1、糧食生產(chǎn)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要的組成部分，糧食生產(chǎn)的波動(dòng)必然會(huì)引發(fā)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)乃至金融界的波動(dòng)。人們?cè)谇Х桨儆?jì)提高糧食產(chǎn)量的同時(shí)，也希望提前知道未來(lái)一段時(shí)間糧食產(chǎn)量的變化情況，以便為科學(xué)決策提供依據(jù)，所以研究糧食產(chǎn)量的問(wèn)題是非常必要的。 本文主要用了幾種在金融統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中常用的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較選擇，并首次把遺傳算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)中去。首先介紹了影響糧食產(chǎn)量的影響因子，把影響因子作為輸入變量；之后用SPSS軟件采用多

2、元回歸分析的方法建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，其次用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)效果要好于多元回歸分析；考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一些缺陷，就引用了遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，這樣就避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷。經(jīng)得到的結(jié)果分析，用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果要好于單獨(dú)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。 本文的研究目的就是在于比較這幾種模型的特點(diǎn)和預(yù)測(cè)效果，探索這些模型的適用范圍，為人們根據(jù)不同要求選擇合適的預(yù)測(cè)