大数据背景下灾害年份粮情信息模型仿真

摘要

对灾害年份粮食产量进行准确预测,对于保障粮食安全具有重要的意义.由于粮情具有随机性,传统算法过于依赖人工经验,不能克服灾害年份粮食产量的无序性变化,从而降低了预测结果的可信度.提出一种采用马尔科夫灰度模型的灾害年份粮食产量预测模型.将灰度模型和马尔科夫模型相结合,建立灾害年份粮食产量的预测模型,对灾害年份影响因素状态变化的趋势进行准确估计,并消除灰度模型波动性较大年份的粮食预测情况,获得准确的预测结果.仿真结果表明,利用改进算法进行灾害年份粮食产量预测,可为提高预测结果准确度提供科学依据.