【摘 要】
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按照时间顺序,记粮食产量与影响它的生产条件为数据序列,根据灰色关联的基本原理计算他们之间的关联系数,通过对比系数值的大小,分别将和粮食产量关系密切的一些生产因素聚为一类,系数较小的一些因素聚为另一类.接着以两组数据为基础建立GM(1,n)预测模型,预测粮食的产量.发现第一组的预测值与实际统计值相对误差较小,且在模型精度规定范围之内,由此,说明可以通过灰色关联分析方法对影响粮食产量的多个生产因素降维、聚类、重组数据空间做研究.
【机 构】
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安顺学院数理学院,贵州 安顺561000
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按照时间顺序,记粮食产量与影响它的生产条件为数据序列,根据灰色关联的基本原理计算他们之间的关联系数,通过对比系数值的大小,分别将和粮食产量关系密切的一些生产因素聚为一类,系数较小的一些因素聚为另一类.接着以两组数据为基础建立GM(1,n)预测模型,预测粮食的产量.发现第一组的预测值与实际统计值相对误差较小,且在模型精度规定范围之内,由此,说明可以通过灰色关联分析方法对影响粮食产量的多个生产因素降维、聚类、重组数据空间做研究.
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