基于非线性PLSR模型的气候变化对粮食产量的影响分析

被引：7

作者：

陈纪波 ^{[1
]}

胡慧 ^{[1
]}

陈克垚 ^{[2
]}

王桂芝 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京信息工程大学数学与统计学院

[2] 中国气象局国家气候中心

来源：

中国农业气象 | 2016年 / 37卷 / 06期

关键词：

气候产量; 偏最小二乘法; 三次B样条; 广义回归神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

S162 [农业气候];

学科分类号：

0903 ;

摘要：

考虑气候因子间多重共线性及其与粮食产量间复杂的非线性关系,本文在HP滤波分离出气候产量的基础上,尝试引入基于三次B样条变换(Spline-PLSR)和内部嵌入GRNN的两种非线性偏最小二乘模型(GRNN-PLSR),利用1961-2008年气候因子数据建立气候产量计算模型,以2009—2013年数据进行拟合检验,并与常用的C-D生产函数法计算的气候产量进行比较。结果表明,Spline-PLSR法在拟合气候因子变化对粮食产量影响时预测精度较高。而且,与C-D生产函数法相比,Spline-PLSR所需要素较少,操作简单,相对误差最高仅为13.6%;与GRNN-PLSR法拟合结果相比,Spline-PLSR相对误差波动较小,因此,基于三次B样条变换的非线性偏最小二乘法建模较适合拟合气候产量。

引用

页码：674 / 681

页数：8

共 16 条

[1]

气候因子变化对我国粮食产量的影响及关系研究.[D].陆金帅.南京信息工程大学.2014, 07

[2]

稳健主成分估计的性质及在多因素定价模型中的应用.[D].程娟.重庆大学.2006, 02

[3]

我国粮食产业安全问题研究.[D].李琳凤.北京交通大学.2013, 10

[4]

人体血清光谱特性分析与建模研究.[D].朱卫华.南京航空航天大学.2012, 01