[發明專利]一種多元回歸模型全國糧食消費量預測方法

有效

• 申請號: 201810193415.3
• 申請日: 2018-03-08
• 公開（公告）號: CN108133298B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 朱春華;王姣姣;楊鐵軍;楊靜;郭歆瑩;樊超;傅洪亮
• 申請（專利權）人: 河南工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務所(普通合伙) 11732
• 代理人: 周新楣

一種基于插值分組滑動重心的多元回歸模型全國糧食消費量預測方法，該方法依次包括如下步驟：（1）獲取原始數據；（2）獲取重要影響因子；（3）對糧食消費量及兩個重要影響因子分別進行預處理得到預處理數據；（4）求取預處理后數據的滑動重心；（5）將步驟（4）得到數據輸入多元回歸預測模型得到糧食消費量的初步預測結果；（6）對步驟（5）得到的預測結果進行滑動數據重心的逆運算，得到需要的糧食消費量實際預測值y'₁(t)。該方法可以平滑預測誤差，增加的插值預處理則可補償分組滑動重心計算過程中的數據重心數據減少量，同時增加預測模型的訓練數據，顯著提高多元回歸模型的預測精度。

技術領域

本發明屬于口糧消費預測技術領域，尤其涉及一種基于插值分組滑動重心的多元回歸模型全國糧食消費量預測方法。

背景技術

糧食消費量是全國糧食消費量的重要組成部分，數據分析表明，隨著城鎮化水平建設進程的加快，糧食消費量呈現逐年遞減的趨勢，而且城鎮和農村口糧消費趨勢有明顯差異。目前很多學者提出了像EMM模型法、時間序列外推法、面板數據估計、統計分析與計量分析等方法來糧食消費量預測方法，綜述現有的方法，糧食消費量預測方法存在歷史數據異常點對預測結果破壞性大、原始數據少導致預測模型訓練誤差大、預測因變量單一等問題。

發明內容

本發明旨在提供實施方便，預測準確度高的基于插值分組滑動重心的多元回歸模型全國糧食消費量預測方法。

為解決上述技術問題，本發明提供了如下的技術方案：一種基于插值分組滑動重心的多元回歸模型全國糧食消費量預測方法，該方法依次包括如下步驟：

一種基于插值分組滑動重心的多元回歸模型全國糧食消費量預測方法，該方法依次包括如下步驟：

(1)獲取原始數據：獲取t＝1～n年間糧食消費量、城鄉人口數量、城鎮化水平、城鄉恩格爾系數以及農產品生產價格指數作為原始樣本數據；

(2)獲取重要影響因子：計算t＝1～n年間糧食消費量分別與城鄉人口數量、城鎮化水平、城鄉恩格爾系數以及農產品生產價格指數的關聯度和關聯序，選取關聯度最大的兩個作為重要影響因子分別記為x′1(t)和x′2(t)；

(3)對糧食消費量及兩個重要影響因子分別進行預處理得到預處理數據：對糧食消費量以及兩個重要影響因子x′1(t)和x′2(t)進行插值，得到的數據分別記為y1c(t')及其重要影響因子x'1c(t')和x'2c(t')，t'＝1～2n-1；

(4)求取預處理后數據的滑動重心：對糧食消費量及兩個重要影響因子的預處理數據進行分組，對分組后的數據求取滑動重心，得到糧食消費量及兩個重要影響因子的預處理數據y1c(t')及x'1c(t')和x'2c(t')求取滑動重心后的數據為y'1cz(t”)及x'1cz(t”)和x'2cz(t”)，t”＝1～2n-2；

(5)將步驟(4)得到數據輸入多元回歸預測模型得到糧食消費量的初步預測結果：

多元回歸模型為：

y′1cz(t″)＝a1x′1cz(t″)+a2x′2cz(t″)

其中，y'1cz(t”)為糧食消費量的初步預測結果；x'1cz(t”)和x'2cz(t”)分別為兩個重要影響因子的預處理數據求取滑動重心后的數據；其中：

式中，p＝2；Dj就是把D中第j列元素對應地換成方程組等號左邊的含y'1cz(t”)項而其余各列保持不變所得到的行列式，j＝1,2,...,p；

再將步驟(4)得到的兩個重要影響因子的預處理數據求取滑動重心后的數據以及α1和α2輸入多元回歸預測模型，