研究·应用
袁宏俊, 宋倩倩, 胡凌云
随着全球气候变化和农业发展的影响,棉花产量的预测分析对于农业规划和资源配置至关重要。为了对全国棉花产量进行更精确的预测,本文提出了一种多目标蝗虫优化(MOGOA)组合预测方法。首先运用ARIMA时间序列模型、最小二乘支持向量机LSSVM模型、循环神经网络RNN模型3种单项模型对2009—2023年全国棉花产量数据进行预测。然后,通过多目标蝗虫迭代优化过程,得到了一组最优解,并将单项模型预测结果与组合预测方法预测结果相对比。通过实例验证,运用多目标蝗虫优化的组合预测方法预测结果误差更小、拟合程度更高,证明了该模型在实际应用中具有良好的价值,更好地反映出棉花产量的实际变化情况。最后使用该方法对2024—2026年的全国棉花产量进行预测,为棉花产业发展提供参考。