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农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

         

摘要

[目的]农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现.构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题.[方法]在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品"因素分类解耦、参数转用适配"方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群.[结果]利用"因素分类解耦、参数转用适配"技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群.这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%.[结论]研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法.

著录项

  • 来源
    《中国农业科学》 |2020年第14期|2859-2871|共13页
  • 作者单位

    中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业信息服务技术重点实验室/北京市农业监测预警工程技术研究中心 北京 100081;

    中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业信息服务技术重点实验室/北京市农业监测预警工程技术研究中心 北京 100081;

    中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业信息服务技术重点实验室/北京市农业监测预警工程技术研究中心 北京 100081;

    中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业信息服务技术重点实验室/北京市农业监测预警工程技术研究中心 北京 100081;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    农产品; 多品种; 供需预测; 因素分类解耦; 参数转用适配; 模型集群;

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