TY - JOUR A2 - 沃洛金，安德烈I. AU - 朱春花AU - 王娇娇AU - 田佳科PY - 2020 DA - 2020年5月13日TI - 粮食直接消费预测：一个被修改的MLR模型结合时间序列预测理论SP - 3956717 VL - 2020 AB - 在传统的多变量预测模型，大多数研究研究主要集中在有关行为因素的选择和历史数据的改善主要行为因素的预测精度的稳定性，以及对历史数据主要行为因素从来没有被认为是一个相关因素的行为，这实际上可能是第一个关键影响因子;此外，历史数据可以直接预测的时间序列预测模型，主要的行为，如ARIMA模型。在本文中，一个经修饰的MLR模型与时间序列预测理论相结合，提出并在谷物消费预测中的应用。在所提出的模型，以改善当前晶粒消耗预测，如何选择影响因素也通过组合灰关联度和Pearson相关系数与给出的权重所讨论的，和最优由移动平均滤波预处理参数被计算用于消除异常点和稳定的数据。最后，所选择的主影响因子被输入到所提出的修改的MLR模型预测晶粒消耗。仿真结果已经表明，定量和饲料颗粒的五年平均绝对误差百分比分别为2.34％和3.27％，和预测精度有所改善高达2倍与BP模型和模型LSTM相比。此外，模型的稳健性是通过预测分析历史数据的不同的时间间隔进行验证。 SN - 0161-1712 UR - https://doi.org/10.1155/2020/3956717 DO - 10.1155/2020/3956717 JF - International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences PB - Hindawi KW - ER -