[发明专利]一种多元回归模型全国粮食消费量预测方法

摘要

一种基于插值分组滑动重心的多元回归模型全国粮食消费量预测方法，该方法依次包括如下步骤：（1）获取原始数据；（2）获取重要影响因子；（3）对粮食消费量及两个重要影响因子分别进行预处理得到预处理数据；（4）求取预处理后数据的滑动重心；（5）将步骤（4）得到数据输入多元回归预测模型得到粮食消费量的初步预测结果；（6）对步骤（5）得到的预测结果进行滑动数据重心的逆运算，得到需要的粮食消费量实际预测值y'1(t)。该方法可以平滑预测误差，增加的插值预处理则可补偿分组滑动重心计算过程中的数据重心数据减少量，同时增加预测模型的训练数据，显著提高多元回归模型的预测精度。

主权项

一种基于插值分组滑动重心的多元回归模型全国粮食消费量预测方法，其特征在于：该方法依次包括如下步骤：(1)获取原始数据：获取t＝1～n年间粮食消费量、城乡人口数量、城镇化水平、城乡恩格尔系数以及农产品生产价格指数作为原始样本数据；(2)获取重要影响因子：计算t＝1～n年间粮食消费量分别与城乡人口数量、城镇化水平、城乡恩格尔系数以及农产品生产价格指数的关联度和关联序，选取关联度最大的两个作为重要影响因子分别记为x′₁(t)和x′₂(t)；(3)对粮食消费量及两个重要影响因子分别进行预处理得到预处理数据：对粮食消费量以及两个重要影响因子x′₁(t)和x′₂(t)进行插值，得到的数据分别记为y_1c(t')及其重要影响因子x'_1c(t')和x'_2c(t')，t'＝1～2n‐1；(4)求取预处理后数据的滑动重心：对粮食消费量及两个重要影响因子的预处理数据进行分组，对分组后的数据求取滑动重心，得到粮食消费量及两个重要影响因子的预处理数据y_1c(t')及x'_1c(t')和x'_2c(t')求取滑动重心后的数据为y'_1cz(t”)及x'_1cz(t”)和x'_2cz(t”)，t”＝1～2n‐2；(5)将步骤(4)得到数据输入多元回归预测模型得到粮食消费量的初步预测结果：多元回归模型为：y′_1cz(t″)＝a₁x′_1cz(t″)+a₂x′_2cz(t″)其中，y'_1cz(t”)为粮食消费量的初步预测结果；x'_1cz(t”)和x'_2cz(t”)分别为两个重要影响因子的预处理数据求取滑动重心后的数据；其中：${\mathrm{\α}}_1=\frac{D_1}{D},{\mathrm{\α}}_2=\frac{D_2}{D};$

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