[发明专利]一种粮食优化系统评价预测模型及其构建方法

权利要求书

1.一种粮食优化系统评价预测模型及其构建方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

S1对世界上各个地区往年粮食数据进行预处理；

S2选择二级指标，建立粮食优化系统；

S3选择三级指标，建立粮食优化系统发生时间预测模型，预测S2中建立的粮食优化系统实现的时间T；

S4分析得到粮食系统优先级发生改变后将会产生经济成本，由于收益相对于成本具有滞后性，采用回归预测模型预测收益发生的时间t。

2.如权利要求1所述的一种粮食优化系统评价预测模型及其构建方法，其特征在于，步骤S2中，所述的二级指标包括粮食生产效率(FPE)、粮食盈利能力(FP)、粮食公平性(FE)、粮食生态可持续性(FES)。

3.如权利要求1所述的一种粮食优化系统评价预测模型及其构建方法，其特征在于，步骤S2中，包括如下子步骤：

S21根据规范性、综合性、灵敏性、互补性、可操作性以及指标数据的可获得性，选择二级指标；

S22采用群体决策(GDM)获得判断矩阵，根据Seaty的1-9标度法,首先采用专家评分的方式，可以得到同层指标两两之间相对重要程度,然后将其相对重要程度赋予一定的数值(从1到9)，最后可以得到判断矩阵A；

需要计算判断矩阵的最大特征值，然后通过最大特征值分别进行层次单排序及其一致性检验；

一致性检验方法如下：

计算一致性指标：

式中：N是指标的个数；

查找对应的平均随机一致性指标RI，指标个数N和一致性指标RI对应关系，计算一致性比例CR：

如果CR0.1，则可以认为判断矩阵的一致性可以接受，否则需要对判断矩阵进行修正；

S23采用综合法计算各项二级指标的权重：

判断矩阵：

算术平均法计算权重：

几何平均法计算权重：

特征值法计算权重：

计算出的特征向量进行归一化即为指标的权重ω₃；

对三种方法的权重取平均值：

W_B＝(ω₁+ω₂+ω₃)/3

通过上面的方法计算得到的权重ω就是每个二级指标的权重，根据二级指标权重的大小构建粮食优化系统。

4.如权利要求1所述的一种粮食优化系统评价预测模型及其构建方法，其特征在于，步骤S3中，所述的三级指标包括人均粮食产量记为X₁(Kg/人)、农业机械总动力X₂(MW)、粮食播种面积X₃(千公顷)、农业从业人员X₄(万人)、粮食价格指数X₅(％)、粮食总产量X₆(万吨)、财政支农资金X₇(千万元)、粮食自给率X₈(％)、公路密集度X₉(公里/百平方公里)、营养不良发生率X₁₀(％)、贫困人口比重X₁₁(％)、恩格尔系数X₁₂(％)、粮食生产温室气体排放量X₁₃(亿吨)、粮食生产生物多样性丧失数量X₁₄(个)、粮食生产森林砍伐面积X₁₅(千公顷)、粮食生产淡水使用量X₁₆。