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【新疆棉花产量人工神经网络预测研究】

发布时间:2017-12-06 16:47:00 来源: 未来智库
    关键词:新疆;棉花产量;神经网络;预测
    中图分类号:F32 文献标识码:A
    收录日期:2012年9月5日
    我国是纺织服装业大国,棉花的稳定供给对我国棉纺业意义重大。2011年新疆棉花种植面积2,393.9万亩,产量289.8万吨,连续19年保持面积、单产、总产、调出量全国第一。棉花产业发展的稳定与否,不仅关系到国家棉花安全和棉纺工业稳定发展,也关系到新疆农村经济发展和社会的稳定。而棉花产业的稳定发展,离不开棉花产量的预测。分析与预测新疆棉花产量,不仅可以了解新疆棉花产量的走势,而且有助于统筹安排新疆棉花的种植、消费、出口等相关事宜,从而稳定棉花市场的供求,同时兼顾棉农的利益。
    棉花属于纯经济作物,受市场价格变化影响很大,因此棉花种植面积具有很大波动性,同时气候变化对于棉花产量的影响至关重要。因此,相比粮食作物来说,棉花产量的预测具有较大难度。
    时间序列预测和灰色系统GM(1,1) 等模型均是假设所有的影响因素都蕴含在单一历史序列中,主要依靠总产量数据建立预测模型,需要的数据较少,比较容易操作;适合于具有长期趋势的序列,对于波动比较剧烈的序列预测效果较差。目前,对新疆棉花产量预测的研究大部分都是此类。
    回归分析预测和神经网络预测属于因果关系预测,假定一个因素的变动是由另一个或几个变量引起的,通过掌握自变量的变动可以知道因变量的变动趋势。要求占有尽可能多的资料,而对数列的波动趋势没有特别要求。回归分析需要假设关系的数量模型形式,然后用最小二乘法拟合,而神经网络则不需要假设数量关系的形式,通过反复多次的学习和训练达到模拟变量关系的目的。本文拟选用BP神经网络对棉花总产量进行预测。
    一、建立人工神经网络模型的方法
    (一)BP神经网络结构。BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。当有信息向网络输入时,信息先由输入层传至隐层节点,再传至输出层。
    (二)BP神经网络学习算法。以只包含一层隐层节点神经网络为例,其算法的步骤如下:
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