[发明专利]一种农产品产量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种农产品产量预测方法及系统。该方法包括：获取影响农产品产量的各影响因素的历史数据，影响因素分为短期影响因素和长期影响因素，短期影响因素对应的历史数据为日度数据或月度数据，长期影响因素对应的历史数据为季度数据或年度数据；根据短期影响因素的历史数据，采用自回归积分滑动平均模型对短期影响因素对应的未来数据进行预测，得到短期影响因素的预测数据；根据长期影响因素的历史数据，采用灰色模型对长期影响因素的未来数据进行预测，得到长期影响因素的预测数据；获取神经网络模型；将短期影响因素对应的预测数据和长期影响因素对应的预测数据输入神经网络模型，得到农产品的产量预测值。本发明具有预测精度高的特点。

主权项

1.一种农产品产量预测方法，其特征在于，包括：获取影响农产品产量的各影响因素的历史数据，所述影响因素分为短期影响因素和长期影响因素，所述短期影响因素对应的历史数据为日度数据或月度数据，所述长期影响因素对应的历史数据为季度数据或年度数据，所述短期影响因素包括日照量、降雨量、人均工作量、净出口量，所述长期影响因素包括播种面积、受灾面积、有效灌溉面积、单产、农用化肥施用量、农业机械总动力和农村人口数量；根据所述短期影响因素的历史数据，采用ARIMA模型对所述短期影响因素对应的未来数据进行预测，得到短期影响因素的预测数据；根据所述长期影响因素的历史数据，采用GM模型对所述长期影响因素的未来数据进行预测，得到长期影响因素的预测数据；获取神经网络模型；将所述短期影响因素对应的预测数据和所述长期影响因素对应的预测数据输入神经网络模型，得到所述农产品的产量预测值。