基于NARX神经网络的粮食产量预测模型

来源：江苏农业科学杂志2020年第第22期北京时间：

作者：李环; 孙素芬; 罗长寿

单位：1.北京农学院，北京 102206； 2.北京市农林科学院农业信息与经济研究所，北京100097

摘要：中国是世界上重要的粮食生产大国，保证粮食产量和粮食安全关系到我国国民经济的健康发展。而做好粮食产量的预估工作，对于指导经济的健康发展十分重要。在借鉴相关研究成果和中国统计年鉴的基础上，选择7组与粮食产量相关的统计指标，并根据数据与粮食产量作出典型相关性分析，证明7组统计量与粮食产量之间的相关性，进而构建一种基于时间序列非线性自回归神经网络的粮食产量预测模型。经过检验发现，该模型的准确率和性能都取得较好的效果，在测试数据集上的平均误差为1.5%。

关键词：典型相关分析;粮食产量预测;非线性自回归;时间序列