社科基金项目“新型城镇化背景下西部地区城市少数民族民生问题研究”(15XMZ078);广西哲社规划课题项目“广西先进制造业服务化技术支持体系研究”(15DGL001)
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[目的]研究粮食产量的影响因素并以其相关性为基础预测粮食产量对实现广西粮食产业的"做强做优"具有重大意义。通常情况下粮食产量与种植技术发展水平、农田耕地面积、土地肥力、气候等诸多因素相关,但是在样本数据不足、数据间关联度不明显的情况下则无法采用回归分析、灰系统等常用预测方法。[方法]文章应用灰色关联分析方法得到水库水量、农田有效灌溉面积、第一产业从业人口、播种面积、除涝面积等5个与广西粮食产量关系最为密切的因子变量,同时取2004~2012年的数据作为学习、训练样本,以2013~2014年的数据为试报样本,并以此建立BP神经网络粮食预测模型。[结果]检验结果表明运用本模型预测粮食产量具有较高的精度和良好的泛化性。[结论]根据模型结果,该文提出提升广西粮食产业发展的可行性建议,即加强水库的管理、引导与粮食产业相关的产业、稳定粮食种植面积、加强洪涝灾害的防御和治理能力、推进农业信息化。
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