粮食作物用种需求量预测方法、电子设备和存储介质技术

本申请实施例提供了一种粮食作物用种需求量预测方法、电子设备和存储介质，粮食作物用种需求量预测方法包括：根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量；基于逐步回归法对预设的至少两个影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子；根据预测趋势产量计算目标因子的数值，并根据历史趋势产量以及历史单位面积用种量计算目标因子的权重；根据目标因子的数值与权重预测单位面积用种需求量，通过对影响因子进行详细的分析以及筛选，选择出了对单位面积用种量影响较大的因素，并对其进行加权计算单位面积用种需求量，计算结果精度较高，能够较好的为分析粮食需求状态、稳定粮食安全等提供数据服务。稳定粮食安全等提供数据服务。稳定粮食安全等提供数据服务。

【技术实现步骤摘要】
粮食作物用种需求量预测方法、电子设备和存储介质


[0001]本申请属于粮食种植领域，尤其涉及一种粮食作物用种需求量预测方法、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]粮食安全始终是关系经济发展、社会稳定的全局性重大问题，保证粮食产量作为实现粮食安全的重要手段，其重要性不言而喻，然而土地资源和水资源紧缺、适龄劳动人口数量下降、生产成本提高、分散的产粮方式均会对粮食产量形成约束。因此对粮食数据与信息服务，如何应对市场形势变化、外部环境不确定性、国内外政策影响等提出了更高的服务要求。为响应此目标，需要有全局性、预见性、前瞻性的中长期粮食用种需求量预测数据服务支持，然而目前对粮食用种需求量预测中，通常只对影响粮食的用种量的因素的影响值进行粗略的估算，并没有根据历年数据对影响因素进行详细的分析以及筛选，预测结果精度不高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例所解决的技术问题之一在于提供一种粮食作物用种需求量预测方法、电子设备和存储介质，用以尽量克服或避免上述问题。
[0004]基于上述目的，本申请提供一种粮食作物用种需求量预测方法，包括：根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量，所述预测趋势产量代表除短期波动的因素以外的其他因素对粮食作物收获后单位面积的产量贡献的总和；基于逐步回归法对预设的至少两个所述影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子，所述影响因子为影响单位面积用种量的因子；根据所述预测趋势产量计算所述目标因子的数值，并根据所述历史趋势产量以及历史单位面积用种量计算所述目标因子的权重；根据所述目标因子的数值与权重预测单位面积用种需求量。
[0005]可选地，所述根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量，包括：根据若干个所述粮食作物的历史趋势产量建立回归方程；利用所述回归方程模拟出所述预测趋势产量。
[0006]可选地，所述基于逐步回归法对预设的至少两个所述影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子，包括：根据至少两个所述影响因子构建所述单位面积用种量的回归方程；基于逐步回归法，利用T检测、R方计算、赤池信息量准则中的至少一个对所述回归方程中的所述影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子。
[0007]可选地，所述根据所述影响因子假定所述单位面积用种量的回归方程，公式如下：
[0008]Y
t
＝δ0+δ1×
X1+
…
+δ
i
×
X
i
,i＝1,
…
,n
[0009]其中，Y
t
表示所述单位面积用种量，δ0表示常数，X
i
表示所述影响因子的数值，δ
i
表示所述影响因子的权重，n表示预设的所述影响因子的个数。
[0010]可选地，所述根据所述影响因子假定所述单位面积用种量的回归方程后，所述方
法还包括：对所述单位面积用种量的回归方程中过滤掉的所述影响因子进行剔除，得到单位面积用种量的计算方程。
[0011]可选地，所述根据所述预测趋势产量计算所述目标因子的数值，并根据所述目标因子的数值以及历史单位面积用种量计算所述目标因子的权重，包括：根据所述预测趋势产量计算多个所述目标因子的数值；根据所述历史趋势产量计算多个所述目标因子的历史数值；将所述历史单位面积用种量以及多个所述目标因子的历史数值代入所述单位面积用种量的计算方程计算所述目标因子的权重。
[0012]可选地，所述方法还包括：根据所述粮食作物的历史种粮收益与历史生产补贴计算市场因子，所述市场因子是指在市场中可以引起对粮食作物产品需要的相关因子；根据历史播种面积以及所述市场因子进行预测得到预测播种面积；根据所述单位面积用种量和所述预测播种面积计算粮食作物用种需求量，所述粮食作物用种需求量为所述单位面积用种量和所述预测播种面积之积。
[0013]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上所述方法对应的操作。
[0014]本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所述的方法。
[0015]由以上技术方案可见，响应于接收到的粮食作物用种预测请求，获得粮食作物的历史趋势产量，根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量，再基于逐步回归法对预设的至少两个影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子，根据预测趋势产量计算目标因子的数值，并根据历史趋势产量以及历史单位面积用种量计算目标因子的权重，根据目标因子的数值与权重预测单位面积用种需求量，通过对影响因子进行详细的分析以及筛选，选择出了对单位面积用种量影响较大的因素，并对其进行加权计算单位面积用种需求量，计算结果精度较高，能够较好的为分析粮食需求状态、稳定粮食安全等提供数据服务。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本申请实施例一的一种粮食作物用种需求量预测方法的流程图；
[0018]图2为本申请实施例二的一种粮食作物用种需求量预测方法的流程图；
[0019]图3为本申请实施例三的一种粮食作物用种需求量预测方法的流程图；
[0020]图4为本申请实施例四的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]为了使本领域的人员更好地理解本申请实施例中的技术方案，下面将结合本申请
实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请实施例保护的范围。
[0022]需要说明的是，实施本申请实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。下面结合本申请实施例附图进一步说明本申请实施例具体实现。
[0023]实施例一
[0024]图1为本申请实施例的一种粮食作物用种需求量预测方法的流程图，如图1所示，该粮食作物用种需求量预测方法包括如下步骤：
[0025]S101、响应于接收到的粮食作物用种预测请求，获得粮食作物的历史趋势产量；
[0026]S102、根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量；
[0027]S103、基于逐步回归法对预设的至少两个影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子；
[0028]S104、根据预测趋势产量计算目标因子的数值，并根据历史趋本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种粮食作物用种需求量预测方法，其特征在于，包括：响应于接收到的粮食作物用种预测请求，获得所述粮食作物的历史趋势产量；根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量，所述预测趋势产量代表除短期波动的因素以外的其他因素对粮食作物收获后单位面积的产量贡献的总和；基于逐步回归法对预设的至少两个影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子，所述影响因子为影响单位面积用种量的因子；根据所述预测趋势产量计算所述目标因子的数值，并根据所述历史趋势产量以及历史单位面积用种量计算所述目标因子的权重；根据所述目标因子的数值与权重预测得到单位面积用种需求量，并返回所述单位面积用种量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据粮食作物的历史趋势产量预测得到预测趋势产量，包括：根据若干个所述粮食作物的历史趋势产量建立回归方程；利用所述回归方程进行模拟，预测得到所述预测趋势产量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于逐步回归法对预设的至少两个所述影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子，包括：根据至少两个所述影响因子构建所述单位面积用种量的回归方程；基于逐步回归法，利用T检测、R方计算、赤池信息量准则中的至少一个对所述回归方程中的所述影响因子进行筛选操作，得到筛选后的至少一个目标因子。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述影响因子构建所述单位面积用种量的回归方程，公式如下：Y
t
＝δ0+δ1×
X1+
…
+δ
i
×
X
i
,i＝1,
…
,n其中，Y
t
表示所述单位面积用种量，δ0表示常数，X
i
表示所述影响因子的数值，δ
i
表示所述影响因子的权重，n表示预设的所述影响因子的个数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述影响因子构建所述单位面积用种量的回归方程后，所述方法还包括：[HZTC
‑
HXZHFGS221005][HS221101...

【专利技术属性】
技术研发人员：张虎成，王博实，彭远，贺铭，张燕，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：